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介绍了以电荷耦合面阵器件作为图像探测器的近红外动目标成像跟踪系统。在系统中采用了一些关键技术,从而使系统能够对近红外动目标高质量成像,并能进行有效准确的定位跟踪。 相似文献
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《传感器与微系统》2019,(7):109-112
针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标快速运动、尺度变化和遮挡情况下通常会导致跟踪失败的问题,在传统的KCF算法的基础上引入极限学习机(ELM),提出一种基于ELM和KCF的自适应目标跟踪方法。根据过去时刻的目标位置信息,利用ELM预测出当前帧目标的可能位置;在该位置上以目标区域为基础进行多尺度目标图像特征采样,通过KCF确定目标的最终位置和最佳尺度;通过计算目标位置响应图的振荡程度来自适应地改变模型的更新速率。在36组公开视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡、快速运动和尺度变化等问题,具有较为重要的理论研究和应用价值。 相似文献
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基于自适应模板的图像跟踪算法 总被引:4,自引:4,他引:4
本文对传统的模板匹配跟踪方法进行了改进。在跟踪过程中采用了变模板匹配方法。弥补了固定模板跟踪的不足,提高了跟踪的稳定性。最后。本文给出了使用变模板匹配方法跟踪的试验结果。 相似文献
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随着现在的社会发展以及经济进步,我国的科学技术方面发展迅速,特别是在技术监控方面更是突飞猛进。为了更好的对目标遮挡影响进行降低,我国在这方面主要依据自适应的技术发展背景下提出目标跟踪计算法,用来完善我国的监督控制技术。这种计算方式第一是根据对观察目标的基本外观形态进行的鉴定与跟踪,将其自身的运动量进行平均计算;其次是根据时空的运行方向与特征进行跟踪目标的计算,建立比较完善整体的运行模型,再根据这个运动模型以及整体的状态对监督目标进行检测与控制,这期间就会形成一种遮挡掩膜。对于掩膜是一种将程序数据等绘制成光刻板,在程序使用期间非常可靠,并且制造成本比较低,使用方便;最后是在不同的使用情况下将不同参数进行收集,自动的适应运动模型的运行。针对这种计算方式的实验主要是利用两种在国际上经常使用的CAVIAR、York数据进行测试,并且根据这两种数据对测试的精准度与多重目标跟踪等进行评定,检测跟踪的整体性能。通过多方面的研究表明这种方式的跟踪的性能非常好,并且还能很好的将跟踪目标的鲁棒性进行遮挡。 相似文献
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Staple算法采用固定权重与学习率的方式,导致其在物体模糊等场景下跟踪精度低.为此,提出一种自适应跟踪与多特征融合的目标跟踪算法(adp-Staple).特征融合与跟踪过程中引入两种不同置信因子提升跟踪精度,特征提取过程引入主成分分析降维技术提升跟踪速度.在OTB-50与OTB-100数据集上进行对比实验,其结果表明,adp-Staple算法较传统Staple算法有更好的跟踪效果,在运动模糊等场景中有更强的鲁棒性. 相似文献
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针对DSST算法对目标方向发生变化时易出现的跟踪丢失问题,提出了一种目标尺度和方向自适应稳健跟踪算法.算法首先提取目标候选区域HOG和HSV特征,通过相关滤波算法构建多特征融合的二维定位滤波器,从而精确确定目标的中心位置.然后,根据方向池用HOG特征构建一维方向相关滤波器确定目标的最佳方向.并通过构建一维尺度相关滤波器确定最佳尺度.最后,根据PSR值变化情况调整相关滤波模型更新的权重,使模型适应目标的变化特征.选取OTB2013部分数据集进行测试,实验结果表明,上述算法距离精度保持在15pixels以内,成功率较DSST算法提高了20.1%,并且展示了上述算法对跟踪目标的尺度和方向变化具有鲁棒性和有效性. 相似文献
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相关滤波算法因无法充分利用深度特征和浅层特征的互补特性而限制跟踪性能.针对该问题,文中提出多空间分辨率自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先,使用更深的ResNet-50网络提取深度特征,提高特征表示在跟踪过程中的鲁棒性和鉴别性.再针对不同特征具有不同空间分辨率的特点,从视频帧中分割不同尺度的图像块作为搜索区域,更好地平衡边界效应和样本数目.最后,引入自适应特征融合方法,以自适应的权重融合两类特征的响应图,充分利用其互补特性.在多个标准数据集上的实验证实文中算法的有效性和鲁棒性. 相似文献
