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在动态目标跟踪过程中,实用的跟踪系统要求能实时地适应运动目标的外观变化,为了解决CamShift算法在跟踪尺度变化的目标的不准确问题,本文在原算法基础上预测搜索窗口的尺寸,同时也对运动目标质心位置进行预测。实验结果表明,改进的算法对尺寸逐渐逐渐增大的目标都能自动选择合适的跟踪窗口大小。 相似文献
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改进算法通过计算跟踪窗口颜色直方图的质心来自适应的调整跟踪窗口的尺寸,通过比较跟踪结果和目标的差值确定遮挡情况,并启用粒子滤波算法在整幅图像内搜索目标解决目标的遮挡问题,这种改进算法克服了均值滤波算法不能适应目标尺寸变化和不能解决遮挡问题的缺点.实验证明改进算法具有很强的鲁棒性. 相似文献
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研究了CamShift跟踪算法,并在CamShift算法的基础上引入了背景相减法实现对物体的检测.现有的目标跟踪系统都是通过单个摄像机和控制单元来实现的,无法进行大范围的目标跟踪.因此引入了网络传输机制,通过socket将待跟踪物体的特征数据传输给其他可以同时进行跟踪的摄像机,从而实现了多个摄像机对目标的协同跟踪.实验... 相似文献
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二维联合特征模型的自适应均值漂移目标跟踪 总被引:3,自引:3,他引:0
为了提高自适应均值漂移(CamShift)跟踪方法的跟 踪性能,提出了一种利用色度-微分二维联合特征建立目标模型的 改进CamShift跟踪方法。对每个像素8邻域的色度进行差分计算,最大差分值作为该像素的 微分值,用以 描述像素的相对位置信息和图像的细节信息;根据目标模型的色度-微分二维特征联合直方 图,利用反向投 影获得跟踪图像的色度-微分二维特征联合概率分布图,以减少单独特征建立模型时所产生 的冗余信息的干 扰;利用均值平移方法在跟踪窗内实现目标的定位。对目标尺寸的过大更新加以限制,防止 过多背景信息 干扰目标识别的准确性。仿真实验结果表明,本文方法跟踪性能稳定,当目标与背景相似, 或者背景中出现 与目标相似的干扰区域时,都能实现目标的有效跟踪,提高了CamShift跟踪方法的适 用性,单帧图 像的处理时间小于30ms,满足跟踪系统实时性的设计要求。 相似文献
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压缩感知跟踪(CT)算法具有简单、高效、实时的优点,但是却存在着跟踪窗口尺寸不能自适应变化,无法有效处理遮挡以及跟踪失败后的目标再发现等问题.为了解决上述问题,提出了一种改进的长时间压缩感知跟踪算法.所提出的算法采用多尺度的目标外观再匹配方法,使得跟踪窗口大小能够适应目标尺寸变化.此外,通过分析滑动窗口内跟踪窗口图像的整体特征变化来判定目标是否发生遮挡.为了解决跟踪器漂移问题,采用Haar特征在线生成检测器,实现目标的再发现.实验结果表明提出的算法相比原CT算法具有更好的鲁棒性和准确性. 相似文献
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由于将CamShift算法在复杂背景和操作条件下应用于视频跟踪,跟踪失败和目标损失的现象将非常容易发生。为了提高复杂环境条件下目标跟踪的精度及实时性,本论文提出了一种能够在复杂环境条件下及时对目标对象进行追踪的技术。以颜色、纹理、目标动作信息的全面特性为基础对CamShift算法作出整改完善,通过组合Kalman过滤器预评估目标对象的动作情况,在目标对象受到制约的情况下,使用运转前的目标对象预先信息,对目标对象物体的动作轨迹执行最小平方运算以及外穿推进,同时基于对象物体的位移情况进行定位信息的预测评估,以助于恢复目标的定位信息直到制约情况结束。经多次实验,相关统计数据表明,这一算法能够用于复杂情形的环境条件下,且当目标对象处于短期闭塞情况下依然能达成目标的连续稳定追踪,在性能上具备出色的实时性。 相似文献
