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运动目标检测与跟踪技术有着广泛的应用,但由于检测和跟踪过程容易受外界环境的干扰而造成失败,因此改进运动目标检测和跟踪算法具有重要意义。本文分类介绍了运动目标检测与跟踪算法的研究现状以及常用算法,比较了各种算法的优缺点,阐述了该课题许多尚未完全解决的问题,并对该领域未来的发展趋势进行展望。 相似文献
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运动目标的检测与跟踪在许多领域有广泛的应用,它是应用视觉研究的焦点之一。 相似文献
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目标检测是计算机视觉的核心,在图像识别、行人检测、大规模场景识别等方面具有广泛应用,提升目标检测的速度与精度可以拓展计算机视觉的应用范围。大数据的出现以及深度学习的发展为目标检测研究注入了新的动力。传统的目标检测主要使用基于手工特征配合机器学习的方法,即Feature-Based方法。目前的检测算法主要以卷积神经网络(CNN)为核心。分析了Feature-Based方法检测效果差的原因并提出改进方法,详细讨论了CNN网络衍生出的TWO-STATE方法和ONE-STATE方法,介绍了每种方法的联系以及相比之前方法的改进,详细描述了其网络的机理与检测过程,指出了每种方法的检测效果与不足。总结了目标检测方法在一些数据集上的检测效果与仍然存在的问题。 相似文献
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邱亮 《电脑编程技巧与维护》2012,(10):76-77
通过实验,对几种常用的图像处理方法在单目计算机视觉下进行目标的跟踪与识别,并进行对比,总结出各方法在不同场景中的处理效果,并提出了相应的使用建议。 相似文献
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针对计算机智能监控环境,文中提出一种改进的基于像素灰度出现概率最大值的背景建立方法,该方法克服了光照变化对背景重建的影响,使得背景建立的时间大大缩短。并采用一种新的自适应背景更新算法获得背景图像以进行目标检测,这种方法较好地克服了IIR法更新速度难以取值的缺点,使得更新速率可以达到自适应的效果;在目标跟踪阶段,使用基于卡尔曼滤波的方法对检测出的运动目标进行跟踪,由于卡尔曼预测可以大大减小特征匹配的搜索范围,因此提高了跟踪的实时性。实验结果表明,该文的算法能够快速有效地获得、更新背景,并且能够实时地对运动目标进行跟踪。 相似文献
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在计算机里面,所谓的计算机视觉的运动目标分析,就是对视频里面的运动目标进行跟踪检测,并对目标进行研究分析,而检测与跟踪是对分析目标和理解目标行为的基础,因此需要重视其中的目标.本文通过计算机视觉分析了跟踪与检测目标等问题,从而为检测和和跟踪视觉运动目标的算法做出重大意义. 相似文献
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基于Mean Shift的视觉目标跟踪算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
基于Mean Shift的视觉跟踪算法具有计算复杂度低、调节参数少、稳健性较好和易于工程实现等优点,是目前视觉跟踪领域的重要研究方向。首先介绍了经典的Mean Shift跟踪算法,分析了此跟踪框架存在的缺陷。然后从目标模型表达、模型更新、尺度与方向佑计、抗遮挡跟踪和快速目标跟踪等J个方面详细地综述了Mean Shift跟踪算法的发展与改进。针对上述每个方面,对典型方法与最近研究成果进行了介绍与评述。最后展望了Mean Shift跟踪今后的研究方向与发展趋势。 相似文献
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提出一种基于视觉注意机制的运动目标跟踪方法。该方法借鉴人类的视觉注意机制的研究成果,建立视觉注意机制的计算模型,计算视频中各部分内容的视觉显著性。结合视觉显著性计算结果,提取视频图像中的显著性目标。利用颜色分布模型作为目标的特征表示模型,与视频中各显著目标进行特征匹配,实现目标的跟踪。在多个视频序列中进行实验,并给出相应的实验结果及分析。实验结果表明,提出的目标检测与跟踪算法是正确有效的。 相似文献
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多目标跟踪技术在视频分析、信号处理等领域有着广泛的应用。在现代多目标跟踪系统通常遵循的“按检测跟踪”模式中,目标检测器的性能决定了多目标跟踪任务的跟踪精度和速度。为提高多目标跟踪系统跟踪性能,提出了面向多目标跟踪系统的专用循环目标检测器,它利用视频帧序列间高度相似性的特点,依据先前帧的目标位置信息和当前帧相对于先前帧的变化得分图来选取候选框,解决了传统二阶段目标检测器中使用候选框推荐网络带来的参数量和计算量大的问题,同时融合了目标外观特征提取分支,进一步减少了多目标跟踪系统整体运行时间。实验表明,专用循环目标检测器及其他最先进的检测器分别应用于多目标跟踪系统,采用专用循环目标检测器时能够在保证多目标跟踪系统跟踪精度的情况下提升跟踪速度。 相似文献
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移动机器人的运动目标实时检测与跟踪 总被引:3,自引:0,他引:3
运动目标检测及跟踪是机器视觉领域备受关注的前沿课题之一。该文针对移动机器人导航领域对检测与跟踪的实时性要求,基于Kalman滤波器实现了驱动单目摄像头的反馈控制系统。采用简单的三帧差背景剪除策略检测运动目标,合并运动估计和背景补偿以加快系统反应速度。系统误差保存在协方差阵中,以增益的形式参与控制。该文还详细分析了运动补偿对检测的影响及误差的变化趋势。实验表明,系统能够保持对运动目标稳定偏差的平滑跟踪,在480320的图像分辨率下控制速度达到20Hz(fps)。 相似文献
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基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出了一种自适应的背景相减法来分割运动物体,为了准确地定位运动车辆的区域,采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体,同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪,即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆,同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆,从实验结果看,提出的背景更新算法简单,并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性,从统计的检测率和运行时间来看,该算法具有很好的检测效果,同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。 相似文献
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小目标检测是针对图像中像素占比少的目标,借助计算机视觉在图像中找到并判断该目标所属类别的目标检测技术。与目前应用较为成熟的大尺度、中尺度目标检测不同,小目标自身存在着语义信息少、覆盖面积小等先天不足,导致小目标的检测效果并不理想,因此如何提高小目标的检测效果依然是计算机视觉领域的一大难题。对近年来国内外小目标检测领域研究成果进行了梳理,以小目标检测技术为核心,对关于小目标的定义、检测难点进行分析;将能有效提高小目标检测精度的方法进行分类汇总,并介绍了各种方法的应用与优缺点;最后对未来小目标检测领域发展趋势进行了预测与展望。 相似文献
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一种快速的自适应目标跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于光照变化、视角差异、相机抖动和部分遮挡等因素的影响,鲁棒的目标跟踪仍然是计算机视觉领域极具挑战性的研究课题.受协同训练和粒子滤波算法的启发,提出一种快速的自适应目标跟踪方法.该方法采用HOG(histogram of oriented gradients)和LBP(local binary pattern)描述目标特征并建立分类器,通过协同训练实现分类器的在线更新,有效解决了误差累积问题.为缩小目标搜索的状态空间,利用ICONDENSATION的运动模型和重要采样提高粒子采样的准确性和效率,并引入校正因子抑制虚假目标的干扰,从而提升了跟踪算法的鲁棒性和分类器更新的准确性.在两组标准测试集和两组自建测试集上的对比实验结果验证了所提出跟踪算法的有效性.与基于全局搜索的跟踪方法相比,该算法在不降低跟踪性能的前提下将处理速度提高25倍以上. 相似文献