复杂监控背景下多运动目标的检测与跟踪

在目标跟踪系监测系统中,视频的处理主要由摄像机视频捕获、视频图像帧的预处理、运动中目标的监测、运动目标的跟踪、运动目标的分类和目标行为描述与理解等步骤.其中,运动目标检测与跟踪是视频处理系统中的核心内容.主要对运动目标在复杂环境下检测与跟踪技术进行研究.     

动态背景运动目标的快速锁定跟踪算法

为改善动态背景运动目标跟踪的精度和计算性能,提出一种Hu_Fourier特征描述子的目标识别算法和固定模板滑动置信度最佳线性逼近法的目标锁定跟踪算法。依据提出的Hu_Fourier特征描述子,快速准确地提取出识别区域运动目标的轮廓特征,结合加权距离目标识别算法,识别出图像中所有目标,计算目标的质心坐标。利用提出的固定模板滑动置信度准则,结合识别目标的质心,锁定目标,更新目标模板。依据最佳线性逼近法,确定下一帧图像的目标搜索区域。理论分析和实验结果验证了该目标锁定跟踪算法的鲁棒性和有效性。     

一种基于Hausdorff距离的目标跟踪算法

序列图像中的运动目标跟踪是计算机视觉的一个重要组成部分,跟踪算法的鲁棒性和计算量是算法的关键.本文提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪方法,该算法结合运动检测和多分辨率技术,极大减少了计算量,并利用有效的模板更新方法,加强了跟踪的鲁棒性.实验表明,该算法能实现快速有效的目标跟踪.     

一种改进的Hausdorff距离目标跟踪算法

基于机器人视觉平台,对成像目标进行模板提取及边缘检测。针对目标在运动过程中的形变和部分遮挡问题,采用一种改进的Hausdorff距离进行相似度量。提出了一种边缘细化方法及自适应模板尺寸修正策略,减少了边缘特征点,大大降低Hausdorff距离的计算量。基于Hausdorff距离进行模板更新,避免固定模板误差累积问题。实验表明,实时跟踪效果良好,并有效解决了目标部分遮挡问题。     

复杂背景下视频运动目标跟踪算法研究

随着视频监控技术的进步,运动目标跟踪作为计算机视觉领域的难点问题,具有广阔的发展前景,其采用的算法种类繁多,效果也各有千秋。结合文献资料介绍了目前普遍适用的四种目标跟踪算法,对比分析了其优势和局限性,可以综合采用两种以上算法进行跟踪研究来提高目标跟踪识别的精度和效率。最后归纳总结了目标跟踪算法亟待解决的问题和研究趋势,对未来跟踪算法的发展进行展望。     

基于Murkowski距离连续的非刚体三维运动恢复算法研究

现有的非刚体三维运动重建算法很难根据不同的场景、不同的非刚体来寻找不同的形状基,这种情况对重建 过程产生了很大的影响,造成模型失真。为了解决这一问题,提出一种基于Murkowski距离连续的非刚体三维运动 恢复算法,该算法根据在高速分解的图像序列中帧与帧之间的运动参数与特征点位移变化都呈现连续平缓的物理特 性,在Murkowski距离约束的情况下,将运动结构参数通过非线性优化的方法来进行求解,最终得到非刚体的三维运 动结构,并且通过仿真实验,验证了它的可行。     

有约束Patch-Match框架下的非刚体匹配算法

目的 非刚性物体进行匹配时,往往需要对图像中存在的非刚性形变目标进行快速精确的配准,进而实现对图像的后续处理和分析,实现快速而准确的非刚体匹配显得尤为重要。针对传统特征点匹配方法在非刚性物体匹配中准确性差的问题,本文提出了一种基于DAISY算子和有约束Patch-Match的非刚体密集匹配算法。方法 首先对参考图像和待匹配图像生成DAISY特征描述子,其次对两幅图像进行超像素分割,形成相互邻接但没有重叠的超像素块结构,并以其为单元,计算初始位置上对应每一个像素的DAISY特征算子聚合代价。然后,采用Patch-Match算法对整幅图像进行传播和变异,在变异过程中,通过图像预处理和分析得到的先验知识对位置标签的变异窗口进行局部空间约束,使得每个像素的位置标签在该空间范围内随机更新,计算新的聚合代价,保留代价较小的位置标签,重复迭代此过程,直到聚合代价不发生变化或者达到最大迭代次数为止。结果 实验选取了标准数据集、10幅分别由TFDS（the trucking fault dynamic image detection system）线阵列相机和框幅式相机采集的包含非刚体的图像进行匹配,均取得了较好的匹配效果,经验证,本文方法的匹配精度为86%,误匹配点的平均匹配误差为5个像素左右,是传统基于SIFT特征光流匹配方法误差的一半,并且本文采用的DAISY算子在特征提取速度上是Dense SIFT（dense scale invariant feature transform）特征提取算法的2~3倍,大大提升了图像匹配的效率。结论 本文提出了一种非刚体密集匹配算法,针对非刚体变化的不确定性采用密集特征点进行最优化搜索匹配。本文算法对包含小范围非刚性变化的图像匹配上具有较好的适应性,且匹配精度高,视觉效果好,鲁棒性强。     

