交比不变的Camshift跟踪方法

为了提高Camshift跟踪方法在复杂环境下的跟踪性能,应用被跟踪目标内部各特征像素间的交比不变原理,提出了一种改进的Camshift跟踪方法。该方法通过分析被跟踪的目标模型,计算出其内部各特征像素间的坐标关系;将内部数据间的交比不变量作为所提出的跟踪方法的约束条件,对跟踪错误的像素点进行校正,并将跟踪过程中连续两帧图像的内部特征像素间的距离比作为跟踪效果的评判标准。用改进的Camshift跟踪方法分别对标准测试视频内的视频信息和实际拍摄的视频信息进行了测试。结果显示,该方法在两种复杂环境实验条件下,跟踪目标的距离偏差都能保持在15pixel以内,对单帧图像平均处理时间在20ms以内。试验结果表明,该方法对复杂环境下的目标具有良好的跟踪效果,跟踪性能稳定,跟踪效率高,可以满足跟踪系统实时性的要求。     

基于改进 Mean－shift算法的铲斗目标跟踪

针对挖掘机器人铲斗目标实时跟踪问题,提出了Kalman＋Mean－shift算法的铲斗目标跟踪算法。与Mean－shift算法以及Camshift 算法相比,该算法通过Kalman滤波器对目标位置的预测,解决了跟踪过程中出现干扰时无法跟踪目标的问题。运用OpenCV进行跟踪程序设计,对挖掘机模型的铲斗目标进行跟踪实验,对算法的可行性进行验证。实验结果显示,结合Kalman滤波器的Mean－shift算法能够准确地实施对铲斗目标的跟踪。     

决策主导的多模式融合目标跟踪算法

为了解决复杂场景中运动目标跟踪,特别是遮挡情况下对目标的连续、稳定跟踪的问题,提出一种基于决策主导的多模式融合跟踪算法.采用多层算法结构,以图像特征作为决策判据,自主控制算法流程;首先利用重心和改进的粒子滤波算法预测目标位置进行粗定位,而后用改进的SIFT特征匹配对目标精确定位.在保证跟踪性能的同时大大简化了算法的复杂度,提高了算法的实时性.实验表明,多模融合跟踪能够在目标发生旋转、缩放和有物体遮挡干扰的情况下,准确地提取目标,并保持连续稳定的跟踪,完全可以满足工程应用中实时性和鲁棒性的要求.     

基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位

为克服传统目标检测跟踪方法无法对目标准确定位,以及在复杂环境下容易受光照、阴影等因素干扰的问题,提出了基于双目视觉的目标检测跟踪与定位方法。首先使用Matlab标定工具箱和OpenCV进行摄像机标定和图像校正,然后利用基于双目视觉的背景差分法实现目标检测,结合基于Kalman滤波的改进Camshift算法实现目标跟踪,最后利用视差图得到目标三维信息,从而实现目标定位。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪运动目标并实现目标的准确定位。     

基于状态分割的运动目标实时跟踪

针对基于云台的移动式摄像头视频监控系统,为准确、实时地对运动目标实施检测、跟踪,提出了一种基于状态分割思想的运动目标实时跟踪方法。该方法将运动目标检测跟踪过程按摄像头的运动状态分为静止、运动2个阶段。在摄像头静止阶段,采用基于混合高斯模型的背景差法检测运动目标,提取目标的颜色特征信息;在摄像头运动阶段,采用Camshift算法对运动目标进行跟踪。开发了基于 OpenCV 开源库的算法程序。实验结果表明,在目标颜色特征显著的情况下,该方法实现了移动式摄像头对运动目标的精确跟踪,并具有较好的鲁棒性和实时性。      

采用改进辅助粒子滤波的红外多目标跟踪

结合改进的辅助粒子滤波与马尔科夫随机场,提出一种多目标跟踪算法来跟踪红外场景中的多个目标.依据目标区域的灰度直方图描述目标,使用标准辅助粒子滤波对各目标的采样粒子集进行粗略优化,同时在辅助粒子采样过程中引入Mean-shift算法来提高粒子采样效率,解决多目标跟踪时粒子数量呈指数级增长的问题,并进一步提高算法的实时性.针对多目标跟踪常出现的目标遮挡导致跟踪失败的问题,引入图模型理论,利用马尔科夫随机场来表示多目标跟踪模型,将多目标的跟踪问题转换为图模型的推理问题.实验结果表明,该跟踪算法使用较少粒子便能实现跟踪,跟踪正确率达84％,且能有效解决多目标跟踪时的相互遮挡问题.     

