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相似文献
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1.
提出一种在固定摄像机室内遮挡条件下的多人跟踪算法,包括基于改进的独立成分分析模型的运动前景分割、数据关联与合并检测和基于贪心搜索的遮挡目标定位三部分。将方法应用于室内多目标遮挡,结果表明该算法对发生遮挡的目标数量、目标被遮挡程度以及目标运动模式均无约束。  相似文献   

2.
针对视频监控中的多人跟踪问题,提出了一种基于高斯概率模型的算法.基于目标颜色的统计特征,采用改进的K均值方法,将目标区域按颜色信息聚类,并根据聚类结果对目标区域分块,然后用高斯模型对各分块分别进行建模.同时,对目标的位置信息也进行高斯建模.通过计算待检测目标与模型之间颜色和位置的最大联合概率值来实现跟踪.利用前后帧中目标的位置信息及颜色信息,能克服目标遮挡后因信息的丢失而跟踪失败的情况.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能有效实现多人的跟踪.  相似文献   

3.
基于均值漂移与卡尔曼滤波的目标跟踪算法   总被引:8,自引:1,他引:8  
均值漂移算法在目标跟踪过程中没有利用目标的运动方向和速度信息,在目标受到干扰时容易跟踪失败,而Kalman滤波能够较为准确地预测目标的速度和位置。因此,提出了一种结合均值漂移与Kalman滤波的跟踪算法,使用Kalman滤波对目标运动速度和空间位置进行预测。根据干扰的不同情况,使用不同的比例因子将两算法的跟踪结果线性加权得到目标的最终位置。实验结果表明该算法是可行有效的。  相似文献   

4.
针对无线定位中快速移动目标的定位精度差的问题,提出了一种简单有效的定位跟踪算法。该算法将信号的多尺度分析方法与基于TDOA的蜂窝网定位技术相结合,基于某尺度上获得的单一的观测量,建立了一个新的多尺度的观测模型。基于新的多尺度观测模型,利用扩展Kalman滤波对目标进行定位跟踪,获得比在原始尺度上直接进行滤波定位跟踪更好的效果。通过仿真验证了该方法对提高蜂窝网无线定位精度的有效性。  相似文献   

5.
目的 复杂环境下,运动目标在跟踪过程中受尺度变换以及遮挡因素的影响,跟踪准确率较低。针对这一问题,提出一种遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪方法。方法 首先选取第1帧图像的前景区域,训练目标的位置、尺度滤波器和GMS(grid-based motion statistics)检测器。然后,通过位置滤波器估计目标位置,尺度滤波器计算目标尺度,得到初选目标区域。最后,利用相关滤波响应情况对初选目标区域进行评估,通过相关滤波响应值的峰值和峰值波动情况判断是否满足遮挡和更新条件。若遮挡,启动检测器检测目标位置,检测到目标位置后,更新目标模型;若更新,则更新位置、尺度滤波器和GMS检测器,完成跟踪。结果 本文使用多尺度相关滤波方法作为算法的基本框架,对尺度变化目标跟踪具有较好的适应性。同时,利用目标模型更新机制和GMS检测器检索目标,有效地解决了遮挡情况下的目标丢失问题。在公开数据集上的测试结果表明,本文算法平均中心误差为5.58,平均跟踪准确率为94.2%,跟踪速度平均可达27.5 帧/s,与当前先进的跟踪算法相比,本文算法兼顾了跟踪速度和准确率,表现出更好的跟踪效果。结论 本文提出一种新的遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪算法。实验结果表明,本文算法在不同的尺度变换及遮挡条件下能够快速准确跟踪目标,具有较好的跟踪准确率和鲁棒性。  相似文献   

6.
基于Camshift与Kalman的目标跟踪算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对目标跟踪复杂的难点,提出了一种比较实用的跟踪方法。采用基于颜色概率分布的Camshift算法进行目标跟踪的同时,引入卡尔曼滤波,并给出模型参数。在目标发生遮挡时,使用卡尔曼滤波对目标运动状态进行估计。实验表明,算法能够对目标进行持续、稳定的跟踪。  相似文献   

