基于TMS320DM642的PPM跟踪算法设计与实现

文中设计了一个实时目标跟踪控制系统,采用PPM（后验概率指标）目标跟踪算法,辅以模板自适应算法和目标轨迹预测算法。系统可以进行360。场景的巡逻监控,并在手动捕获待跟踪的运动物体后,实时跟踪目标。利用目标偏离视场中心的偏差生成控制信号,以此控制云台的运动,确保目标始终处于摄像机的视场中央。经过优化的代码在SEEDVPM642平台上的运行结果表明,该系统能实时可靠地跟踪选定的目标。     

基于Mean Shift的抗遮挡运动目标跟踪算法

采用Mean shift和Kalman滤波器相结合来处理动态背景下目标跟踪问题.首先利用Kalman滤波器进行预估计获得每帧Mean Shift算法的起始位置.由图像差分法得到物体轮廓.同时定义了相似因子判断物体是否发生遮挡.当发生遮挡时,根据物体运动状态不同.对颜色信息和运动信息分别赋予不同权值来预测物体在当前帧的位置并作为下一帧预测的起点.此时,目标位置的线性预测替代了Kalnlan滤波器的作用.实验证明,新算法可实现对快速运动目标的跟踪,对遮挡也有很好的稳健性.     

基于DM6437的运动目标跟踪系统研究

为了克服智能视频监控系统可视范围有限,单纯硬件改进增加系统成本的问题,提出一种运动目标跟踪系统,运用混合高斯背景模型的方法实现运动目标的提取,采用卡尔曼滤波器和均值漂移算法相结合实现运动物体的跟踪算法。使用TI公司达芬奇芯片中的DM6437对该算法进一步优化改进,并实现了运动目标跟踪系统,通过对运动小车跟踪测试可知,当小车和背景在RGB色彩空间中反差很大时,跟踪的效果理想;反差很小时,跟踪的失败率会有所提高,整体跟踪效果良好。     

基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法

目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。     

智能视频监控系统中多摄像头协同跟踪算法研究

为了提高智能视频监控系统中运动目标跟踪的准确率和有效性,本文利用数据融合和协同跟踪技术,实现了多摄像头协同跟踪系统中运动目标的有效跟踪。首先,利用单摄像头独自跟踪得到目标图像,然后利用平面单应性和极线几何约束结合实现多摄像头视图间的目标匹配和协同跟踪,最后得到精确的目标跟踪结果。通过在MATLAB上实验仿真,并与单摄像头目标跟踪进行对比,得出该算法具有较好的跟踪效果以及抗遮挡性能,可广泛应用于智能视频监控系统中。     

运动目标跟踪算法综述

随着视频监控技术的不断发展和视频监控系统的广泛应用,目标跟踪是近年来一个重要的研究课题,目标跟踪技术是监控系统中最重要、应用范围最广的技术之一,目标跟踪技术的实现依托于目标跟踪算法。运动目标跟踪算法具有广泛的研究价值和挑战性。本文对当前主流的运动目标跟踪算法:Kalman滤波算法、Mean Shift算法、粒子滤波算法等进行了研究,归纳总结了每种跟踪算法的优缺点、适用性和局限性,通过对跟踪算法的分析对运动目标跟踪技术的发展趋势进行了展望。     

基于多传感器融合的运动目标跟踪算法

为了提高多传感器下运动目标跟踪的准确性和实时性,提出了基于多传感器融合下的运动目标跟踪算法。首先采用多个传感器对运动目标的信息进行采集和融合;然后采用混合高斯算法对运动目标的背景进行建模,并采用均值漂移算法实现运动目标跟踪;最后采用仿真实验对算法的性能进行测试。测试结果表明,该算法可以准确地对运动目标实时动态跟踪,提高了目标跟踪的精度。     

基于粒子滤波图像帧的视觉跟踪算法研究

研究目标物体的图像准确跟踪定位问题.本文主要针对传统的目标跟踪算法中由于视频图像的复杂性,同时运动突变性的存在,使得运动间的关联性被大幅降低,跟踪结果出现较大偏差,难以准确跟踪视频图像,提出了一种粒子滤波优化图像帧视觉跟踪新技术.算法引入了随机分布的运动突变影响算子,在运动估计过程中作为惩罚因子出现,同时采用粒子滤波视觉目标采样视频图像,从而得到实时的跟踪.实验结果表明,提出的方法避免了传统跟踪算法的延时,能够精确实时定位目标物体.     

基于DSP的运动目标识别与跟踪系统的设计

为了实现对运动物体的智能反馈跟踪,设计了墓于TMS320DM642 DSP芯片和Cam-shift算法的嵌入式运动目标识别与跟踪系统.在Cam-shift跟踪算法原理基础上,详细描述了系统视频信号处理的各个模块,并进行了系统的有效性和实时性验证.实验结果表明,系统可对简单背景下的单一运动目标进行连续跟踪,算法稳定、计算量小,满足实时性要求.     

人流量统计视频监控系统

介绍了一种人流量统计视频监控系统,自适应更新背景信息,利用背景相减法获得运动物体图像,并根据运动物体轮廓形状识别人体,利用目标跟踪技术统计人流量.实验证明,该系统能在多变环境下实时处理.