基于贝叶斯分割和灰预测的人运动跟踪

在人运动的视觉分析中,根据差分图像的直方图分布,将目标区域和背景区域作为2个类别进行判别,提出基于最小错误率的贝叶斯决策的动态图像分割方法,获得了良好的分割效果.提出了基于改进的灰预测模型GM(1,1)的人运动跟踪方法,GM(1,1)的初始信息由c均值聚类结果提供,同时GM(1,1)的预测结果作为下一帧图像c均值的初始聚类中心,提高了系统的实时性.与α-β-γ滤波的跟踪误差对比实验证明:该方法能够更好地挖掘人的当前运动规律,能够稳定地保持较小的跟踪误差,从而更好地反映人运动趋势,快速准确地预测人的运动位置.     

Mean-Shift和Kalman算法在工件分拣技术中的应用

针对生产线上动态工件的跟踪分拣问题,提出了一种Kalman预测目标和Mean-Shift搜索目标综合应用的跟踪算法,实现了对履带上工件的动态跟踪.该算法首先利用Kalman滤波估计出后续运动目标的位置、速度和匹配范围,然后使用基于HSV色彩空间融合的Mean-Shift算法进行小范围搜索和目标匹配,最后将Mean-Shift算法得到的目标位置作为下一帧Kalman滤波器的输入参数使得后续状态具有预测的能力,迭代执行,直至搜索到目标为止.实验证明,该算法能够有效解决动态工件的跟踪和定位问题.     

基于电子稳像跟踪技术的运动滤波算法

为了在摄像机平台不稳的情况下获取稳定的图像序列,实现基于电子稳像的目标跟踪,对摄像机主动扫描运动与随机抖动分离方法进行了研究,提出了用均值偏移和粒子滤波结合的运动滤波算法(MSPF)来实现运动分离.算法通过粒子滤波预测粒子,然后利用单次均值偏移迭代移动粒子,使粒子更接近于目标真实位置区域,削弱了计算结果精度对粒子数的依赖.对于现实中的复杂背景,利用MSPF算法分离摄像机的主动扫描运动和随机抖动,采用运动补偿图像差分法检测出运动目标,从而实现图像的稳定跟踪.实验结果表明,MSPF算法使用50%的粒子就能起到传统粒子滤波算法同样的效果,缩短了计算时间,有利于实现实时稳像跟踪,适用于车载、船载、机载等稳定跟踪系统中.     

基于视觉的移动机器人目标跟踪方法

为实现对行人目标进行快速稳定地跟踪并简化机器人系统,提出一种快速判别尺度空间相关滤波目标跟踪算法(fDSST)与卡尔曼滤波结合的跟踪方法,解决了跟踪过程中因遮挡造成的目标坐标信息丢失问题。根据相关滤波响应图的震荡剧烈程度设置遮挡判断标准,利用遮挡判断标准实现fDSST跟踪算法与卡尔曼滤波算法的切换,持续输出目标的位置坐标信息,提升了算法的鲁棒性。移动机器人根据视觉跟踪算法提供的图像坐标,利用基于图像的伺服控制策略完成对目标的跟随任务,简化了移动机器人系统结构。最后将该方法在OTB2013测试集上和移动机器人中进行实验,实验结果表明,该方法对于目标遮挡及尺度变化具有较强的鲁棒性和准确性,同时满足实时性要求。     

复杂场景中相关滤波跟踪算法的优化

相关滤波跟踪器近几年在许多视觉跟踪任务中都取得了优异的性能，显示出了较高的精度和帧率。但限制其跟踪性能的问题仍有很多，例如图像表征方式单一，传统尺度估计的方式计算复杂度高，对快速运动、背景杂乱等复杂场景跟踪效果不佳。针对这些问题，提出了一个跟踪框架来分别估计目标位置和尺度的变化，通过相关滤波和颜色直方图模型相结合的方式评估目标位置，再从最可信帧中训练核尺度相关器来预测目标的尺度变化。同时，对模型采用保守的方式进行自适应在线更新，以防止误差累加破坏模型。在跟踪数据集（OTB-2015）中该算法在运动模糊、尺度变化、背景杂乱、快速运动等挑战性场景中表现出良好的优越性。     

自适应模板更新和目标重定位的相关滤波器跟踪

针对核相关滤波器在跟踪中因目标快速运动导致的目标易丢失和部分遮挡问题,本文在多特征尺度自适应核相关滤波器(Scale Adaptive with Multiple Features tracker,SAMF)基础上,提出一种融合自适应模板更新和预测目标位置重定位的核相关跟踪算法。采用联合目标移动速度和特征变化的模板更新机制增大对目标快速运动适应性,根据长时滤波器和短时滤波器协作跟踪提出目标位置修正和重定位模型提升跟踪器应对目标部分遮挡的能力。在OTB-2015视频序列集100组序列中与序列集提供的算法进行对比,本算法跟踪精度相比SAMF提升2%。在目标发生快速移动时本文算法具有更好的追踪目标能力,目标重定位也很好地解决了目标部分遮挡问题。     