7.
针对视觉跟踪中的目标遮挡问题,提出一种基于稀疏表达的视觉跟踪算法。采用稀疏表达方法描述跟踪目标,构造基于Gabor特征的目标词典和遮挡词典,通过l1范数最优化求解稀疏表达系数。在粒子滤波框架下跟踪目标,根据稀疏表达系数判断遮挡,并利用重构残差更新遮挡情况下的粒子权重。在目标模板更新时,通过引入可靠性评价来抑制模板漂移。实验结果表明,该算法能够有效地跟踪处于遮挡状态下的运动目标,并对目标姿态变化以及光照变化具有较好的鲁棒性。  相似文献   

8.
目的 目标遮挡一直是限制跟踪算法精确度和稳定性的问题之一,针对该问题,提出一种抗遮挡的多层次重定位目标跟踪算法。方法 通过平均峰值相关能量动态分配特征权重,将梯度特征与颜色直方图特征动态地结合起来进行目标跟踪。利用多峰值检测和峰值波动情况进行目标状态判定,若目标状态不理想,则停止模板更新,避免逐帧更新导致目标漂移,继续跟踪目标;若判定目标遮挡,则提取对应特征点,使用最邻近距离比进行特征匹配和筛选,丢弃负样本的最邻近样本作为二次筛选,利用广义霍夫变换进行第3次筛选并重定位目标,对目标继续跟踪。结果 在标准数据集OTB(object tracking benchmark)100和LaSOT(large-scale single object tracking)上的实验结果显示,本文算法的精确率分别为0.885和0.301,相较于Staple算法分别提升了13.5%和30.3%。结论 在目标发生遮挡的场景中,本文方法能够重定位目标并且继续跟踪,优化后的模板更新策略提高了算法速度。目标状态的判定有效估计了目标遮挡问题,可以及时采取应对策略,提高算法在复杂环境下的稳定性。  相似文献   

9.
刘涛  李明  骆瑞玲 《计算机工程》2009,35(22):207-209
针对传统交互式多模型算法实行正则滤波的单一化缺点,提出一种改进的跟踪算法。利用卡尔曼滤波匹配系统线性部分,粒子滤波匹配非线性部分,根据匹配深度判断目标遮挡程度,当目标被严重遮挡时,采用迭代的多级粒子滤波方法进行重采样,并结合卡尔曼滤波更新模型概率。实验结果表明,该算法实时性强,能提高模型滤波速度和目标状态的估计精度,缩短计算时间,解决跟踪过程中的遮挡问题。  相似文献   

10.
针对户外环境光线和气候条件多变以及目标间相互遮挡对目标检测和跟踪的影响,提出了一种基于改进的高斯混合模型方法来检测运动目标,并消除噪声和阴影;同时采用基于Kalman滤波器的预测模型和最大后验概率目标匹配相结合的方法来实现目标的连续跟踪。实验表明,该方法能实现目标的稳定跟踪,且能够处理目标相互遮挡的情况,计算复杂度较低,基本满足实时应用的需求。  相似文献   

11.
针对实时目标跟踪会产生跟踪不稳定、易漂移、被遮挡就丢失的问题,提出改进的多样本跟踪算法。在压缩传感实时跟踪中,通过增加随机测量矩阵产生新的压缩感知特征,融合多个正负样本。结合boosting学习方法更新特征权值并改进置信图估计,解决目标漂移和丢失问题。实验结果表明,该方法在目标运动、纹理和环境显著变化以及被部分遮挡的情况下,跟踪的鲁棒性依旧很高,能达到稳定、实时的目标跟踪。  相似文献   

12.
提出一种基于多颜色空间信息融合和投影向量的目标跟踪算法,用以解决传统camshift不能描述目标的空间信息等缺陷。该算法利用Y、U、V、H等多种颜色分量的统计直方图进行信息融合来描述目标颜色特征,通过水平和垂直投影直方图描述目标的空间位置信息。该算法可以反映跟踪目标的部分空间信息,并具备一定的形变适应性。实验表明,该算法能够较好地改进运动目标的跟踪效果。  相似文献   

13.
针对多车辆跟踪中的遮挡问题,提出一种新的基于特征相关匹配的车辆跟踪算法。对前一帧和当前帧中获得的运动区域分别给予"车辆区域"和"临时区域"两种不同身份,采用"三点外推法"估计车辆区域在当前帧中位置,并通过计算到当前帧临时区域的距离以确定匹配区域,实现车辆跟踪。同时根据给各区域设置的状态因子判断车辆状态,结合基于追踪窗口的分割方法,较好地解决了车辆遮挡问题。实验结果表明,该算法简单有效,能较好解决跟踪中遮挡造成的车辆丢失问题,进行准确的目标跟踪。  相似文献   