一种复杂背景下运动目标检测与跟踪方法

为了准确快速检测和跟踪运动目标,扩大视频监控系统中摄像机的搜索和跟踪范围,在目标检测部分提出了一种将双向差分相乘法与基于仿射运动模型的匹配差分法相结合的运动目标检测方法;在目标跟踪部分改进Camshift算法,利用目标边缘轮廓信息完成对运动目标的跟踪,最后在基于BF533的网络视觉跟踪监控系统上进行了实验。结果表明,所提方法能够对运动目标进行准确检测和大角度跟踪,在单目摄像机的视频监控系统中具有较高的实用价值。     

运动目标跟踪系统的图像处理单元设计

运动目标跟踪系统的图像处理单元对于系统跟踪的准确性与实时性至关重要.文中将跟踪系统采集到的动态图像序列经过预处理后送入图像处理单元进行中值滤波、边缘检测以及匹配跟踪,实现对运动目标的信息跟踪.该文对传统的中值滤波算法进行改进,同时对Sobel边缘检测算法进行改进,减少了系统的运算时间,使系统的图像处理单元具有更快的处理速度和更高的实时性.     

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。     

改进核相关滤波器的海上船只目标跟踪

提高海上智能监测水平,为了实现对海上船只目标的跟踪,文中针对典型海况环境下的海上船只目标跟踪问题,提出了一种改进核相关滤波器(Kernelized Correlation Filters,KCF)的船只目标跟踪算法。首先,针对KCF算法的特征,提出船只目标跟踪临界概率的概念,用来判断目标跟踪是否异常;接着,加入卡尔曼滤波模块,用来预测跟踪目标下一时刻的位置;然后,对跟踪异常的目标设计目标跟踪异常处理模块进行处理;最后,针对4组典型的海上目标跟踪场景,通过实验验证了算法的性能。实验结果表明:文中算法在海上船只大幅度晃动、跟踪目标被遮挡、目标出界、目标尺寸变换等复杂情况下,跟踪准确率和速率比原KCF算法分别提高17.23%和7.86%。满足海上目标跟踪精度、实时性、适用性等方面的要求。     

基于Camshift算法的神经丝蛋白自动跟踪

神经丝蛋白体型细长、形态多变,跟踪难度大.为了能够准确稳定的获取神经丝蛋白质的运动状态,利用了改进的Camshift算法实现了对神经丝蛋白运动的自动跟踪.利用HSV颜色空间的颜色直方图建立目标模型,结合预测点对目标特征点加权.通过在目标颜色概率模型中引入核函数,利用核密度梯度来进行目标搜索,最终在每帧图像中获取目标的具...     

一种改进的基于光流法的运动目标跟踪算法

运动目标跟踪需要从背景中准确地检测出感兴趣目标并实现有效率的跟踪。文章结合Codebook模型和光流法提出了一个新的目标跟踪方法,首先用Codebook模型检测得到感兴趣目标,然后提取感兴趣目标内部的特征点并用光流法进行跟踪,跟踪过程中实时更新用以跟踪的目标内部的特征点。当目标发生遮挡时,采用Kalman滤波器预测目标的位置,遮挡结束后根据Kalman滤波器预测的位置和Codebook检测结果重新初始化感兴趣目标内部的特征点。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和较高的准确率,能够满足实时跟踪的要求。     

Automatic Tracking Algorithm in Coaxial Near-Infrared Laser Ablation Endoscope for Fetus Surgery