基于Mean Shift的多模板目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一,并得到广泛应用。其中基于Mean Shift的运动目标跟踪算法因其计算量小,实时性好,简单易行等特点而受到广泛关注,但该算法在目标突变或严重帧丢失以及目标严重遮挡的情况跟踪效果不佳,留下了改进空间。在传统基于Mean Shift运动目标跟踪方法基础上,通过创建并维护多样性模板库为跟踪过程提供更丰富的目标描述信息,提高算法运动目标跟踪效果。实验结果表明,新算法较好地解决了在目标突变和严重帧丢失情况下不能准确跟踪目标的问题,并且对目标的完全遮挡也具有很好的鲁棒性。     

基于多尺度变形模板的目标检测与识别

在分析现有模板匹配算法存在问题的基础上，提出一种基于多尺度变形模板的新方法，它在已有的Snake算法基础上，加入了形态约束，并利用小波变换的多尺度特性，使得匹配过程在由粗至精的尺度上进行，从而使运算速度大大提高，对噪声的敏感程度也相应下降，而轮廓初始化是在较粗的尺度上，利用Hausdorff距离初步匹配得到的，漏警概率较低。实验结果与理论分析相吻合，验证了算法对多类目标适用，具有速度快，精度高和对图像畸变，噪声与遮挡不敏感的优点。     

一种高性能的遥感图像目标快速筛选算法

提出一种基于双向部分Hausdorff距离的特征点匹配方法,目的是提高从遥感图像中自动筛选感兴趣目标的精度和速度。这种方法通过构造图像多分辨率金字塔,按照一定间隔旋转模型,将双向部分Hausdorff距离作为平移矢量的函数来计算并采用多种加速机制等途径,依次确定平移、旋转和尺度变换参数,较好地解决了图像与模型之间存在平移、旋转、尺度变换时对应关系的求解问题。关于实际遥感图像的大量实验表明,该方法具有计算简便快捷、对边缘位置误差稳健、可工作于遮挡、阴影、复杂背景存在的环境中的优点。     

复杂背景中一种特定运动目标检测与跟踪方法

针对复杂环境对运动目标检测与跟踪产生的不利影响,提出一种自适应运动能量阈值结合精简彩色SIFT描述子的特定运动目标检测与跟踪方法。运用自适应运动能量阈值方法自动滤除复杂环境干扰以完成运动目标检测,由此形成目标匹配搜索域,并给出经主成份分析及精简后的彩色SIFT描述子( PCA-CSIFT )进行目标匹配,从而实现特定运动目标的连续跟踪。实验结果表明,在复杂环境下,运动目标检测方法对目标总量变化不敏感,错误率始终稳定在6.5%~34%之间。 PCA-CSIFT算法在保持高可区分性的同时错误匹配率为25.33%~28%,平均每帧处理时间不超过0.26 s,具有较好的鲁棒性与实时性。     

短程线主动轮廓跟踪算法的研究--在复杂背景和非刚性运动目标跟踪中的应用

在复杂背景下对多个非刚性目标进行跟踪是计算机视觉中的一个难点。在短程线主动轮廓模型的基础上，利用力场正则化方法，并加入运动边缘信息，提出了一种在复杂背景下多个非刚性目标进行跟踪的方法。该方法由运动检测和跟踪两部分组成：运动检测利用运动边缘信息对运动目标的运动做出检测，让轮廓曲线运动到目标轮廓附近；跟踪利用当前帧中的静态边缘信息对运动检测的结果加以修正，而跟踪这一步引入的偏差将在下一帧的运动检测中得到修正。实验表明该方法能够有效地在复杂背景中对多个非刚性运动目标进行跟踪。     

基于水平集的多运动目标时空分割与跟踪

针对背景运动时的运动目标分割问题,提出了一种对视频序列中的多个运动目标进行分割和跟踪的新方法。该方法着眼于运动的且较为复杂的背景,首先利用光流约束方程和背景运动模型建立一个基于时空域的能量函数,然后用该函数进行背景运动速度的估算和运动目标的分割和跟踪。而时空域中的运动目标的最佳分割,乃是通过使该能量函数最小化来驱动时空曲面演化实现。时空曲面的演化采用了水平集PDEs(Partial Differential Equations)方法。实验中,用实际的图像序列验证了该算法及其数值实现。实验表明,该方法能够同时进行背景运动速度的估算、运动目标的分割和跟踪。     