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为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法.在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测.然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,进而基于尺度池方法,采用多通道特征实现目标的尺度估计.模型的高置信度更新由两个响应图的平均... 相似文献
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基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
非机动或弱机动目标的跟踪精度和稳定性问题一直困绕着人们,根据机动目标“当前”统计模型和均值与方差自适应滤波算法,建设性地提出了基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法,并以仿真实验给予了验证。 相似文献
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针对目标跟踪过程中的光照变化、背景混乱和目标形变等问题,提出一种背景抑制的HS直方图和核相关滤波双模型融合的自适应跟踪算法。首先引入非线性核相关滤波跟踪模型;其次提出背景抑制的HS颜色直方图跟踪模型,通过分离亮度分量以减小光照干扰,并采用背景加权突出目标信息;然后提出一种自适应融合策略,根据目标与背景的HS特征相似度来动态调整两个模型融合权重,以降低背景混乱和目标姿态变化的影响;最后针对目标尺度变化问题,采用尺度金字塔估计策略进行解决。实验表明,与现有算法相比,提出的算法能更好降低光照、背景混乱等复杂因素干扰,鲁棒性更强。 相似文献
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基于自适应参考模板的相关跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
目前相关跟踪技术在目标识别领域中应用非常广泛。论文提出了一种基于自适应参考模板的相关跟踪算法,该方法可以根据目标的变化情况自动调整参考模板,对目标进行稳定跟踪,尤其适用于复杂背景条件下的连续帧图像的跟踪。 相似文献
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随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在航拍、空中侦察等相关领域被广泛应用,对于无人机的智能化需求逐渐提高.目标跟踪具有信息量大、实时性高等优点,能够为无人机的智能飞行提供大量且实时的外部信息.进行低开销、低功耗的无人机目标跟踪系统的研究,对无人机智能化进程的加速具有深远意义.为更好解决跟... 相似文献
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自适应尺度目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂情况下变尺度目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波的自适应尺度目标跟踪算法.根据参考目标的颜色分布,将参考目标分为多个区域,每个区域的颜色分布用高斯模型表示,区域的位置关系构成了对参考目标的空间约束;根据目标分割区域的颜色分布和空间约束关系构造目标外观模型,结合粒子滤波搜索目标位置并检测目标的尺度变化.目标外观模型同时包含了空间及颜色信息,提高了跟踪算法在复杂情况下检测目标尺度变化的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法在目标具有明显尺度变化、姿态改变和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪结果. 相似文献
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针对相关滤波类目标跟踪算法在目标出现遮挡、目标快速移动、复杂背景等情况下跟踪精度低的问题,提出了一种上下文感知自适应的相关滤波跟踪算法.首先,提取目标周围8个方向的背景样本为相关滤波器提供训练样本,然后利用粒子滤波对目标的运动状态进行估计,预测目标的运动方向.在训练滤波器时,给予目标运动方向上的背景样本更多的权重;接着,引入了一种新的模型更新判别依据APCE,只有当APCE值和响应最大值同时分别以一定比例大于各自的历史平均值时,才对模型进行更新;最后将上述算法与当前一些主流的跟踪算法在基准测试集OTB100上进行实验对比.实验结果表明,所提算法的成功率为0.647,精确度为0.866,与其中最优算法相比,分别提高了4.7%和7.3%.且上述算法具有较强的鲁棒性. 相似文献