基于粒子滤波的多自由度运动目标跟踪

为了在复杂背景下跟踪视频序列中的多自由度运动目标,基于粒子滤波理论提出了一种多自由度运动目标的稳健跟踪算法.首先,采用均值漂移算法目标模型与候选模型的相似度作为观测值的构造基础;然后,在核函数下颜色直方图的基础上,对目标的中心位置和表征目标形状的协方差矩阵进行更新,从而自适应地调整核函数带宽的大小,修正跟踪窗口的尺寸,...     

基于多模板回归加权均值漂移的人体目标跟踪

针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定位结果确定目标模板集,使其包含目标人体的位姿和角度改变。然后,采用多模板回归加权均值漂移实现目标的精确定位。在多模板均值漂移中引入回归模型实现颜色纹理特征与目标模型相似度之间的映射,从而控制模板数量,保证目标检测的实时性。最后,分别在视频图像和机器人目标跟踪平台上对所提方法进行实验验证。结果显示,图像处理平均时间为86.4s/frame,满足机器人跟踪的实时性要求。该方法解决了目标特征在跟踪过程中发生变化的问题,提高了机器人跟踪时对目标人体特征变化的鲁棒性。     

搜索区域和目标尺度自适应的无人艇海面目标跟踪

海面目标跟踪任务是实现水面无人艇自主化航行、智能化作业的重要基础。相比于普通场景的目标跟踪,海面目标跟踪需要面对目标抖动剧烈及目标尺度变化大等问题。针对海面目标在图像画面中抖动剧烈的问题,本文提出了搜索区域自适应算法,该方法通过对海面场景的分割完成了海天线位置的提取,然后通过海天线运动模型自适应地确定了每帧图像中目标搜索的区域;针对跟踪过程中海面目标尺度变化较大的问题,本文通过分割搜索区域的方法实现了目标尺度变化的自适应跟踪。基于相关滤波跟踪框架并结合上述两种改进策略,在真实的海面目标图像测试序列中,本文算法相比传统的相关滤波算法在跟踪精度上至少提升了26%,有效地解决了目标抖动剧烈和尺度自适应问题,提高了海面目标跟踪任务的精度。     

一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法（英文）

在实际应用中,当目标与背景的颜色相似时,均值漂移跟踪算法容易产生跟踪漂移现象。本文基于均值漂移算法,首先提出一种背景削弱权值,结合基于核函数的目标中心加权,有效解决由相似背景带来的跟踪干扰。然后提出一种模板更新策略,提高目标在遮挡、光照、形变等干扰下的跟踪鲁棒性。由老虎图像序列实验可知,提出的改进算法具有更好的跟踪效果。     

一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法

在实际应用中,当目标与背景的颜色相似时,均值漂移跟踪算法容易产生跟踪漂移现象.本文基于均值漂移算法,首先提出一种背景削弱权值,结合基于核函数的目标中心加权,有效解决由相似背景带来的跟踪干扰.然后提出一种模板更新策略,提高目标在遮挡、光照、形变等干扰下的跟踪鲁棒性.由老虎图像序列实验可知,提出的改进算法具有更好的跟踪效果.     

增量深度学习目标跟踪

由于现有目标跟踪算法在复杂环境下易发生目标漂移甚至跟踪丢失,故本文提出了以双重采样粒子滤波为框架,基于增量深度学习的目标跟踪算法。该算法在粒子滤波中引入粒子集规模自适应调整的双重采样来解决粒子衰减及贫化问题,并利用无监督特征学习预训练深度去噪自编码器以克服跟踪中训练样本的不足。将深度去噪自编码器应用到在线跟踪中,使提取的特征集合能够有效表达粒子图像区域。在深度去噪自编码器中添加了增量特征学习方法,得到了更有效的特征集以适应跟踪过程中目标外观变化。该方法还用线性支持向量机对特征集合进行分类,提高对粒子集合的分类精度,以得到更精确的目标位置。在复杂环境下对不同图片序列进行的实验表明:该算法的跟踪综合评价指标为94%、重叠率为74%,平均帧率为13frame/s。与现有的跟踪算法相比,本算法有效地解决目标漂移甚至跟踪丢失问题,并且对遮挡、相似背景、光照变化、外观变化具有更好的鲁棒性及精确度。     

