基于超宽带雷达的运动人体目标跟踪成像算法

 超宽带雷达用于人体探测,在大规模城区巷战、反恐斗争和灾害救援等方面有着广阔的应用前景.传统的超宽带成像算法在识别能力及计算效率上已不能满足要求.本文针对运动人体目标场景建立系统模型,将人体运动等效为天线移动扫描,基于快速SEABED成像算法提出一种用于超宽带雷达的动目标跟踪成像算法.仿真与实验结果验证了算法的有效性和可行性,该算法对系统硬件要求低,实时性好,准确度高,能完成对运动目标速度估计及运动轨迹跟踪,并对目标边界成像.     

目标基视频编码中的运动目标提取与跟踪新算法

自动、快速的视频目标提取与跟踪是目标基视频编码中的一项关键技术.本文提出一种运动目标提取与跟踪新算法.首先,根据多帧运动信息和高阶统计检测方法得到二值运动掩模图像,然后提出一种改进分水岭算法对运动区域及其周围部分进行分割.将二者所得结果进行投影运算,得到最终运动目标.最后提出一种运动目标跟踪新算法,能对目标进行有效的跟踪.实验结果说明了本文算法的有效性.     

基于计算机视觉的艺术体操轨迹跟踪研究

为了解决传统基于卡尔曼滤波算法进行艺术体操轨迹跟踪时存在的跟踪漂移以及跟踪效率低等问题,研究基于计算机视觉的艺术体操轨迹跟踪方法,通过Vi Be运动目标检索算法对图像的颜色以及深度信息建模,基于图像颜色以及深度的波动检测出视频中的运动目标,采用KCF算法实现运动目标的初步跟踪,在该方法的基础上,通过改进KCF算法解决运动目标被遮挡出现的跟踪漂移问题,提高运动目标跟踪的精度和稳定性。通过Hermite插值运算运动目标质心,基于时刻t的运动模糊方向获取瞬时质心轨迹,得到最佳的运动目标质心轨迹,采用曲线拟合措施获取精确的运动目标质心轨迹。实验结果说明,所提方法可准确跟踪艺术体操运动轨迹,具有较高的跟踪效率和稳定性。     

多假设跟踪在红外搜索跟踪系统中的应用

红外搜索跟踪系统得到的数据存在较多虚警和杂波,所以宜采用多假设跟踪(MHT)算法对多个运动目标进行跟踪.针对MHT算法计算量大的缺点,对算法做出了改进和简化,仿真结果表明了改进后的算法在降低计算量的同时能够有效地摒弃虚警、跟踪多个目标.     

对变形目标的跟踪研究

在目标跟踪过程中,目标在图像中的形状和大小常发生不同程度的变化,为了准确、有效地实现目标跟踪,采用多次迭代的连续自适应平均值移动算法。该算法是一种基于颜色跟踪的算法,根据多次迭代的计算结果,自适应调整图像序列中搜索窗口的大小和位置,从而得到当前图像中的目标中心,实现对运动目标的跟踪。最后分别在不同变形情况下和多个运动目标下进行实验。实验结果表明,当目标发生旋转、大小变化及存在多个目标的情况下,该算法仍能有效地对运动目标进行准确跟踪。     

结合目标预估计与Mean Shift理论的运动目标跟踪算法

图像的运动包括目标、背景和平台的运动,复杂的运动关系增加了目标跟踪的难度.提出了一种有效的基于Mean Shift理论的运动目标跟踪算法.为提高算法的实时性,对Mean Shift算法的核函数进行了改进,使得加减运算替代乘方和浮点运算,大大提高了运算效率;并通过对迭代权值的改进,强化了初始模板的主要信息,提高了算法跟踪与背景相似目标的能力;采用自动更新模板的策略,克服了目标特征分布发生改变的问题;在此基础上,引入了目标预检测,提出了综合背景差分检测的运动目标跟踪算法,实验表明:该算法在目标被遮挡情况下具有较强的适应性.     

基于Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪研究

传统Mean Shift算法在运动目标运动速度过快以及被遮挡的情况下,算法的跟踪效果较差。因此,提出基于改进Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪方法,分析Mean Shift算法进行网球运动视频目标跟踪的过程以及存在的弊端。采用最小二乘法对Mean Shift算法进行改进,利用最小二乘法预测网球运动视频目标位置,在该位置上实施迭代跟踪,再用Mean Shift算法得到目标最终跟踪位置,解决目标运动速度过快以及遮挡问题的干扰,减小各帧检索时矢量同收敛点的距离,提高跟踪效率。实验结果说明,所提方法具有较高的跟踪效果和跟踪效率。     

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.     

动态融合梯度信息的Camshift算法改进研究

将梯度信息引入到Camshift算法之中,定义Camshift算法的梯度模型。依据运动目标和背景图像直方图的Bhattacharyya距离来动态决定梯度模型在查找算法中的决定权重,减小加入梯度后对算法时效性的影响;在Camshift算法求运动目标色调分量的过程中,改进由RGB空间到HSV空间转换计算的方法,减少反余弦和开方运算。在色调分量Hue基础上定义一种Hue分量,提高颜色空间之间的转换效率;在对目标跟踪框内颜色直方图进行计算时,以选取框重心位置为中心,距离中心越远的像素在颜色直方图中的比重越小.减小在选取运动物体初始位置时引入的背景噪声,提高跟踪算法的稳定性。实验证明:经过上述的改进,使得传统的Camshift算法在背景颜色与运动目标和有相似颜色物体对运动目标造成干扰的情况下的跟踪鲁棒性得到提高。     