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针对TLD算法的特征点无法有效表述目标问题,提出了一种基于角点增强改进的TLD目标跟踪算法。改进算法在跟踪模块加入了对目标表述能力更强,具有光照不敏感性和旋转不变性的Shi-Tomas角点作为跟踪特征点。跟踪器运行时,在角点经光流法跟踪和双向误差检测后,利用剩余的稳定角点定位目标窗口。对照结果表明,改进算法在面对目标抖动和形变时可以稳定跟踪;有效抑制因跟踪平滑点造成的漂移现象;提高了跟踪的稳定性。针对TLD算法跟踪过程中因在线模板积累造成的计算量持续增大、实时性持续降低的问题,提出了一种依据相似度中值的模板判断删除机制。该删除机制在模板积累到设定阈值时运行,根据模板与当前目标的相似度,删除不再具备代表性的模板;调整模板空间并更新模板数目。实验表明,该删除机制在应对模板更新快、持续时间长的跟踪情景时有效降低算法计算量,实时性可提高约20%。 相似文献
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提出了一种全新的基于Microsoft DriectShow构架的连续自适应均值移动跟踪算法(CamShift)的实现模式。该技术创新地将DirectShow filter技术融入到CamShift自动跟踪算法的实现中,在模块化的软件构架下实现了CamShift算法在复杂视频场景下对视频对象的全实时跟踪。利用该技术开发的CamShift算法模块具有良好的灵活性和高效率,可以集成到各类基于DirectShow技术开发的应用程序中。此外,所提出的技术构架有很好的延展性,可以广泛应用在视频和图像信号处理领域。 相似文献
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二维图像序列中刚性目标的准确定位方法 总被引:4,自引:4,他引:0
提出了一种准确定位二维图像序列中刚体目标的方法。方法使用粒子滤波,同时引入基于轮廓模型的匹配算法的基本思想,通过估算刚性目标的二维仿射运动参数,准确地计算其在每帧图像中的位置和姿态。利用基于距离变换的边缘匹配方法提高模型匹配效率和评价目标跟踪的精度。实验给出目标定位的计算结果并估算了定位精度,在图像序列中给出了计算所得的目标轮廓。实验表明.该方法的定位精度可达到亚pixel。 相似文献
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基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前视频火焰检测算法无法达到高检测率、低误检率和实时的工业需求,提出一种基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法.首先利用混合高斯背景建模获取前景图像,在HSV色彩空间中根据火焰的颜色特性分离出疑似火焰区域,对火焰疑似区域采用卡尔曼滤波器实现运动目标的跟踪,再结合火焰的相似度、区域增长率和跳动频率特征用加权求和得到的值与报警阈值相比,最后根据判断比较确定真实火焰区域,并且实现对火焰的持续跟踪.实验结果证明,该算法能够对火焰区域进行有效的检测与跟踪并且具有良好的实时性和抗干扰能力. 相似文献
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针对图像模糊和目标尺度变化而导致跟踪失败的问题 ,提出一种自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法。首先,构建一个抗模糊特征检测与匹配模 型,该模型将待匹配图像进行掩膜处理,提取目标感兴趣区 域,并利用加速稳健特征(SURF)和二进制尺度旋转不变鲁棒特征(BRISK)描述子对目标区域 进行特征点检测 与描述,通过特征点二次匹配,获取模糊图像中目标的位置。其次,判断当前图像清晰度, 若图像清晰度 高于一定水平,则利用传统的核相关滤波(KCF)算法预测目标位置,并通过比较不同尺度下 的目标响应峰值, 得出目标的最佳尺度;否则,利用抗模糊特征检测与匹配模型获取目标位置。最后,在OTB -2015数据集 中测试算法性能,本文所提算法的精确度为85.2%,比传统的KCF算法 提高17.4%;成功率为77.8%,比 传统的KCF算法提高23%。实验结果表明,所提算法在跟踪过程中可自 适应地改变跟踪框的大小,并且可对模糊图像中的目标进行有效跟踪。 相似文献