基于均值漂移与自适应阈值分割的刀具磨损检测方法

针对车刀表面粗糙度大、磨损区域图像难以准确分割的问题,提出一种基于均值漂移和自适应阈值分割的刀具磨损检测方法.这一方法通过频率域滤波过滤图像中无效的高频噪声信息,对降噪图像进行形态学处理.利用均值漂移聚类算法进行预分割处理,简化纹理信息,并突出磨损区域特征.通过自适应阈值分割算法准确提取刀具磨损区域,同时计算刀具的磨损宽度均值.试验表明,采用所提出的刀具磨损检测方法,分割准确率达到97.96％,能够有效判别刀具的磨损状态.     

结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪

针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣情况。核函数技巧能够增强分类器性能,但通用方法求解凸优化问题的效率较低,不能满足目标跟踪问题的实时性要求,故提出用核函数随机坐标下降(KRCD)算法来高效求解稀疏系数,并使用核函数稀疏分类方法(KRCD-SRC)来计算各个粒子的代价值。为了避免模板漂移问题,解释了目标字典和背景字典的在线更新方法。最后,结合标准对冲算法估算目标的状态信息。在使用50个粒子进行跟踪时,本文算法的处理帧率能够达到14frame/s。相比其它几种经典目标跟踪算法,本文算法具有更好的精确性和鲁棒性。     

基于Rao-Blackwellizedli粒子滤波的多特征融合多光谱目标自适应跟踪

针对复杂背景下视频目标跟踪的实时性和可靠性问题,提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波的颜色矩形特征和方向边缘信息融合的自适应跟踪算法。该算法采用Rao-Blackwellized粒子滤波提高滤波算法性能,采用积分图像快速计算颜色特征和方向边缘信息,根据跟踪实际情形,利用模糊逻辑自适应调节各特征权值,提高算法的跟踪速度和精度。视频跟踪仿真试验表明该算法是稳健的,能够在复杂的背景下对可见光及红外等运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

微间隙焊缝磁光成像检测及跟踪方法

在激光对接焊过程中,必须精确检测焊缝位置并控制激光束始终对中焊缝。针对小于0.05 mm的微间隙对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器,获取焊缝磁光图像。针对焊缝磁光图像,以焊缝磁光图像的灰度直方图为特征模版,研究一种基于均值漂移算法的激光焊焊缝检测与跟踪方法。通过均值漂移与粒子滤波相结合的算法,利用粒子滤波能够对图像大范围搜索目标的特点,实现焊缝全自动跟踪。同时,根据相似度Bhattacharyya系数对焊缝特征模版进行更新,提高焊缝跟踪精度。试验结果表明,利用均值漂移与粒子滤波相结合的算法能够从焊缝磁光图像中有效检测焊缝特征,实现焊缝的自动跟踪。     

采用响应图置信区域自适应特征融合的相关滤波跟踪

针对固定特征融合权重的相关滤波跟踪算法在光照变化、目标形变下跟踪失败的问题,提出了采用响应图置信区域自适应特征融合的相关滤波跟踪算法以提高算法鲁棒性。首先,将响应图中高于响应图期望值的区域作为响应图置信区域,然后,根据HOG特征响应图置信区域计算出HOG特征响应图和颜色直方图特征响应图的融合权重,实现HOG和颜色直方图特征的自适应融合。仿真实验采用跟踪基准数据库(OTB-2015)中的100组视频序列进行实验,对比了5种流行的相关滤波跟踪算法。实验结果表明,本文算法的综合AUC和精度分别为0.609和0.814,尤其在光照环境下AUC和精度分别为0.655和0.847,相比Staple分别提升5.7%和5.6%。本文算法在光照和形变交叉环境下AUC达到0.681。在光照变化、目标形变、背景混乱、尺度变化等场景下,本文算法具备更优的跟踪性能。     

