基于SIFT特征一致性的目标跟踪算法

针对光照条件突然变化情况下混合目标模型Mean Shift算法无法准确跟踪目标的缺点,提出了一种基于SIFT特征一致性的目标跟踪算法.算法用SIFT特征来匹配帧间的感兴趣区域,同时使用包含初始帧信息和前一帧信息的混合目标模型Mean Shift算法计算帧间感兴趣区域的直方图,以直方图分布距离最小为原则计算Mean Sh...     

基于TMS320DM642的实时运动目标检测与跟踪系统

CAMShift算法凭借其良好的实时性和鲁棒性而计算量小,在目标跟踪邻域占有重要地位;而单纯的CAMShift是一种需要人预先对目标进行识别和判断以获得目标颜色模式的半自动跟踪器;文章采取帧差法和CAMShift算法相结合的方法,设计了一种自动的运动目标检测与跟踪系统;该系统首先用时间连续的三帧双差分对运动目标的识别和提取,自动地选取搜索窗;再通过CAMShift算法计算目标的精确位置并调整搜索窗口大小;最后通过串口发送云台控制信息,驱动云台运动使目标始终保持在视场之内;在以DM642为核心的硬件平台上,实现了系统的软件算法;实验表明在对比度较高时,无人为干预的情况下,系统能有效、实时地跟踪目标。     

基于PSO算法的运动目标跟踪研究

提出一种基于PSO的运动目标跟踪方法,并在TMS320DM642上实现.该方法首先针对采集到图像的Y分量通过帧间差分和背景差分相结合的方法建立背景模型,然后检测出前景运动目标,接着通过前景运动目标初始化目标模板,再对目标模板和待跟踪视频图像分别进行两次金字塔降采样,降低目标模板和待跟踪视频图像的分辨率.在顶层金子塔上采用粒子群优化算法对跟踪目标进行粗定位,在中间层和底层金字塔上采用钻石搜索方法对跟踪目标进行精确定位.在目标跟踪的过程中,目标模板随运动目标的变化而不断更新,实现对目标的实时连续性跟踪.该方法可以有效降低计算复杂度,提高搜索效率.     

一种分块表示的彩色目标跟踪算法

一种基于分块加权彩色直方图特征的目标表示方法。将图像分为部分叠加的块,分别对每块计算加权量化彩色直方图,构成直方图组。将直方图组用于基于mean shift的彩色目标跟踪系统,利用Kalman滤波估计目标状态。     

基于mean shift和粒子滤波的混合目标跟踪算法

考虑到处理非线性非高斯问题的粒子滤波方法在鲁棒性和速度方面的缺点,利用mean-shift算法找到后验概率的局部最优,用构成新的粒子集合来确定目标的最终位置,在不改变粒子滤波优点的同时提高了跟踪的速度。实验结果表明,这种改进的混合跟踪方法在保证准确性的同时,提高了系统的实时性和鲁棒性。     

基于Mean Shift算法的目标跟踪综述

介绍Mean Shift算法及其研究进展,在众多计算机视觉研究和实际应用,尤其是视频跟踪研究中,基于Mean Shift算法的视频跟踪被大量应用。就目前所应用的跟踪算法,Mean Shift算法使跟踪中存在的很多问题得到了解决,例如运动目标的突然加速,背景的干扰,目标和目标以及目标和背景之间的遮挡,背景或者目标外部的变化等。对目前基于Mean Shift算法本身及其改进方法的理论和应用进行分类和比较,详述其各自方法内容和优缺点。     

基于TMS320 DM8168平台的快速运动目标检测研究

研究如何在嵌入式平台上对高清视频中的运动目标进行快速、鲁棒的检测。采用德州仪器最新的达芬奇架构TMS320DM8168为平台,在高清1080P视频上实现运动目标的快速检测。采用对噪声较为鲁棒的ViBe算法进行目标检测,并将该算法移植到该平台的MCFW框架中。同时,为了提高算法性能及效率,对算法进行相关优化,包括编译器选项优化、内存相关优化、标准内联函数优化、循环优化以及DMA等。最终实现在嵌入式平台上的实时高清运动目标检测。实验结果验证了该方法的有效性。     

