基于粒子滤波的目标实时跟踪系统

设计一种基于TMS320VC5416与FPGA的实时图像跟踪系统,该系统首先采用SAA7111A采集图像,经FPGA(采用乒乓操作的方式)传输给DSP处理器.在跟踪算法上采用灰度作为目标特征,使用粒子滤波方法实现对动态目标的跟踪.采用浮点数定点化处理,提高了算法的运行速度.实验表明:该系统具有良好的实时性与稳定性.     

机载空间光通信平台的交互多模型粒子滤波跟踪算法

机载空间激光通信是实现未来超大容量空间通信的主要途径,高精度实时性的机载平台跟踪问题一直是其研究的难点问题之一。因为机载通信平台机动形式的多样性,用单一的模型很难准确描述机载平台的运动状态,因此需要采用多个模型进行描述,即交互多模型方法。粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合可用来获得更好的跟踪性能。针对粒子滤波算法计算量大、实时性差的问题,给出了粒子滤波算法的并行处理方法。通过计算机仿真,交互多模型粒子滤波算法与其他算法相比,其跟踪性能有较大的提高,忽略通信代价,并行处理的粒子滤波时间开销显著下降。     

基于后向投影的目标实时跟踪系统设计

设计一种基于DSP-TMS320VC5416与FPGA的实时图像跟踪系统.该系统首先采用FPGA实现对图像数据的3×3中值滤波,滤波后数据采用乒乓操作的方式传输给DSP处理器.在跟踪算法上采用了直方图作为目标特征,使用直方图后向投影方法实现对动态目标的跟踪.采用浮点数定点化处理,提高了算法的运行速度.实际结果应用表明:该系统具有良好的实时性与稳定性.     

智能视频监控系统中运动目标跟踪的研究

为了提高智能视频监控系统中运动目标跟踪的可靠性和实时性,在研究Mean-Shift和粒子滤波的基础上提出了一种融合Mean-Shift的粒子滤波目标跟踪算法。该算法利用Mean-Shift的聚类作用,提高了粒子采样效率,有效抑制粒子退化现象;而且,在算法实现过程中加入了目标模板更新环节,很好地解决了目标遮挡问题,在保证跟踪效果的前提下大大降低了粒子滤波的计算量,使得其被应用于实时监控系统成为可能。最后在MATLAB上进行了实验仿真,得到了较好的跟踪效果,可广泛应用于智能视频监控系统中。     

基于颜色的粒子滤波算法的改进与全硬件实现

传统基于颜色的粒子滤波算法在硬件实现中存在着跟踪效果不理想、实时性差等问题.该文结合硬件电路需要对基于颜色的粒子滤波算法进行了改进,在传统SR重采样算法的基础上将剩余粒子撒向目标点附近,以提高其在硬件环境下跟踪的准确性与稳定性.文中给出了改进算法的全硬件实现的电路架构,并在FPGA上完成了目标跟踪系统的实现.实验表明提...     

基于颜色直方图的粒子跟踪算法在视频监控中的应用

摘 要：本文通过对跟踪目标颜色特征的分析,采用了基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法对目标进行实时跟踪。该算法首先确定目标跟踪模型并归一化颜色直方图,其次设定粒子初始化参数、计算粒子参数、比较颜色直方图从而确定目标位置,最后通过重采样更新粒子。该算法充分利用颜色直方图作为目标的描述特征,同时兼顾粒子滤波对复杂环境的要求,可以实现非线性和非高斯噪声系统的目标跟踪。仿真效果表明,该算法可以很好的对单目标和多目标进行实时跟踪。     

星空背景下红外弱小目标的快速检测

为了实时检测天基平台上超远距离成像的星空背景下红外弱小运动目标,提出了一种基于时空域方向滤波和最小二乘预测的算法。首先,介绍了传统的方向滤波及时序上的双向滤波两者的频域理论推导,并经过对比说明了双向滤波的优点。接着,在双向滤波基础上,提出了一种新型方向滤波算法,并分析了新型算法在时耗方面的优势。然后,在分析新型方向滤波算法性能的基础上,说明了基于过门限率的图像分割方法。最后,介绍了最小二乘预测的理论,并给出了相应的跟踪算法。实验结果表明:目标的位置跟踪偏差平均约为1个像素,在图像大小为256×256像素的情况下,20帧图像的检测跟踪时间平均约为1.137 s。检测跟踪效果满足精度要求,检测时间也基本能满足超远距离成像红外系统的实时性要求。     

抗激光散斑干扰的粒子滤波跟踪算法硬件实现

针对传统的电视跟踪系统在激光散斑干扰下跟踪效果不佳的问题,对抗干扰性较强的粒子滤波跟踪算法进行了硬件实现并改进。首先基于"DSP+ARM"技术架构设计了电视跟踪仿真平台;然后对裂变自举粒子滤波跟踪算法进行了研究,并结合仿真平台进行了工程化改进、优化和实现,提高了运算速度,满足了高效性和实时性的跟踪要求。实验结果表明,该仿真平台能够运行改进的裂变自举粒子滤波算法,达到实时稳定的跟踪要求,具备一定的抗激光散斑干扰的能力。     