基于压缩感知的多特征实时跟踪

针对基于压缩感知的目标跟踪算法中存在的特征单一,在目标纹理变化、光照变化较大时跟踪不稳定、易丢失目标的问题,提出了多特征联合的实时跟踪算法。该算法以多个矩阵作为压缩感知中的投影矩阵,将压缩后的数据作为特征来提取出跟踪所需的多种特征。在更新过程中,针对不同特征在跟踪过程中的稳定性不同,采取不同速度的更新方法,使得在目标环境变化时跟踪的鲁棒性仍然很高。对不同视频的测试结果表明,提出的方法在目标运动、旋转、纹理变化和光照变化的情况下跟踪准确,在目标大小为70 pixel×100 pixel时平均帧速为23 frame/s,满足实时跟踪的要求。与单一特征的压缩感知算法相比,本算法在目标纹理和光照变化很大的情况下仍能完成稳定的实时跟踪。     

结合分段复合权值与多策略的视觉运动目标跟踪

由于视觉监控中运动目标跟踪的准确性易受遮挡、摄像机运动、目标外观变化等因素的影响,本文提出了一种结合分段复合权值与多策略的视觉跟踪算法。该算法首先利用目标、背景以及候选区域特征信息建立分段的复合权值得到目标的位置概率分布。然后结合空间一致性和滞后阈值分割目标位置概率图以进一步抑制噪声干扰,同时通过分析分段复合权值变化判断目标遮挡,调整目标跟踪候选范围,并结合目标历史尺度信息对当前目标尺度进行自适应调整。最后,对目标以及背景区域信息进行动态更新以适应目标外观与场景变化。与典型算法进行的对比实验结果表明:该算法能够有效地应对目标遮挡与摄像机运动等因素的影响,实验时对各组视频的平均处理时间约为10ms左右,适用于复杂场景条件下运动目标的实时跟踪。     

基于电子稳像跟踪技术的运动滤波算法

为了在摄像机平台不稳的情况下获取稳定的图像序列,实现基于电子稳像的目标跟踪,对摄像机主动扫描运动与随机抖动分离方法进行了研究,提出了用均值偏移和粒子滤波结合的运动滤波算法(MSPF)来实现运动分离.算法通过粒子滤波预测粒子,然后利用单次均值偏移迭代移动粒子,使粒子更接近于目标真实位置区域,削弱了计算结果精度对粒子数的依赖.对于现实中的复杂背景,利用MSPF算法分离摄像机的主动扫描运动和随机抖动,采用运动补偿图像差分法检测出运动目标,从而实现图像的稳定跟踪.实验结果表明,MSPF算法使用50%的粒子就能起到传统粒子滤波算法同样的效果,缩短了计算时间,有利于实现实时稳像跟踪,适用于车载、船载、机载等稳定跟踪系统中.     

基于单目视觉的移动机器人跟随

针对室外环境下移动机器人基于单目视觉对目标人实时跟随问题进行了研究,提出通过均值漂移算法对像平面目标的跟踪来实现目标定位。为了补偿摄像机运动造成目标在像平面的偏移,提出了以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,然后利用均值漂移算法获得最终位置;为了估计单目视觉下目标与机器人之间的距离,提出了一种借助于主颜色描述子和形状直方图的间接景深计算方法。室外实验表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂室外环境下对人的跟随。     