14.
朱琳  周杰  宋靖雁 《计算机学报》2008,31(1):151-160
跟踪多个运动物体,尤其是在遮挡过程中跟踪多个运动物体,是计算机视觉领域一个重要但具有挑战性的问题.该文提出了一种新的在线采样、更新学习和分类的跟踪框架来处理多物体跟踪问题.首先,对遮挡发生前若干帧的各物体进行块采样,作为训练样本进行在线分类器设计.各帧的物体区域也在线进行块采样,并用这些分类器来进行分类标号.如果遮挡没有发生,一些新的训练样本被添加用来更新分类器.当遮挡发生时,根据标号结果,前景区域被分割成多个目标物体.和以往方法相比,新方法不依赖于一些假设条件,如场景深度信息、物体的先验模型(比如形状、种类、区域内颜色各向同性、运动规律等),具有更好的适应能力.实验结果验证了该文方法的稳定性和有效性.  相似文献   

15.
徐萧萧 《控制与决策》2010,25(2):291-294
针对视频监控中多运动物体间的遮挡问题,提出了一种新的结合全局特征和局部特征匹配的目标跟踪算法。该算法采用直方图的方法和基于分块的方法共同表达目标的灰度特征。遮挡发生前实时进行遮挡预判,遮挡时,利用基于块分类的方法跟踪目标,遮挡结束后,通过直方图匹配重新定位目标。实验结果证明了该方法的有效性和优越性。  相似文献   

16.
遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法.目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定.本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题.其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量.基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标.实验结果表明,这种算法是十分有效的.  相似文献   

17.
一种基于贪心搜索的实时多目标遮挡处理算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
杨涛  李静  潘泉  张艳宁 《自动化学报》2010,36(3):375-384
提出了一种固定摄像机遮挡条件下的多目标跟踪算法,包括基于区域相关的运动前景分割、基于合并--分裂检测的数据关联和基于贪心搜索的遮挡目标定位三部分. 该算法的主要特点表现在: 1)将遮挡条件下的目标跟踪问题转化为一个已知目标数量和特征的图像分类问题; 2)用贪心搜索和积分图算法快速定位遮挡中的目标,保证了算法的实时性; 3)对目标数量无约束,能够处理多目标相互遮挡下的跟踪问题(发生遮挡的目标数量大于等于2), 且对目标的遮挡程度和目标运动模式无约束,具有良好的可扩展性. 采用手工标定的IBM多人遮挡数据库的测试结果证明了算法的有效性.  相似文献   

18.
一种优化的运动目标定位与跟踪算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
运动目标检测与跟踪技术可实现对运动目标的检测、定位和跟踪,具有重要的理论意义和实用价值,已经成为各国学者研究的热点方向之一;为了达到更准确和有效的运动目标定位与跟踪的目的,该算法针对目标检测与目标跟踪两个方面,创新点在于目标跟踪;目标检测采用帧间差分法和背景差分法对比择优的方法,目标跟踪采用重心跟踪与卡尔曼滤波跟踪相结合的方法;通过对该种算法进行试验,得出的结果为:该算法的实现效果超越了传统的目标定位与跟踪算法;试验结论:该跟踪算法超越了传统的矩心、重心和卡尔曼滤波跟踪算法的单独跟踪效果,而且运算较快,同时卡尔曼滤波算法的预测与检测性大大降低了错误率,有效地改进了传统目标定位与跟踪算法.  相似文献   

19.
一种运动目标多特征点的鲁棒跟踪方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种基于特征光流分割和卡尔曼滤波估计的鲁棒性的运动目标跟踪方法。该方法具有很多特点:首先在特征光流的计算中采用由粗到细的层级匹配算法,因而能够计算大的运动速度和具有更好的匹配精度;其次采用了有效的遮挡判决算法,该算法综合利用了先验的信息,对噪声的干扰不敏感;最后建立了线性卡尔曼滤波模型,当特征点被遮挡或丢失时,能够预测它们的位置,这使得跟踪更具有主动性。实验表明,该方法具有高精度、快速跟踪和很好的鲁棒性。  相似文献   

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