针对复杂背景环境下的多目标跟踪问题,论述了主要的数据关联技术,将目标检测算法与粒子滤波相结合,利用颜色直方图作为观测模型,并利用全领域(GNN)算法进行数据关联,提出一种改进的基于粒子滤波的多目标跟踪算法,实现了视频场景中的多个目标跟踪.该算法对于目标在场景中的频繁出现和消失,相似外表,交叉运动和短暂遮挡等均有较好的处理效果.
相似文献针对传统的基于直方图的均值漂移跟踪算法, 当目标出现于复杂跟踪条件时, 因无法显著区分颜色相近的目标或背景而导致跟踪失败的问题, 提出一种基于空间相关背景加权直方图的均值漂移跟踪算法, 并给出了推导过程. 实验结果表明, 该算法通过在目标模型中减少背景显著特征来增强目标定位, 能在遮挡、光照变化等复杂情况下实现有效的目标跟踪, 改善了传统均值漂移算法中模板不能及时更新等方面的局限性.
相似文献为解决机器人目标跟踪过程中的遮挡和外观改变等问题, 提出一种分块多特征描述子的方法. 该方法将候选样本分块, 提取图像片的深度、颜色、纹理特征来表示目标构造检测器. 结合目标与机器人的运动构造运动卡尔曼滤波器(MEKF) 作为跟踪器. 跟踪过程中根据目标深度信息调整其尺寸, 结合深度特征及图像片外观相似度进行检测并处理遮挡. 实验结果表明, 该算法对目标的尺度变化、光照改变和遮挡现象具有较强的鲁棒性.
相似文献针对自动导引车的路径跟踪,提出一种基于运动预测的线性二次型调节器优化模型.在速度约束下,从全局角度通过运动预测达到多步控制的最优协调性.在目标函数中只包含速度控制量,避免了加权矩阵选择的难题,算法的快速性由控制步数的最小化来保证.数字仿真和实验均表明,对于不同速度和路径偏差,算法均能产生可实现的最优控制序列,同步,快速和平稳地消除两种偏差,且计算量小,可满足嵌入式控制系统实时滚动优化的需求.
相似文献针对传统基于稀疏表示的目标跟踪方法中, 当场景中含有与目标相似的背景时容易出现跟踪漂移的问题, 提出一种新的目标跟踪方法. 该方法基于目标的局部二元模式特征, 将目标外观模型同时用原始目标模板与当前帧部分粒子构成的联合模板稀疏表示, 构建一个联合目标函数, 将跟踪问题通过迭代转化为求解最优化问题. 实验结果表明, 所提出跟踪方法在解决遮挡、光照等问题的同时, 对场景中含有与目标相似背景的序列具有较好的跟踪效果.
相似文献针对单一颜色特征跟踪性能差的缺点, 提出一种基于联合特征直方图的均值漂移目标跟踪算法. 采用颜色、边缘、运动3 个具有一定互补性的信息进行联合概率跟踪, 以提高目标模型的描述能力; 利用运动信息修正颜色和边缘模型核函数, 用以克服背景颜色、轮廓对跟踪效果的影响; 根据各特征所占权重, 运用自适应融合法生成关联特征直方图, 并将所构建的目标模型融合到mean shift 跟踪框架中, 实现目标跟踪. 实验结果表明, 所提出的算法具有较高的准确性.
相似文献针对单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题, 提出一种基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法. 在粒子滤波框架下, 通过计算不同特征对目标和背景的可区分性和稳定性, 设置重要性权值并自适应选择区分能力强、稳定性好的特征描述目标, 建立多特征融合目标模型. 在状态转移过程中, 给出一种基于特征稳定性度量的选择性模板更新策略, 并进行遮挡处理. 实验结果表明, 所提出的算法能够在复杂场景下鲁棒地跟踪目标.
相似文献多线索融合是解决复杂情况下跟踪问题的有效手段, 为此提出一种基于自适应分块目标模型的多线索融合 粒子滤波跟踪方法. 根据目标颜色分布自适应分块建立目标描述模型, 可提高对目标初始描述的适应性; 采用多线索融合粒子滤波跟踪, 在跟踪过程中能根据子块可靠程度动态调整权重, 提高对剧烈光照变化、目标姿态变化、遮挡等复杂情况的适应性. 实验结果表明, 所提出的跟踪方法在多种复杂情况下能准确有效地跟踪目标.
相似文献针对表观发生剧烈变化时的目标跟踪问题, 提出一种新的基于自适应分块表观模型的视觉目标跟踪算法. 将目标表观描述为一组具有内在空间上几何结构关系约束的局部图像块, 在跟踪过程中通过自动添加和删除局部图像块适应目标的表观变化, 同时利用全局颜色属性值确定新的图像块的位置, 克服了传统分块算法不能及时更新表观模型的局限性. 实验结果表明, 所提出算法对表观变化具有较高的自适应性, 在表观发生剧烈变化时可实现准确的目标跟踪.
相似文献为在环境发生变化后跟踪最优解的变化,提出一种自组织单变量边缘分布算法(SOUMDA)来求解动态优化问题.自组织策略包含扩散和惯性速度模型,扩散模型利用当前环境的局部信息使群体向外扩散,惯性速度模型利用最优解的历史信息进行预测.将自组织策略与单变量边缘分布算法(UMDA)结合,使得算法在环境变化后自适应地增加种群多样性,提高算法适应能力,快速跟踪最优解.利用动态sphere函数对所提出的算法进行测试,并与iUMDA和UMDA算法进行比较,结果表明所设计的算法能快速适应环境的变化,跟踪最优解.
相似文献在相控阵雷达跟踪加搜索(TAS)工作方式下,为跟踪较大的机动目标,提出一种目标机动检测器设计方法,得到归一化的目标机动系数.基于该方法,给出了一种动态计算优先级的调度算法,较好地解决了机动多目标跟踪的资源调度问题.与几种常用机动检测器相比较,结果表明了这种机动检测器具有更高的检测概率.最后在多目标环境下进行机动目标跟踪的蒙特卡罗仿真,仿真结果显示了多目标机动检测器和资源调度算法的有效性.
相似文献提出一种基于量测驱动的自适应目标新生强度PHD/CPHD 滤波算法. 该算法认为新生目标是不可检测的, 有效地克服了归一化失衡问题; 同时, 基于量测驱动自适应设计目标新生强度, 利用PHD/CPHD 滤波分别递归估计存活目标和新生目标的状态及其数目. 最后, 在序列蒙特卡罗框架下实现了该PHD/CPHD 滤波算法. 算例结果表明, 改进算法可以有效地实时跟踪多个机动目标的状态和数目, 应用前景较好.
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