GM（1，1）和线性回归模型及其在印刷包衬压缩变形数据预测中的应用

运用线性回归对预测数据进行分析,剔除异常数据,用GM（1,1）模型进行预测,有效降低了数据相对误差,提高了预测数据的精度。选用印刷包衬压缩变形的压缩变形量λ值,用线性回归进行数据分析并剔除异常数据后用GM（1,1）进行预测,使得预测数据具有更高的准确性和适应性。实验及仿真结果表明,经过前期数据分析整理后的灰色预测模型,其预测期望值远优于单纯的回归模型和GM（1,1）模型。     

基于DM642的运动目标检测与跟踪系统

运动目标的检测与跟踪在许多领域有着广泛的应用,是应用视觉研究的焦点之一。设计了一种基于DM642的运动目标检测与实时跟踪系统。运动目标检测采用基于Ⅲ矿色彩空间的单高斯背景建模结合形态学处理的算法;运动目标跟踪采用基于亮度纹理信息的CAMShifI跟踪算法。系统利用跟踪算法计算目标位置信息,通过P~$485总线控制摄像机伺服设备,以跟踪运动目标。在DM642EVM板上实现了该系统,实验表明这种检测和跟踪方法是快速有效的。     

基于双模型的相关滤波跟踪

为解决因边界效应导致相关滤波跟踪算法不够稳健及其不能适应尺度变化的问题,提出了一种基于双模型的相关滤波跟踪算法。将目标跟踪分为位置预测和尺度预测两部分,在位置滤波器模型进行位置预测阶段,先通过对待测样本进行样本增强处理,使得到的样本更符合实际场景。再通过交替方向乘子法进行位置滤波器的迭代求解,最后得到估计的目标位置。在尺度滤波器模型进行尺度预测阶段,通过在估计的目标位置处构建多尺度金字塔来训练尺度滤波器,再求解得到目标的尺度,将双模型得到的结果作为最终的跟踪结果。最后通过引入一个遮挡判据来判断是否更新模型以提高算法的鲁棒性。实验表明,改进算法和经典的相关滤波跟踪算法相比,在跟踪成功率上提高了18%,在跟踪精度上提高了11%。在目标被遮挡、自身尺度变化时,改进算法仍能稳定跟踪。     

灰色模型在中长期负荷预测中的应用比较

详细介绍了传统灰色模型GM（1,1）及其改进模型无偏灰色模型WPGM（1,1）、加权灰色模型pGM（1,1）的原理及其在电力系统长期负荷预测中的应用,结果表明无偏灰色模型WPGM（1,1）具有较高的预测精度。     

基于二进制粒子群优化算法的行人检测

针对汽车前方道路上的行人安全问题,对道路行人采用二进制粒子群优化算法（BPSO）进行了检测,以确保行人的安全。首先,对随机采集的道路行人图像样本进行了二维离散余弦变换（DCT）,将行人的描述从图像空间转换为用少量数据点来表示频率域空间,再利用DCT算法的对称性,解压缩图像,获得了行人图像的特征向量;其次,应用BPSO算法对得到的特征向量进行了特征选择,从行人频域特征空间中,提取了有价值的特征子集,得到了最具代表性的行人特征,完成了行人检测。试验结果表明,在样本数量较少的情况下,无论在检测正确率还是检测实时性方面BPSO算法都优于传统的支持向量机（SVM）算法。研究结果表明,二进制粒子群优化算法能够高效快速的检测到行人,为车辆主动安全技术提供重要基础,对于减少交通事故具有重要意义。     

尺度方向自适应Mean Shift跟踪方法

经典核窗口宽度固定的mean shift跟踪算法不能很好地对尺寸逐渐增大的目标进行有效地跟踪。一些改进的mean shift算法虽然在一定程度上解决目标缩放这个问题,但是对于目标旋转仍然无能为力。在分析尺度空间理论和mean shift 跟踪算法的基础上,提出了一种尺度方向自适应mean shift跟踪算法。实验表明,对于初始帧,本文算法可以较为准确地获得目标最佳描述椭圆;对于后续帧图像,本文的新跟踪算法可以较好地适应目标旋转缩放等复杂运动。     

应用Mean Shift和分块的抗遮挡跟踪

针对传统Mean Shift跟踪算法在目标发生遮挡时容易跟偏甚至跟丢的缺陷,提出了一种新的抗遮挡跟踪算法。首先,对跟踪窗口内的目标进行分块;然后,对外围子块分别实施Mean Shift跟踪算法并检测遮挡的发生,当遮挡发生后即对所有子块实施Mean Shift跟踪算法;最后,引入一种子块置信度机制并仅用置信度最高的子块来确定目标的最终位置,从而在目标发生遮挡时能有效剔除被遮挡子块对目标定位的影响。对不同的视频序列测试的结果显示,本算法能对发生遮挡的目标进行准确跟踪。当遮挡目标尺寸为70pixel×100pixel时,平均处理时间为38.6ms/frame。结果表明,改进算法能够满足目标跟踪系统稳定性和实时性的要求。     

基于DM6437的运动目标跟踪系统研究

基于DM6437开发板和Mean Shift算法设计出一个目标跟踪系统.DM6437是TI公司推出的一款高性能适于图像处理的DSP芯片.Mean Shift算法采用核函数直方图建模,对目标遮挡、变形以及背景的变化都不敏感,而且它的算法实时性好,有利于在DSP上的实现.该系统对PC机上的选定目标实现了较好的跟踪效果.     

