多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法

传统的Camshift算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪,对刚性目标的跟踪具有较强的鲁棒性。当目标受到颜色相近的干扰物干扰或者部分遮挡时,其跟踪效果和准确度不太理想。为此,提出一种多特征融合的Camshift目标跟踪算法。首先,对目标的颜色特征、边缘特征和空间信息进行提取和处理,得到颜色空间直方图和空间边缘方向直方图;然后,分别在Camshift算法框架下得到目标匹配中心位置,采用每一帧图像的相似度向量得到权值系数,通过自适应加权融合的方法得到最优中心位置。实验结果表明,相较于传统的Camshift目标跟踪算法和改进的复杂特征融合的Meanshift算法,所提方法能够更有效地克服颜色干扰、目标重叠遮挡对跟踪效果的影响,避免了 目标 在跟踪过程中丢失的问题,突破了传统方法的局限性。     

自适应融合角点特征的Camshift目标跟踪

为了能够实时有效地跟踪运动目标,提出了一种新的自适应融合角点特征和颜色特征的Camshift目标跟踪算法。该算法融合了角点的特征不变性,并采用Mean-Shift算法提供的非参数核密度估计的统计思想,计算各特征的概率密度函数,用Bhattacharyya系数作为相似性度量函数,利用相似性度量值之比自适应地融合角点特征和颜色特征,将得到的新的概率密度分布结合Camshift跟踪算法实现目标跟踪。测试结果表明,该算法比传统的Camshift算法跟踪效果更好,更准确。     

基于增强现实的自适应跟踪注册方法

针对增强现实跟踪注册过程中遮挡及尺度变换的问题,提出一种基于Camshift和ORB算法的自适应跟踪注册方法.将高斯背景建模和Camshift算法融入到跟踪过程中,实现对目标尺度变化的自适应跟踪;在特征匹配中,将图像与Gauss函数进行卷积和差分运算,得到稳定的尺度空间,使ORB算法提取的特征点具有尺度不变性.实验结果...     

改进的Camshift跟踪算法研究

Camshift是使用颜色直方图作为特征的一种跟踪算法。它利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,定位出当前图像中目标的中心位置。从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对Camshift算法进行了改进。实验结果表明,改进的Camshift有效地克服了Cam-shift算法自身的缺陷,即使在图像背景复杂且不规则的情形下,仍然能有效的跟踪到目标。     

基于Camshift和Particle Filter的小目标跟踪算法

Particle Filter算法有较好的跟踪鲁棒性,但实时性差;Camshift算法计算速度快,但它属于半自动跟踪,所以都无法有效避免复杂背景的干扰。为了解决上述问题,提出了基于Camshift和Particle Filter的融合算法。该算法首先利用Particle Filter来自动搜索小目标的初始位置,接着采用Camshift跟踪小目标,然后通过度量因子自适应切换Camshift和Particle Filter来跟踪短时丢失的目标。利用复杂背景下的飞行小目标图像序列,与序贯相似性检测算法（SSDA）、Camshift和Particle Filter做对比实验。结果表明算法不仅能实现小目标的全自动跟踪,而且还降低了跟踪效果受目标形变和部分遮挡的影响,对小目标跟踪具有较高的鲁棒性和实时性。     

煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法研究

为了提高煤矿井下监控视频的目标识别准确率,对运动目标进行有效跟踪,将小波变换和背景差分法相结合,对Camshift算法进行改进,提出了适用于煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法。首先采用小波三层变换对视频图像进行去噪处理,得到低频图像。然后再进行背景差分运算,检测出运动目标。最后采用Camshift算法对运动目标进行跟踪处理。实验结果表明,改进的Camshift算法减少了原始Camshift算法在初始候选目标时的随机性,提高了目标检测和跟踪的准确率,为煤矿的安全生产提供了保证。     

基于N-LBP纹理与色度信息的Camshift跟踪算法

基于颜色特征的运动目标跟踪算法容易受到光照非均匀变化或阴影的影响,如何利用多种特征联合构造目标模型以提升跟踪性能是一个关键问题.提出了一种新的特征融合运动目标跟踪算法,该算法基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征,引入光照自适应的局部标准差构造二值模式门槛值,采用统一模式下的N-LBP纹理描述子构造特征直方图,并结合色度信息建立联合直方图,在Camshift算法框架内进行目标跟踪.实验证明,与传统Camshift算法相比,该算法在保证跟踪算法实时性能的同时,可以更好地克服阴影遮挡等导致的非均匀光照变化带来的影响,具有良好的跟踪效果.     

