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弱小目标检测与跟踪算法 总被引:8,自引:1,他引:8
低对比度小目标检测与跟踪算法的研究是电视跟踪领域的关键技术之一。针对弱小目标的目标特性,按USAN原则进行目标检测,利用目标的特征参数及目标运动的一致性、连续性排除噪声干扰,实现对目标的稳定跟踪。实验采用VC++仿真平台验证该算法的可行性和有效性,并移植到DSP专用图像处理平台上,达到了工程的5可靠性与实时性要求。 相似文献
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为了减小在目标跟踪过程中目标形变和复杂背景变化对跟踪效果的影响,提出一种基于混合相关滤波信息融合再检测的目标跟踪算法。首先,利用相关滤波算法提取到目标的方向梯度直方图HoG特征,利用颜色模板得到目标的颜色特征,计算两个模板的采样得分;其次,再将两者的特征信息用线性组合的形式进行特征信息融合确定目标位置,跟踪过程中,根据设定的阈值条件选择两个模板采样较大的得分再检测目标的位置;最后,输出所有帧目标位置的结果。与其他的算法进行比较,该算法在应对目标形变和背景杂波方面有较好的跟踪效果。 相似文献
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红外弱小目标检测跟踪并行处理系统 总被引:2,自引:0,他引:2
针对红外弱小目标的实时检测与跟踪,本文设计了一套基于4×ADSP TS201S-600处理器的多DSP并行处理系统.该系统拥有LVDS数字视频输入输出接口,利用TS201S的链路口构建了松耦合并行处理系统,支持多DSP间的两两交叉互联和板级互联,定点运算的峰值速度可达19.2 GMAC@16 bit/s,浮点运算的峰值速度可达14.4 GFLOPS.实验结果表明,该并行处理系统具有高实时性、良好的适用性和扩展性等特点,可以实现对大画面,高帧频的红外弱小目标实时检测跟踪. 相似文献
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考虑到单传感器的系统存在着局限性,提出了基于多传感器(雷达和红外)信号融合的目标识别和跟踪系统,以利用数据的互补和冗余。特征层融合能利用各传感器提供的特征为提高目标识别能力;对于点目标和面目标分别提出了智能规则推理和神经网分类器的目标识别方法。决策层融合能提高目标跟踪的精度并提高抗干扰性;提出了可信度决策的目标跟踪方法。 相似文献
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针对实时视频中的运动人体目标,提出一种基于人脸肤色和特征的快速人脸检测和跟踪方法.首先运用帧差法和形状信息检测出视频中的运动人体目标;然后在YCbVCr色彩空间中,根据肤色的色度聚类特性建立Gaussian模型,分割出肤色区域,去除噪声后,结合人脸的几何特征和器官独有的颜色特征滤除非人脸肤色区域,准确定位人脸在图像中的位置;利用控制策略驱动摄像机,根据人脸信息使人的头肩部位始终处于视频图像的中心,从而实现运动跟踪.为了增强系统对光线变化的适应性,提出了适当的Gaussian模型参数更新策略.实验结果表明,该算法能够适应复杂背景下的人脸检测,具有速度快、准确率高、鲁棒性好的特点,实现了运动人脸的可靠跟踪. 相似文献
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梁红波 《中国新技术新产品》2024,(2):4-7
本文旨在研究多模态显著性检测方法,以提高在计算机视觉领域中物体检测与跟踪任务的性能。研究问题聚焦于如何融合多种传感器数据,以提高物体检测和跟踪的准确性和质量。采用基于深度学习的目标检测与跟踪方法,能够更准确地识别和定位感兴趣的物体,并连续追踪其运动轨迹。研究方法涉及条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN)和动态权重自适应融合技术,以优化目标的检测性能。本文在多个多模态数据集上进行了性能测试,包括RGB-Thermal、RGB-Depth和RGB-Total。结果表明,与完整模型相比,移除对抗损失函数和模态权重的模型具有更高的召回率,尤其是在高阈值条件下。本研究验证了多模态显著性检测方法在不同数据集上的有效性,并指出在特定数据集上可能需要调整模型参数或损失函数的设计,以获得最佳效果。本研究不仅能够应用于自动驾驶、智能监控和人机交互等实际场景中,还为多模态数据融合在目标检测与跟踪领域提供了参考。 相似文献
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一类基于信息融合的粒子滤波跟踪算法 总被引:2,自引:3,他引:2
本文提出了一种基于图像多特征信息融合的粒子滤波跟踪算法.该算法利用颜色柱状图描述运动目标颜色分布信息,帧间差的梯度图像描述目标运动信息,并在柱状图框架下给出了运动目标颜色和运动似然模型,保证了颜色和运动似然模型在尺度上的统一.由于图像多特征提供了运动目标多方面的测量信息,从而提高了算法的可靠性.试验表明该算法在使用相同粒子数目的情况下较采用单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法效果好. 相似文献
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本文在分析小波变换的基础上,将小波分析应用到目标图像的融合跟踪技术上,利用小波的多尺度和多分辨特性,不仅能够获得不同分辨力下的图像序列,进行目标图像融合;还能有效地从信号中提取突变信号。对函数或信号进行多尺度的细化分析。图像边缘用小波变换进行处理和提取并对图像形心进行计算。能够得到较好的轮廓提取效果和形心定位精度,进而说明了小波变换可能成为目标跟踪中较好的数学方法。 相似文献
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