关于驾驶员眼睛检测与跟踪的研究

本文采用红外LEDs和CMOS图像传感器获取人脸图像和眼睛候选区域,再用支撑向量机(SVM)眼睛分类器验证并确定眼睛的位置,完成对驾驶员眼睛的准确定位;在眼睛的跟踪上,针对Kalman滤波和Mean Shift理论本身的缺陷,提出Kalman滤波和Mean Shift相结合的跟踪算法,不仅提高了跟踪的效率和跟踪的鲁棒性,还实现了模板的自动更新。     

永磁同步风力发电系统最大功率追踪新方法

风力发电系统的输出功率随着风速变化而变化,引起输出功率的波动。因此提出一种采用永磁同步电机作为发电机实现最大功率输出的永磁同步风力发电控制系统。建立了风力机模型、最大功率追踪算法模型,采用二分法和停止机制算法,使风机按最大功率点跟踪方式运行,通过二分法实现变步长,并加入停止机制降低转速振荡,防止在最大功率点的波动。介绍了传统爬山法和改进的爬山法,通过对比仿真研究,表明新方法可以有效提高最大功率追踪效率,并减少系统在最大功率点的波动。     

基于组合带宽均值迁移的快速目标跟踪

为了解决传统均值迁移(Mean shift)目标跟踪算法中跟踪窗口容易收敛至局部概率模式的问题,提出一种基于组合带宽Mean Shift的目标跟踪策略,并建立了一种自适应学习率的over-relaxed优化策略以加速收敛过程。根据目标尺度设定了一组从大到小排列的带宽序列,并依次根据每个带宽进行Mean Shift迭代收敛运算,利用大带宽的平滑作用避开局部概率模式的干扰;依靠小带宽进行精确定位,最终使其收敛到真实目标区域。由于组合带宽Mean Shift会造成一定的额外运算量,为此引入over-relaxed优化策略加速迭代过程。在边界优化算法的收敛条件约束下,根据采用over-re-laxed策略前后相关系数的变化,自适应地调整学习率。实验结果表明,组合带宽Mean Shift能够有效地跟踪快速运动的目标,并且当目标短暂丢失时也有一定的恢复能力;实验采用over-relaxed策略后,收敛次数减少了30%～70%。     

基于改进亮度变化函数实现红外图像中行人跟踪

由于基于亮度变化函数(IVF)的跟踪算法能高效跟踪前视红外图像中刚性目标但无法满足行人跟踪鲁棒性要求,提出了一种新的基于多热点亮度变化函数的红外图像中行人跟踪算法。分析了分区域、多热点描述行人目标热信号的必要性,利用改进的亮度变化函数在帧间目标窗口内定位热点,建立目标窗口自适应更新机制解决尺度变化问题,最后基于热点的运动特征描述子剔除定位于背景的野值点。对复杂红外场景的跟踪实验结果表明,由于在原始算法的基础上省去了模板匹配步骤及缩小了搜索对象的矩阵维数,该算法获得了最优的实时性;且多热点机制使该算法的鲁棒性优于多种其他视觉跟踪算法,能够胜任存在遮挡、尺度变化、低对比度等干扰因素的前视红外图像中行人目标的跟踪。     

MSMC跟踪算法在目标跟踪中的应用

针对序贯蒙特卡罗（Sequential Monte Carlo,MC）算法存在的计算量大的缺点,提出了一种新的MSMC（Mean Shift Monte Carlo）目标跟踪算法。算法在传统的MC算法中采取Mean Shift这种梯度最优下降法来寻找局部最大样本值,这样,就可以用较少的样本来保持对目标运动状态预测的多样性,有效地克服了MC算法收敛速度较慢的弱点,大大减少了算法的计算量,实现稳定且实时的目标跟踪,并使算法应用于实际工程中成为可能。     

毫米波雷达微弱行人轨迹跟踪-预测一体化方法

针对城市道路场景微弱行人目标雷达回波信号极易被强背景杂波淹没,导致目标轨迹跟踪及预测失效难题,提出了一 种基于调频连续波-多输入多输出毫米波雷达的微弱行人轨迹跟踪-预测一体化方法。 首先,利用递归贝叶斯检测前跟踪算 法,直接从未经阈值处理的雷达三维原始频谱数据中提取目标运动轨迹,解决了传统阈值决策信息丢失带来的跟踪性能下降问 题,并在此基础上提出了一种基于 Transformer 的端到端轨迹预测模型,进一步挖掘隐藏在跟踪轨迹中的时空相关性,完成了微 弱行人目标轨迹的精准预测。 实验结果表明,方法在信噪比大于-20 dB 时,预测轨迹的平均位移误差和最终位移误差分别小 于 0. 706、1. 215 m,均优于高斯过程、长短期记忆网络等传统方法。