变电站外围监视入侵鼠类的目标跟踪研究

针对变电站围墙外鼠类动物的监视问题,提出一种基于监控视频图像处理的多特征融合Camshift目标跟踪算法。采用多特征融合的方式,消除背景干扰,并引入线性外推法预测机制,通过预测目标的空间位置信息,矫正Camshift算法搜索框的中心位置,解决因目标受到遮挡或运动速度过快,导致跟踪框漂移的问题。与传统的Camshift算法进行对比,实验结果表明,该算法能有效消除背景干扰,且鼠类目标被严重遮挡或快速运动时,仍能准确跟踪。     

基于Camshift改进算法的视频目标跟踪方法

针对Camshift算法在目标跟踪中容易出现错误识别的情况,对Camshift算法加入最优阈值处理;对目标容易跟丢的情况,运用Camshift算法和Kalman滤波结合的方法进行跟踪。基于OpenCV对比了双通道H,S分量加权情况下和单通道H分量情况下的反向投影图跟踪效果,验证了最优阈值下改进Camshift效果,实现了Camshift算法和Kalman滤波实时跟踪。实验结果证明:对Camshift加入优化阈值处理能明显地改进错误识别的情况,加入Kalman滤波器能有效避免目标丢失。     

基于双目视觉的小型无人直升机位姿检测

无人直升机的位置与姿态检测是直升机自主飞行控制的基础。基于双目视觉原理,对直升机标志点进行检测并跟踪,利用基于顺序一致性的极线约束匹配方法,对检测到的多个标志点进行立体匹配,计算标志点三维坐标从而得到无人直升机的位置与姿态信息。设计一个基于双目视觉的小型无人直升机空间位姿测量托架,用于飞行控制模型及飞行控制算法的研究及验证。     

基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法

针对传统的Camshift算法在跟踪时需要手动定位目标,在颜色干扰、遮挡等复杂背景中容易跟丢目标的问题,提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法。首先利用帧间差分法和Canny边缘检测法分割出运动目标的完整区域,然后用提取出的目标区域初始化Camshift算法的初始搜索窗口,从而实现了目标的自动跟踪。当背景中存在相似颜色干扰或者目标被严重遮挡时,采用Kalman滤波与Camshift算法相结合的改进算法进行跟踪。实验结果表明,本文改进算法在目标被严重遮挡、颜色干扰等情况下仍能有效、稳健地跟踪。     

一种智能机器鼠跟踪与交互策略

针对一种智能机器鼠对目标生物鼠的跟踪与行为交互问题,利用智能机器鼠的双目立体视觉系统,对目标生物鼠进行跟踪与定位.引入基于Kalman滤波的改进Camshift算法,实现智能机器鼠对目标生物鼠的实时跟踪;设计基于SVM的智能机器鼠认知系统,实现系统对目标生物鼠的行为识别、行为分类和智能交互,从而提出一种基于仿生学的智能机器鼠跟踪与交互策略.实验结果表明,所提出的跟踪与交互策略能够实现智能机器鼠对目标生物鼠的跟踪与智能交互,从而证实了所提策略的可行性和有效性.该研究可以有效地为生物学家、神经科学家和脑科学研究者等提供研究平台和辅助研究工具.     

移动机器人实时目标跟踪系统设计与实现

针对单目视觉移动机器人目标跟踪的实时性和鲁棒性要求,提出了基于Kalman滤波器的改进Camshift算法检测和定位目标.将Kalman预测值作为目标初始位置,补偿摄像头和目标相对运动导致的目标在图像中的偏移.在系统“跟丢”后判断目标丢失的原因,根据原因自适应拓展搜索窗口作为Cam-shift算法的下一帧初始搜索窗口.为了验证改进算法的有效性,自主研制了一种应用该算法的履带式机器人实时目标跟踪系统.实验结果表明:该系统具有很好的鲁棒性和实时性.     

基于改进Camshift算法的钻杆计数方法

针对采用传统的Camshift算法跟踪钻杆机器时相似颜色物体间易产生干扰的问题,提出了一种基于改进Camshift算法的钻杆计数方法:使用改进的Camshift算法实时捕捉钻杆目标,并且通过设置锚点以及判断时间间隔来进行钻杆计数。改进的Camshift算法采用模版匹配的方法定位跟踪目标,智能地选择合适的方法提取颜色直方图,并引入粒子滤波器,通过一定机制与纹理特征相结合,得到跟踪目标在下一帧的准确位置。实验结果表明,改进后的算法解决了相似颜色干扰问题,并且在部分遮挡条件下仍能够准确跟踪目标,从而实现对钻杆的准确计数。     

基于Camshift算法的运动目标检测

CamShift算法是一种实时的跟踪算法,它是利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置。本系统主要是基于CamShift的算法设计一个对运动目标跟踪检测系统,本系统既可以对室内环境的运动目标进行跟踪,也可以对视频流中的运动目标进行跟踪。     

基于双目技术的无人机自主三维定位方法研究

无人机具有体积小、造价低、机动性强、隐蔽性好等优点,在军事侦查、地理勘测、目标跟踪等领域应用广泛。由于无法采用造价昂贵、体积庞大的精密惯导设备,当应用场景为弱或无GPS环境时,无人机的准确位置信息将难以获取,并且在实际飞行过程中还面临着GPS信号不稳或易遭欺骗等挑战。针对以上问题,提出了基于双目技术的无人机自主三维定位方法。介绍了双目立体视觉技术的光学物理原理,以及双目摄像头与目标的距离判别算法;设计了无人机通过双目技术进行三维定位的方法;详细说明了通过RSS定位方法计算出无人机的精确三维位置信息的运算步骤及矩阵计算式;通过MATLAB仿真实验检验了该基于双目技术的无人机自主三维定位方法的有效性和可实现性。结果表明,该无人机自主三维定位方法具有定位精度高、普适性强等特点。