运动目标检测跟踪方法研究

针对背景动态变化的场景,提出了一种基于全方位视觉的运动目标检测跟踪方法。通过目标在HSV颜色空间中的H值、目标间的欧氏距离和目标相交面积等特征融合,提高目标跟踪的鲁棒性。实验表明,所设计的方法能实现实时准确的运动目标检测与跟踪。     

基于全方位视觉的多目标跟踪技术

为了快速准确地检测并跟踪多目标对象, 提出了一种基于全方位视觉的多目标对象跟踪方法. 首先采用全方位视觉传感器(ODVS)实时地采集现场360°全景视频图像;接着融合运动历史图像算法(MHI)和运动能量算法(MEI)实现了快速高效的MHoEI(Motion History or Energy Images)自动跟踪算法, 对多目标对象进行检测和跟踪;最后, 本文采用面向对象技术融合目标对象进行匹配跟踪实验结果表明本文提出的方法能较好地跟踪多目标对象, 具有鲁棒性高、运算量小、便于硬件实现、高效等优点.     

基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪*

为提高运动目标检测与跟踪的可靠性,提出了一种基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪算法。该算法建立可自动调节分布数目的高斯混合背景模型,通过背景减除获取前景图像;利用目标相邻帧的连续性分割运动目标;在此基础上将传统的颜色直方图模型进行改进,提高目标颜色分布的可信度,进而根据目标的位置、大小和颜色构造运动目标全局匹配相似度函数,实时完成运动目标检测与跟踪。利用大量的监控视频数据进行验证,结果表明,与传统的检测跟踪算法相比,该算法减少了计算量,提高了复杂背景情况下运动目标检测与跟踪的可靠性。     

短程线主动轮廓跟踪算法的研究--在复杂背景和非刚性运动目标跟踪中的应用

在复杂背景下对多个非刚性目标进行跟踪是计算机视觉中的一个难点。在短程线主动轮廓模型的基础上，利用力场正则化方法，并加入运动边缘信息，提出了一种在复杂背景下多个非刚性目标进行跟踪的方法。该方法由运动检测和跟踪两部分组成：运动检测利用运动边缘信息对运动目标的运动做出检测，让轮廓曲线运动到目标轮廓附近；跟踪利用当前帧中的静态边缘信息对运动检测的结果加以修正，而跟踪这一步引入的偏差将在下一帧的运动检测中得到修正。实验表明该方法能够有效地在复杂背景中对多个非刚性运动目标进行跟踪。     

复杂运动情况下的多目标检测与追踪

针对多运动目标视频序列中目标存在过缓运动且相互间遮挡的问题,提出一种改进的混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)进行目标检测并结合卡尔曼滤波进行跟踪的新算法;在运动背景检测中,采用三帧差法和混合高斯模型的融合算法进行目标提取,解决了过缓运动目标检测区域不完整的问题;在运动目标跟踪中,由于Kalman滤波器采用目标检测结果进行预测,对观测噪声矩阵进行自适应更新,使得跟踪的稳定性得到加强;通过对比,验证了新算法对存在过缓以及遮挡的不规律运动情况的多目标检测识别与跟踪的实时有效性与准确性。     

动态背景下运动目标检测与跟踪研究

主要研究动态背景下的运动目标检测和跟踪问题。背景补偿差分法是一种常用的动态背景下运动目标检测算法,但检测到的目标轮廓要比其真实轮廓大,检测结果不准确且算法复杂度较高。主动轮廓模型在图像分割和目标提取过程中具有拓扑结构变化灵活性,对数值计算方案的设计更加方便、有效,据此提出一种基于改进C-V模型和卡尔曼滤波的算法,用来检测和跟踪动态背景下的运动目标。提出的算法利用C-V模型曲线演化检测和跟踪目标,使C-V模型在目标的边缘处收敛。结合卡尔曼滤波预测运动目标下一帧位置,从而实现对运动目标轮廓的跟踪。实验结果表明,该方法可以对动态背景下运动目标进行精确的检测与跟踪。     

彩色序列图像中实时运动目标跟踪方法

提出了一种彩色序列图像中的实时运动目标跟踪算法,该算法首先利用综合帧间差分法与背景差分法两种方法优点的动态背景更新算法来检测各种运动目标,在后续的图像序列中,利用运动检测算法来确定目标跟踪的起始点,并利用Mean Shift算法来跟踪运动物体;然后再更新Mean Shift的目标模板。实验结果表明,该算法能够克服Mean Shift算法对尺度变化的物体的跟踪效果较差且不能检测突然出现在图像序列中的物体的不足,快速准确地跟踪各种物体。     

基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪

运动目标的检测与跟踪在智能监控和车辆导航领域中得到了广泛的应用。该文提出了基于统计背景模型和α-β-γ滤波模型的运动目标检测和跟踪算法。在此方法中,首先建立背景的高斯模型,然后检测出场景中的运动目标,最后在目标检测的结果上,采用α-β-γ滤波器对检测出的运动区域进行运动参数估计,进而跟踪出运动目标的轨迹。实验表明,该方法能够有效地分割出序列图像中的前景目标,并提高了目标跟踪的稳定性。从而证明了该方法的有效性。     

基于OpenCV的视频运动目标检测与跟踪

针对视频文件中运动目标检测与跟踪这一问题,提出一种先检测后跟踪的方法.首先利用平均背景法完成对背景模型的更新,从而检测出运动目标,在此基础上利用投影法来投影出运动目标的大小,最后再利用MeanShift算法对运动目标进行跟踪.在跟踪过程中,通过OpenCV编写程序实现对运动目标的检测与跟踪.实验验证,该方法在实现运动目标的精确检测与跟踪的基础上,减少了运算量,提高了跟踪的速度.     

六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究

动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统。针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散区域的问题提出区域合并算法,并通过对称匹配、自适应外点滤除对运动背景进行精确补偿,最终基于背景补偿法实现对运动目标的精确检测。研究了基于KCF（Kernel Correlation Filter）的目标跟踪算法在六足机器人平台上的应用,设计了自适应跟踪算法实现六足机器人对运动目标的角度跟踪。将运动目标检测及跟踪算法应用于六足机器人系统。实验表明,在六足机器人移动过程中,系统可对运动目标进行精确检测与跟踪。