粒子滤波和均值漂移相结合目标跟踪算法

采用粒子滤波算法解决运动目标跟踪中非线性非高斯问题。将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的采样阶段中,通过将每个粒子聚集到所在区域的局部极值,提高了采样粒子的使用效率。当发生目标遮挡时采用改进的粒子滤波算法,当无遮挡时采用均值漂移算法以提高速度。实验结果表明,该方法较传统单一算法具有较强的实时性和鲁棒性,能够有效实现在遮挡场景下的目标跟踪。     

分布式多视角目标跟踪算法在OMAP3平台上的实现与优化

本设计在最新的TIOMAP3平台上实现分布式多视角目标跟踪算法。系统由多个摄像头及相应的处理部分组成,各个摄像头分别独立地采集图像数据并进行跟踪。本设计构造了分布式目标跟踪软件框架和网络传输协议,在各摄像头的跟踪算法中采用了最大似然估计、序列蒙特卡洛方法以及基于卡尔曼外观滤波的模版更新匹配等最新算法,同时对各摄像头算法进行优化以保证实时性。     

基于跟踪微分器的波门跟踪算法的研究

针对目标自动跟踪系统对目标跟踪算法实时性和精确性要求高的特点,提出了一种基于跟踪微分滤波器的运动目标跟踪方法.该算法利用跟踪微分器预测目标中心在下一帧体现在图像中可能出现的位置,以该位置为波门目标检测的中心,减少了目标的搜索范围,缩短了算法的运算时间.仿真结果表明,该方法具有不依赖于目标运动模型,实时性好,精确性高等优...     

基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

实时目标跟踪系统处理平台设计及快速算法研究

为解决电视捕获跟踪瞄准系统中系统的实时性与算法复杂性之间的矛盾,设计了以高性能的DSP芯片TMS320C6416为核心处理器,结合大规模可编程逻辑器件CPLD进行逻辑控制以及现场可编程门阵列FPGA对采集的视频数字图像做预处理的实时目标识别跟踪处理平台。同时改进了目标识别算法,提出一种基于遗传算法的快速图像相关匹配算法。重点介绍了该实时数字图像处理系统的硬件组成、工作原理和新的图像相关匹配算法。结果表明系统具有较高的实时性和稳定性。     

基于多尺度特征提取的Kalman滤波跟踪

针对波动性较大目标跟踪,传统Kalman滤波算法鲁棒性和实时性不足,提出一种基于多尺度特征提取的Kalman跟踪算法.前帧目标区域特征点匹配出后续帧目标区域特征点,并以后者特征点为中心,建立搜索区域,避免了遍历整幅后续帧图像,快速地为Kalman滤波方程状态后验值提供了稳定的观测信号和观测残差.实验证明,这种作为约束条...     

基于DSP利用粒子滤波算法实现目标跟踪

以TMS320DM643数字信号处理器(DSP)为核心,构建了高性能的视频处理平台,并利用该硬件平台实现粒子滤波(PF)算法完成对目标的跟踪。介绍了视频处理平台的基本结构和核心器件,并阐述了DSP实现运动目标跟踪的软件设计。实验表明,该系统能够实时跟踪目标,且相对于传统的图像采集卡与计算机结合的处理系统,具有体积小、低功耗、模块化和移动性好的特点,容易集成到各种移动设备中实现自主导航、安防监控等功能。     

基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法

针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围,并以该位置为中心建立目标搜索区域。然后以目标的灰度统计特征对目标模板和候选区域进行匹配,确保跟踪准确性。为了有效减少搜索匹配次数、提高实时性,利用粒子群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域,从而找到最优中心位置,并以该位置作为卡尔曼滤波的观测值,进行下一帧跟踪。仿真实验结果表明新算法显著提高了跟踪的实时性、精确性,并对部分遮挡能较好地处理。     

拟合修正Kalman滤波在弱小目标跟踪中的应用

文章在目标精确跟踪阶段，引入曲线拟合的方法进行跟踪，根据实际情况提出了拟合权系数的定义和计算公式，可以很好地预测运动方向和抑制抖动。引入Kalman滤波系统思想，提出了适合图像跟踪的目标机动性参数，应用在拟合跟踪中，实现了自适应的跟踪算法。将改进的拟合跟踪和Kalman跟踪做了比较，在分析各自优缺点基础上，把改进的拟合跟踪中和Kalman跟踪结合起来，提出了Kalman修正的拟合跟踪算法，可以较好的解决多目标跟踪中记忆跟踪、交叉跟踪、成像抖动的问题。     

一种新的基于TMS320C6416平台下的相关跟踪算法

针对传统相关跟踪算法中存在的一些问题,在分析多种模板更新算法的基础上,提出一种基于直方图信息的模板更新策略,同时给出一种简单实用的轨迹预测方法来解决遮挡问题。为了解决算法复杂性及满足工程实时性,设计了以高性能的DSP芯片TMS320C6416为核心处理器。结合大规模可编程逻辑器件cPLD进行逻辑控制以及现场可编程门阵列FPGA对采集的视频数字图像做预处理的实时目标识别跟踪处理平台。实验结果证明该系统快速、稳定、鲁棒性强．