基于H.264视频压缩域运动矢量的目标跟踪

目前,目标跟踪算法大多在像素域进行,即先将视频解码成图像,再用像素域的方法计算,但像素域算法复杂度高、计算量大。在视频编码过程中,产生了对目标跟踪有利的信息,如运动矢量(MV)和DCT系数,而且直接利用压缩域信息进行目标跟踪可减少解码的时间。文章提出了一种基于像素运动矢量的H.264压缩域跟踪算法,与宏块运动矢量算法相比,该算法显著提高了跟踪准确率。     

基于TLD框架的上下文目标跟踪算法

提出了一种基于TLD (Tracking-Learning-Detection)框架的上下文目标跟踪算法.在TLD框架中,融入时空上下文跟踪算法,提高跟踪器的鲁棒性和稳定性.引入Kalman滤波来处理目标被严重遮挡时跟踪失效的问题.此外,采用由粗到精的搜索策略进行目标检测,利用帧差法确定运动目标疑似区域,提高检测效率.实验结果表明所提出的算法具有较好的鲁棒性和实时性.     

基于视频序列的运动目标追踪算法

介绍了一种对视频序列中运动目标追踪的实现算法,该算法在运动目标检测的基础上,融合了卡尔曼滤波和Meanshift算法实现对快速移动目标的追踪。卡尔曼滤波对下一帧目标可能出现的位置做出估计,Meanshift迭代算子在估计出的区域对目标精确定位。经实际验证其有效地克服了传统Meanshift算法对于快速移动物体追踪可能出现的丢失目标的问题,目标追踪效果明显提高。     

红外序列图像目标跟踪的自适应Kalman滤波方法

提出了一种用于动态序列图像目标跟踪的自适应Kalman滤波方法。该方法用函数估计的思想估计目标的当前运动模型,同时实时修改滤波器的统计模型,并将最小二乘支持向量机应用于对当前目标运动模型的估计。实验表明,此种改进的Kalman滤波器的算法在跟踪机动目标时具有良好的性能。     

Video object tracking using adaptive Kalman filter

In this paper, a new video moving object tracking method is proposed. In initialization, a moving object selected by the user is segmented and the dominant color is extracted from the segmented target. In tracking step, a motion model is constructed to set the system model of adaptive Kalman filter firstly. Then, the dominant color of the moving object in HSI color space will be used as feature to detect the moving object in the consecutive video frames. The detected result is fed back as the measurement of adaptive Kalman filter and the estimate parameters of adaptive Kalman filter are adjusted by occlusion ratio adaptively. The proposed method has the robust ability to track the moving object in the consecutive frames under some kinds of real-world complex situations such as the moving object disappearing totally or partially due to occlusion by other ones, fast moving object, changing lighting, changing the direction and orientation of the moving object, and changing the velocity of moving object suddenly. The proposed method is an efficient video object tracking algorithm.     

视频运动目标检测及跟踪算法测试平台设计与实现

给出了平台构架、设计思路与实现方法,对七个核心算法模块进行了详细说明,给出了采用VC++6.0实现时的主要程序段及技术关键点.提供了一种高速路交通车辆检测和跟踪实例,提供了实例算法结构图、性能参数和实际测试效果.试验结果表明,所提平台具有良好的实时性和有效性.     

Efficient multiple moving object detection and tracking using combined background subtraction and clustering

Object detection and tracking is a fundamental, challenging task in computer vision because of the difficulties in tracking. Continuous deformation of objects during movement and background clutter leads to poor tracking. In this paper, a method of multiple moving object detection and tracking by combining background subtraction and K-means clustering is proposed. The proposed method can handle objects occlusion, shadows and camera jitter. Background subtraction filters irrelevant information, and K-means clustering is employed to select the moving object from the remaining information, and it is capable of handling merging and splitting of moving objects using spatial information. Experimental results show that the proposed method is robust when compared to other techniques.     

跟踪窗口尺寸自适应调整的粒子滤波跟踪算法

当目标尺度发生变化时,传统的粒子滤波跟踪算法的跟踪窗口尺寸不变,在目标尺寸变化较大时容易丢失跟踪目标.针对这一问题,提出了一种跟踪窗口自适应调整的粒子滤波跟踪方法.该方法依据运动目标区域内粒子到目标中心点的平均距离与目标尺寸的关系,建立跟踪窗口尺寸的数学模型.在两种目标模型上对所建立的数学模型进行了仿真验证.实验结果表明,当目标尺度发生变化时,跟踪窗口能够很好的随目标的尺寸变化而自适应地连续调整,改进后的算法在目标尺寸变化率很大时仍能够稳定跟踪目标.     

一种快速目标检测跟踪方法研究与实现

阐述目标检测跟踪详细过程,提出一种近距离复杂背景下使用快速模板匹配方法对运动目标检测跟踪的方法。该方法针对目标的环境,利用高斯-拉普拉斯滤波器预处理,进而对相邻图像的差分图像获取和识别运动目标中心和区域大小,然后利用相关匹配算法并结合改进的十字搜索法对目标进行快速持续的检测跟踪。实验表明该方法是有效的。     

Moving object detection and tracking from video captured by moving camera

This paper presents an effective method for the detection and tracking of multiple moving objects from a video sequence captured by a moving camera without additional sensors. Moving object detection is relatively difficult for video captured by a moving camera, since camera motion and object motion are mixed. In the proposed method, the feature points in the frames are found and then classified as belonging to foreground or background features. Next, moving object regions are obtained using an integration scheme based on foreground feature points and foreground regions, which are obtained using an image difference scheme. Then, a compensation scheme based on the motion history of the continuous motion contours obtained from three consecutive frames is applied to increase the regions of moving objects. Moving objects are detected using a refinement scheme and a minimum bounding box. Finally, moving object tracking is achieved using a Kalman filter based on the center of gravity of a moving object region in the minimum bounding box. Experimental results show that the proposed method has good performance.