一种车辆移动对象相似轨迹查询算法

车辆移动对象的相似轨迹查询问题是当前移动对象数据管理研究中的一个热点,可以应用在车辆缉查防控、出行规律分析及城市道路规划等诸多领域.当前,随着车辆移动对象监测手段的不断丰富,车辆移动对象数据逐渐表现出流式不间断产生、数据量急剧增大的特征.现有的移动对象相似轨迹查询方法在面对具有上述特征的车辆移动对象数据时在查询正确性和查询效率方面暴露出诸多问题.论文针对这种大规模车辆移动对象数据流下的相似轨迹查询问题,提出一种基于双阈值支持度的车辆移动对象相似轨迹查询算法,该算法通过对车辆移动对象数据的预处理来减少查询中涉及的移动对象数据量,以提高移动对象相似轨迹查询的效率,同时保证查询正确性.实验表明,该文提出的算法,在保障正确查询相似轨迹的前提下,效率比传统相似轨迹查询算法提高很多.     

一种基于空间相依性的移动对象聚类算法

移动对象的聚类算法,要求能够适应移动对象移动模式动态变化的特点.针对该问题,提出了一种基于空间相依性的移动对象聚类算法.该算法首先计算移动对象之间的空间相依度,空间相依度考虑了移动对象之间的移动速度、方向及位置.当用户之间的空间相依度大于某一阈值时,认为对象之间可达,所有相依度可达对象划分为同一个群组,从而实现移动对象聚类.算法采用一段时间内对象的平均速度和方向代替即时速度和方向,能够有效降低重新聚类次数.实验及分析表明,该算法能够体现移动对象的移动特性,对于移动对象的聚类具有较高性能.     

一种基于混合量子粒子群的快速运动目标跟踪算法研究

量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解。利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性。提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现"跟丢"的问题。     

运动目标检测与跟踪的DSP实现

研究了运动目标检测与跟踪的DSP（DigitalSignalProcessor）实现算法,以形心跟踪算法为整个处理系统的核心。采用目标形心跟踪算法,通过目标分割阶段的目标标记,如目标面积、周长、形心位置等信息的提取建立目标跟踪波门,实现目标的连续跟踪,并将此算法移植到sEED—VPM642硬件平台,实验结果表明能够达到预定目标。此外,为了克服形心算法的准确性和实时性缺陷,采用粒子滤波对算法进行必要的扩展,从MATLAB的仿真结果看,除个别采样点存在误差较大的情况,真实值曲线与粒子滤波跟踪曲线拟合较好。     

基于边缘增强的二维码区域快速检测定位算法

在复杂背景下,传统的边缘提取和形态学操作方法很难准确分割出二维码区域。针对该问题,提出一种工业用二维码区域快速检测定位算法。将Max-Min算法和Canny算子相结合用以滤除图像中的背景噪声,同时增强目标的特征信息,再采用投影法进行初定位,利用形态学操作实现精确定位,并验证条码区域定位的准确性。实验结果表明,该方法检测定位速度快、精度高。     

基于像素层背景模型的复杂场景运动目标检测

为了从复杂变化背景中鲁棒地检测、提取运动目标,提出一种基于像素层背景模型的运动目标检测算法。该算法采用快速均值漂移方法将背景帧上具有相同统计特性的像素划分为一个像素层,背景模型从而被表示为一组像素层,通过与邻域像素对应的层匹配来检测运动前景像素。实验结果表明,该方法可以实时、准确地检测运动目标,特别是在摄像机颤动等原因造成的背景时域不规则变化情况下,比经典的基于混合高斯背景模型的方法具有更好的检测效果。     

自动分割及跟踪视频运动对象的一种实现方法

随着MPEG-4压缩标准的制定,分割及跟踪视频运动对象的研究显得极其重要。在MPEG-4视频编码标准中,为了实现基于视频内容的交互功能,其视频序列的每一帧由视频对象面（VOP）来表示。为了生成视频对象面,需要对视频序列中的运动对象进行有效的分割;并跟踪运动对象随时间的变化,为此提出并实现了一种用于分割及跟踪视频运动对象的时空联合方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验,确定运动对象的位置,自动地分离出运动区域与背景区域;在运动区域内,采用数学形态学的分水线算法来精确地提取运动对象的轮廓;最后,将提取到的运动对象作为模板,对后续的视频序列,用Hausdorff距离度量,来跟踪并提取后续帧中运动对象。实验结果表明,该方法能有效地分割和跟踪视频运动对象,且能有效减少计算复杂度,其调整参数也较少。