改进 mean shift 算法在目标跟踪中的研究

提出了一种融合纹理和颜色模型的改进 mean shift 算法,可以克服传统目标跟踪方法中目标特征单一的缺点。在传统 mean shift 算法的框架下,通过融合目标信息的颜色模型和 Contourlet 变换后的纹理模型,从多角度建立匹配特征,并在嵌入式平台上实现本文提出的算法。实验结果显示,跟踪效果得到明显的改善。     

一种基于运动矢量分析的Mean shift目标跟踪算法

Mean shift算法作为一种非参密度估计算法,目前已被广泛应用于视频运动目标的跟踪。该算法具有运算效率快,对目标变形、旋转不敏感,在部分遮挡的情况下有一定鲁棒性等特点,但该算法在运动目标速度过快的情况下,由于没有考虑利用目标的运动方向和速度信息,因此在跟踪快速运动目标时容易造成跟踪丢失。针对此问题,提出了一种基于运动矢量分析与Mean shift跟踪算法相结合的新方法,即首先对视频编码过程中产生的运动矢量进行概率统计分析,以获取目标运动方向与运动速度的估计值,再以此修正Mean shift运动候选区域的中心位置,使每次搜索开始时,候选中心位置更接近实际目标中心位置。通过与传统的Mean shift算法的跟踪实验比较可见,新算法不仅提高了快速运动目标跟踪的精度,而且减少了算法的搜索迭代次数,从而提高了运算效率。该算法可适用于智能视频监控设备中的视频编码与目标跟踪同时计算的情况,实验结果表明,该算法是有效可行的。     

自适应模板更新的人体目标跟踪算法

针对人体目标所具有非刚性、非对称性、多态性的特点,提出了自适应模板更新的人体目标跟踪算法.基于Kalman滤波器,根据人体形态变化自适应调整目标像素的权值,从而获得更柔性、更合理的模板.将该方法与mean shift跟踪算法相结合应用于人体目标跟踪,通过实验证明具有很好的鲁棒性和稳定性.     

基于Vibe背景建模的运动目标检测算法

在运动目标检测的过程中，传统算法基于对单一特征背景进行建模，对背景描述不够准确，针对这个问题，本文提出融入颜色和边缘特征的Vibe背景建模.解决了三帧差分法在运动目标检测结果中出现噪声、断点与内部空洞等问题，并采用基于形态学处理方法对图像处理的结果进行补偿.为了保证运动目标检测的准确性，加快消除Vibe算法中第一帧出现“鬼影”现象，本文结合了Vibe算法和改进的三帧差分法对运动目标实现实时检测.通过研究分析与计算推导，实验中运动目标的检测结果表明，基于Vibe背景建模的改进三帧差分法检测效果明显优于三帧差分法.     

基于均值漂移与卡尔曼预测相结合的视频运动目标跟踪算法

传统的均值漂移算法是基于颜色直方图的迭代跟踪算法,在跟踪目标出现尺度变化的情况下,其跟踪结果往往出现偏差,甚至跟踪失败。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的均值漂移跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,将卡尔曼预测器融于均值漂移跟踪算法。实验表明,该方法能在尺度缩放等复杂背景下对目标进行准确有效的跟踪。     

基于改进的粒子滤波算法的目标跟踪

将均值漂移算法与粒子滤波有效结合,通过比较粒子的权重,对粒子进行重采样,剔除大量的权重小的粒子,再加入均值漂移算法对粒子进行聚类,使用很少的粒子就能完全描述目标的状态信息,克服了粒子滤波计算量大的缺点,在实时监控中大大提高了跟踪效率。实验证明,该算法具有较好的实时性、鲁棒性和准确性。     

