基于Mean-Shift的卡尔曼粒子滤波车辆跟踪算法研究

在视频车辆跟踪算法中针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不准确性,提出一种基于Mean-Shift的卡尔曼(Kalman)粒子滤波算法。该算法利用建立基于目标颜色直方图特征模型对视频车辆目标进行建模,并将其与Kalman滤波相结合进行更新;通过采用Mean Shift算法将Kalman滤波器引用到粒子滤波器当中,通过预测迭代,从而达到对车辆的运行轨迹的修正。将先验信息预测与粒子滤波相结合在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性,兼顾了卡尔曼滤波局部的线性高斯特性。实验结果表明,该方法与传统粒子滤波方法相比,具有较好的实时性和较高的准确率,能够准确稳定地对目标车辆进行跟踪。     

新型粒子滤波算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

针对基本粒子滤波算法没有融合当前时刻观测值的缺点,提出了一种卡尔曼粒子滤波算法。该算法针对每一个粒子使用卡尔曼滤波器进行更新,在更新过程中融合最新的观测信息,提高粒子滤波器的估计精度。针对纯方位目标跟踪问题进行实验,与基本粒子滤波算法及卡尔曼滤波进行了对比。实验结果表明,卡尔曼粒子滤波算法的跟踪性能明显优于其他两种算法。     

复杂运动情况下的多目标检测与追踪

针对多运动目标视频序列中目标存在过缓运动且相互间遮挡的问题,提出一种改进的混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)进行目标检测并结合卡尔曼滤波进行跟踪的新算法;在运动背景检测中,采用三帧差法和混合高斯模型的融合算法进行目标提取,解决了过缓运动目标检测区域不完整的问题;在运动目标跟踪中,由于Kalman滤波器采用目标检测结果进行预测,对观测噪声矩阵进行自适应更新,使得跟踪的稳定性得到加强;通过对比,验证了新算法对存在过缓以及遮挡的不规律运动情况的多目标检测识别与跟踪的实时有效性与准确性。     

基于t-分布粒子滤波器的目标跟踪

针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布,利用序列蒙特卡洛方法,基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法,称之为t-分布粒子滤波器．为了根据样本估计目标状态的概率分布,提出了一种新的ECME算法,并嵌入到t-分布粒子滤波器中．理论分析表明,在t-分布条件下,t-分布粒子滤波器是在样本数量上的渐近最优估计器．在机动目标跟踪实验中,比较了t-分布粒子滤波器、无色卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter)及自助式粒子滤波器(Bootstrap particle filters)的跟踪精度．     

卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法研究

近年来,视频车辆跟踪作为城市智能交通系统（ITS）的一个关键技术受到关注。本文针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不稳健性,提出一种基于卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法,该算法利用基于重要区域的目标颜色直方图统计模型对视频车辆目标进行建模,并将其应用于卡尔曼滤波更新中,通过采用Mean Shift算法将卡尔曼滤波器引用到粒子滤波器当中,对车辆的运行轨迹进行校正,实现了局部线性滤波,实现了在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性的同时,兼顾其局部的线性高斯特性。实验结果表明,本文所提出的方法与传统粒子滤波方法相比,能够更准确地对车辆进行跟踪,同时保证了在复杂环境下性能的稳健性。     

基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法

在对视频图像中的目标进行跟踪时,由于现有的粒子滤波器存在粒子退化和多样性丧失等问题,导致跟踪精度降低。文中提出一种基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法。该算法将多智能体协同进化机制引入到粒子滤波的重采样过程,通过对粒子个体和局部生存环境的重新定义,使粒子成为具有局部感知、竞争协作和自学习能力的智能个体。通过粒子间的竞争、交叉、变异以及自学习等进化行为来实现重采样过程,在保证粒子有效性的同时还增加粒子的多样性。实验结果表明该算法可对复杂视频环境下的运动目标进行准确、鲁棒地跟踪。     

两级量测更新的粒子滤波检测前跟踪算法

针对低信噪比下弱目标的检测与跟踪问题,提出了一种基于两级量测更新的粒子滤波器检测前跟踪算法。算法在粒子滤波状态更新之后,在其状态估计附近,引入卡尔曼滤波框架,进行第2级的量测更新,提高了粒子携带信息的利用程度。仿真结果表明,新算法获得了更好的检测和跟踪性能。     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

球粒子滤波视频跟踪算法

粒子退化现象是制约粒子滤波器性能的一个重要因素。为提高粒子采样质量和视频跟踪算法的精度,文中提出球粒子滤波视觉跟踪算法。将球状采样方式引入到粒子更新过程中较好地保证状态空间中粒子的有效性。与传统粒子滤波算法相比,这种采样方式能利用少量粒子实现分布多样性的同时,有效克服粒子退化现象。小球迭代运动可使粒子集朝较大后验概率分布区域移动。球粒子滤波算法不依赖系统状态模型特性可理想实现运动状态不规则的机动目标跟踪。实验结果表明,该算法有效提高粒子利用率,具有较好的跟踪精度。     

一种基于多样性优化的视频目标跟踪方法

针对粒子滤波算法在视频目标跟踪过程中出现的粒子退化问题,提出一种新的基于多样性优化的粒子滤波跟踪算法。融入基于莱维飞行机制的布谷鸟搜索优化算法,扩大了搜索范围,充分保留了有效粒子的数量和粒子的多样性。在MATLAB 7.0运行环境下进行仿真实验,将该算法与原始粒子滤波算法及基于粒子群优化的粒子滤波改进算法进行状态估计实验对比以及运动目标跟踪实验对比。实验结果表明:该算法具有良好的运行效果,改善了粒子退化与匮乏现象,对视频运动目标可获得较理想的跟踪精度及良好实时性和鲁棒性。