This article reports a stable vessel object tracking method for the treatment of twin-to-twin transfusion syndrome based on our previous 2 DOF endoscope. During the treatment of laser coagulation, it is necessary to focus on the exact position of the target object, however it moves by the mother's respiratory motion and still remains a challenge to obtain and track the position precisely. In this article, an algorithm which uses features from accelerated segment test (FAST) to extract the features and optical flow as the object tracking method, is proposed to deal with above problem. Further, we experimentally simulate the movement due to the mother's respiration, and the results of position errors and similarity verify the effectiveness of the proposed tracking algorithm for laser ablation endoscopy in-vitro and under water considering two influential factors. At average, the errors are about 10 pixels and the similarity over 0.92 are obtained in the experiments.     

基于HOG和SVM的公交乘客人流量统计算法

针对公交乘客人流量统计准确度不高的问题,提出一种基于HOG和SVM的人流量统计算法。首先采用机器学习的方法,提取人头部的HOG特征,将SVM作为学习训练方法,得到关于人头的线性目标分类模型的分类器,成功检测出人头;其次通过数据关联,将Camshift算法作为人头目标跟踪算法,并利用tracking-by-detection机制,实现多目标跟踪,稳定地捕获人头目标的运动轨迹;最后对轨迹分析,判断目标是否越过设定的计数线,从而完成对公交乘客人流量的自动计数。实验表明该算法统计准确率有明显提高,且误检率较低,特别是在白天光照条件较好时,能够实现人流量的有效计数。     

适于机载环境对地目标跟踪的粒子滤波设计

为提高机载环境对地面强机动性目标跟踪的鲁棒性,本文以粒子滤波为跟踪框架,研究了它的动态模型与观测模型。针对机载环境的特点与跟踪目标的强机动性,提出了基于Kristan双步动态模型结构的加速度双步动态模型（TSA）。根据Yilmaz等人提出的非对称核函数思想,针对实际工程中目标变化特点与实时性要求,提出利用Snake算法提取目标轮廓,以轮廓信息构造非对称核函数的方法。最后,依据上述方法提出了TSA-AK粒子滤波跟踪算法。利用提出的算法对机载环境对地目标跟踪的视频进行了测试,结果表明,本文算法可实现对大幅度变速运动目标的稳定跟踪,正确跟踪率为98%;对大小为25 pixel×30 pixel的目标的处理帧率为26 frame/s。     

基于均值偏移快速算法的红外目标跟踪

在光电跟踪设备中,传统的嵌入式跟踪器一般采用形心、相关等算法,在复杂背景下或目标受到遮挡时会丢失目标。为了能够使目标跟踪器具有抗遮挡的能力,在嵌入式目标跟踪平台上引入了均值偏移算法。在硬件的设计上,利用FPGA并行运算效率高的特点,设计了基于FPGA的直方图统计计算模块,该模块实时的将每一帧的直方图计算结果存储在SDRAM上,然后利用DSP进行均值偏移的迭代运算,在算法上针对红外图像设计了融合图像位置和像素灰度特征的改进核函数直方图作为目标特征,并提出了改进的快速均值偏移算法使其满足DSP的运算速度要求。实验表明系统在背景复杂和目标受局部遮挡时可以连续跟踪目标。跟踪性能好于传统的以型心为算法的跟踪器。在目标区域大小为64×64像素大小时,平均计算速度为22 ms。该系统和所使用的算法可支持大部分红外相机对目标的实时稳定跟踪。     

Centroid weighted Kalman filter for visual object tracking

In the visual object tracking, the Kalman filter presents commonly the state model and observation model uncertainty in the actual performance of Gaussian noise, so it makes the estimation of certain parameters produce errors in the model, and results in decreasing estimation precision. In order to enhance the stability of the Kalman filter, an algorithm based on centroid weighted Kalman filter (CWKF) for object tracking is proposed in this paper. The algorithm firstly uses background subtraction method to detect moving target region, and then uses the Kalman filter to predict target position, combining centroid weighted method to optimize the predictive state value, finally updates observation data according to the corrected state value. Tracking experiments show that the algorithm can detect effectively moving objects and at the same time it can quickly and accurately track moving objects with good robustness.