基于背景差分法和CAMShift法的运动目标跟踪系统的设计与实现

针对云台摄像头转动时会暂时性丢失跟踪的运动目标的问题,提出了一种基于背景差分法和连续CAMShift法的运动目标跟踪系统的设计方案。该系统在云台摄像头静止的情况下采用改进的背景差分法检测运动目标,在云台摄像头转动的过程中采用连续CAMShift法跟踪运动目标,并通过型心坐标追踪运动目标的轨迹。仿真结果表明,结合背景差分法和连续CAMShift法的运动目标跟踪系统在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。     

利用Jetson TK1平台的行人运动目标跟踪系统

针对图像检测识别和目标跟踪技术中存在的抗遮挡性弱、无法应对目标丢失、对目标多尺度变化适应不了等问题,设计开发了基于Jetson TK1平台及计算机视觉OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的行人运动目标跟踪系统,利用GPU高效图像处理能力,结合改进的KCF(Kerneli...     

多特征提取逐步求精的高速移动目标跟踪算法

传统的高速移动目标跟踪通常使用图像特征描述,不能够根据跟踪场景自适应地选择最优跟踪特征,导致功能模板很容易产生漂移问题.为此,提出一种基于特征融合和逐步求精的高速移动目标跟踪算法.该算法主要包括3个阶段:第1阶段为自适应多特征融合阶段,通过计算跟踪目标每一特征的前景及背景的区分度,获取目标特征的融合模型;第2阶段是基于多特征内核跟踪阶段,在Mean-Shift框架下,引入Epanechnikov函数作为内核函数提升目标区域中心的像素权重比值;第3阶段为目标模型的自适应更新,通过设计一种模板更新策略提高跟踪结果的准确度.仿真实验结果表明,该算法适用于高速目标跟踪.     

基于PF-Singer的机动目标跟踪算法

Singer模型是典型的全局统计模型,其严重缺陷在于所采用的零均值时间相关模型和标准卡尔曼滤波算法不能完成对机动目标状态的正确估计1只有当目标做匀速直线运动时,动态误差的稳态值才为零,否则不为零;采用PF—Singer算法对机动目标进行跟踪。能够有效解决传统Singer模型存在的问题,提高其跟踪精度;通过仿真试验证实了该算法的有效性。     

移动目标追踪系统的设计及实现

移动目标追踪系统是实现一款智能小车对运动的物体进行识别、循迹、追踪等。采用智能路径规划方法,借助STM32主控制芯片,以其丰富的硬件资源为基础,连接可编程的OPENMV摄像头模块、电机驱动模块、电机和编码器,使用C语言进行控制编程,设计了一款移动目标追踪系统;摄像头对物体采集图像,计算出物体的坐标和物体与小车的距离,传给主控制器;主控制器将小车的坐标与小车到物体的距离作为PID算法的输入,通过优化后的PID算法调节PWM去控制电机运行,完成对物体的循迹、追踪。实验结果表明,在优化后的PID算法的控制下,无论物体是运动还是静止,小车都能够比传统的PID算法控制更加快速、稳定的追踪到物体,直到小车追踪到物体并且稳定的保持相对静止状态。     

基于自适应Kalman滤波的机器人运动目标跟踪算法

针对足球机器人比赛时的模型变化及其环境噪声先验估计不准确的问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的足球机器人视觉跟踪算法;该算法将一种基于减背景的运动目标识别的方法与自适应卡尔曼滤波跟踪模型进行结合,对背景进行实时更新,并通过形态学滤波去除残留的小区域,从而准确的识别运动目标,通过自适应的在线调整运动模型参数来保证模型预测值的准确性,进而提高了目标跟踪时的匹配效率,实现了目标的精准、迅速跟踪;通过实验证明,该算法是很有效的,具有推广价值.