显著性直方图模型的Camshift跟踪方法

针对在复杂背景下跟踪运动目标的要求,建立了目标的显著性直方图模型,提出了改进的连续自适应均值漂移(Camshift)跟踪方法。通过比较目标区与背景区的色调差异,计算目标不同色调等级的显著性值;基于加权的方式强化显著性色调在目标识别过程中的作用,弱化非显著性色调的作用,从而抑制背景区对目标识别的干扰。利用加权直方图模型反向投影,建立了跟踪图像的概率投影图,利用均值漂移方法完成目标跟踪任务。将该方法分别应用于标准测试库视频图像的跟踪以及实际运动目标的跟踪实验中并与传统方法进行了比较。结果显示,该方法能够利用显著性色调很好地将目标从背景中区分出来,在计算量增加不多、且满足电视跟踪系统实时性要求的情况下,提高了目标识别的准确性和稳定性,目标定位的最大偏差与被跟踪目标区的尺寸比小于25%,能够确保被跟踪目标不丢失。     

均值漂移算法在无人机侦察目标图像跟踪中的研究

通过分析均值漂移算法及改进算法在无人机侦察目标图像跟踪中的应用,采用公式法及文献法对其进行研究。研究结果表明基本的均值漂移算法对比较简单的侦察目标图像跟踪有较多的优点,但对于比较复杂的侦察目标图像跟踪需要使用改进的均值漂移算法。该研究对无人机侦察目标图像跟踪有参考依据。     

基于均值漂移算法的水下视频目标跟踪

鉴于水下的特殊环境,本文利用均值漂移算法对水下视频中的运动目标进行跟踪.首先对水下视频目标对象和候选目标对象分别建立RGB颜色分布加权直方图模型,将这两个模型进行匹配,匹配度用Bhattacharrya系数来表示,搜索出与目标最匹配的候选目标并且更新目标模型,依此类推,从而在视频序列中实现目标跟踪.仿真实验证明,基于均值漂移算法的目标跟踪能够克服水下视频环境中干扰运动目标跟踪的因素:水波、倒影、气泡、游泳池浮标的遮挡等,进一步与基于Kalman滤波器的水下目标跟踪相比(对比),目标跟踪结果表明本文所用的算法能够对水下这种复杂背景的运动目标进行稳定实时的跟踪.     

基于一致性点漂移的智能车视觉目标跟踪方法

针对智能车未知运动下的多目标跟踪问题,提出一种基于一致性点漂移的视觉多目标跟踪方法。 首先利用一致性点漂 移算法构建智能车未知运动模型,得到局部目标状态变换关系;其次建立一种基于外观相似性和运动一致性的自适应特征融合 函数;最后通过匈牙利算法求解轨迹与检测的对应关系,以实现面向智能车的鲁棒数据关联。 实验结果表明,与现有的 5 种主 流目标跟踪方法对比,所提方法在多个指标方面具有更好的效果,相较于结构约束(SCEA)算法,在 KITTI 数据集中较大运动场 景下,所提方法多目标跟踪准确率提高了 6. 3% ,在实拍实验数据下,所提方法多目标跟踪准确率提高了 7. 3% ,证明该算法能 在智能车未知运动下有效的进行多目标跟踪。     

改进Noble算子匹配的电子稳像法

考虑全局运动估计算法对电子稳像系统准确性和实时性的影响,提出了改进Noble算子匹配的电子稳像算法。该算法通过区域预选、特征匹配、参数求解和运动补偿四步操作稳定抖动视频。首先,根据全局运动一致性的特点,采用子块间的绝对差值提前剔除部分不可靠区域,并改进传统Noble算子的全局阈值部分,根据区域梯度均值自适应调整阈值,检测各保留区域的角点,以保证图像特征的空间均匀性分布;其次,根据特征点的邻域信息构造梯度方向描述子进行粗匹配运算,并利用最近邻次近邻比率和均值距离准则两步操作优化匹配集合;然后,结合运动模型求解全局参数;最后,选择卡尔曼滤波过程完成抖动图像的补偿处理。Matlab仿真结果证明:该算法能平均提高峰值信噪比2dB以上,当旋转角度小于5°时性能更为优异,能准确、快速地稳定视频图像。