前视红外系统中复杂背景下典型地物目标跟踪

前视红外系统主要处理复杂地物背景下的典型地面目标,如桥梁、机场跑道、大型建筑物等。跟踪地面背景较复杂的目标常用的是目标模板匹配的方法。而模板匹配相关跟踪的关键是对实时模板的更新及替换策略。针对前视目标跟踪问题,采用模板相关匹配的方法搜索目标;采用Kalman滤波的方法更新实时模板中的每个像素．以迭到更新实时模板的目的．采用Kalman滤波的方法校正跟踪结果坐标位置数据。为了减小运算量同时又不影响跟踪精度．采取了隔若干帧更新一次模板及跟踪位置数据的策略。仿真实验证明,跟踪效果较好。     

基于Kalman预测和点模式匹配的多目标跟踪

针对复杂背景下多运动目标的跟踪方法不能有效解决遮挡和高速运动等问题,提出一种Kalman预测与点模式匹配相结合的多目标跟踪方法。利用Kalman滤波预测目标在下一帧图像中的位置,以此位置为中心确定目标搜索区域,然后以点模式匹配进行搜索区域和目标模板进行匹配,有效地解决目标的旋转和轻微的遮挡问题。为了提高匹配速度和实时性,在点模式匹配中利用Kalman滤波对目标旋转角度的预测与修正;同时为了保证跟踪的鲁棒性、连续性及准确性,对目标模板的更新采用置信度二级判决门限。实验表明该方法具有较好的实时性,并能够有效地解决遮挡等问题。     

基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法

为有效提升目标跟踪的精确度和实时性,设计了基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法。对多模板匹配模型与核相关滤波跟踪模型参数进行初始化处理：多模板匹配模型选取得分函数作为模板与候选样本间匹配准则,通过候选样本得分获取最佳目标,更新多模板后,通过形变多样相似性实现多模板匹配;核相关滤波跟踪模型利用所采集目标样本数据建立循环矩阵,通过训练核化岭回归分类器获取核相关滤波器,并获取响应置信图,再利用响应置信图获取下一帧图像目标位置。通过自适应融合策略获取两个模型所估计目标位置,再采用金字塔尺度估计策略估计目标尺度变化,通过不断更新各模型参数实现目标精准跟踪。实验结果表明,在目标受遮挡或旋转、光照变化等复杂环境下,该算法的中心跟踪误差均低于15 dpi,平均跟踪精确度均高于98%,且目标定位时间低于100 ms,说明该算法在跟踪精确度和实时性上具有明显的应用优势。     

基于改进Camshift算法的NAO机器人目标跟踪

针对Camshift算法应用于NAO机器人目标跟踪过程中,当目标受到相似颜色背景干扰或被物体遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于ORB特征检测和Kalman滤波多算法结合的目标跟踪方法。首先检测目标ORB特征点初始化搜索窗口,然后利用Kalman滤波作为目标运动状态的预测机制,以预测的位置初始化Camshift算法。利用Bhattacharyya距离判断跟踪窗口的收敛性,若受到背景干扰,则利用ORB算法对当前帧中的Kalman预测区域和目标模型进行特征点匹配,重新检测目标在视频帧中的位置。根据Kalman滤波预测目标被物体遮挡后可能的位置来更新预测器参数。实验结果表明,改进的算法能够在相似颜色背景干扰和目标遮挡的复杂环境下,连续稳定地跟踪运动目标。     

基于梯度相位和显著性约束的Hausdorff 距离模板匹配方法

针对复杂背景下形状不规则、高度较低的平面目标自动识别问题,提出了一种基于Hausdorff距离的模板匹配方法。在完成平面目标前视模板制备后,文中首先定义了基于边缘位置、梯度相位和边缘点显著性约束的相似性度量方法,模板与实时图中对应两个边缘点位置越近、梯度相位差越小及实时图边缘点越显著,这两点的匹配就越好;然后融合三种度量结果,设计了一种基于边缘相位和显著性约束的Hausdorff 距离模板匹配方法,实现了平面目标轮廓的准确匹配。实测数据处理结果表明,该方法能够实现复杂地面场景中任意形状的平面目标轮廓的匹配定位,并且定位精度高、鲁棒性好、适用范围广     

新的基于Kalman滤波的跟踪方法

模板更新策略是匹配跟踪算法成败的关键,为了提高基于模板匹配跟踪算法的性能,在分析多种模板更新算法的基础上,给出使用Kalman滤波器更新模板的方法。该方法不再将模板图像视为一个整体,而是使用Kalman滤波器对模板图像逐像素点进行更新,以得到自适应和最佳的目标模板图像,使匹配跟踪算法的性能得到很大提高,特别对于目标被遮挡、目标姿态变化以及环境照度变化有很强的适应性。对匹配算法的改进和遮挡的处理使该算法的性能得到进一步提高。实验结果表明该方法行之有效。     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

基于SWAD算法的空间面目标高精度跟踪技术研究

针对空间面目标的高精度跟踪问题,提出一种面目标高精度跟踪方法,该方法利用SWAD模板匹配算法和亚像素拟合算法提取目标精确的位置信息,并在跟踪过程中对模板进行实时更新。对传统的无限冲击响应滤波模板更新方法进行了改进,提出一种变系数模板更新方法,该方法计算量小,不需要经过复杂的置信度判断,模板更新系数由当前模板图像和当前最佳匹配区域图像的灰度值决定;利用不同亮度的目标,以及对目标图像进行尺度变换模拟姿态变化的目标,比较了该模板更新算法和传统算法的匹配误差,结果表明:该算法能够更好地适应目标姿态的变化;最后通过平行光管和靶标板模拟远场非合作目标,搭建了室内演示试验,证明了利用模板匹配进行高精度目标跟踪的可行性。     

采用时空上下文的抗遮挡实时目标跟踪

针对目标跟踪算法在光照变化、背景干扰、目标形变及遮挡时出现的跟踪稳定性下降甚至失败的问题，提出了一种采用时空上下文的抗遮挡实时目标跟踪算法。首先，在时空上下文模型框架下采用自适应降维的颜色特征构建目标外观模型，提高算法在复杂场景中对目标的辨别能力；然后，联合置信图响应的峰值和峰值旁瓣比对目标跟踪的状态进行评估；接着，利用目标模板之间相关系数的变化进一步判断目标是否被严重遮挡；最后，当目标跟踪出现波动时，降低目标模型更新速度，并通过Kalman滤波修正目标位置，当目标被严重遮挡时，则根据Kalman滤波预测目标位置，同时停止更新目标模型，在脱离遮挡后重新捕获目标并进行跟踪。选取了36组具有多种挑战因素的彩色视频序列测试算法的跟踪性能，并与其他表现优异的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明，所提算法具有较强的抗遮挡能力，并且在光照变化、背景干扰和目标形变等不利因素影响下仍具有较好的跟踪鲁棒性，同时能够满足目标跟踪的实时性要求。     

基于视频的人体运动目标跟踪研究

现实生活中的背景一般比较复杂,基于颜色特征的Camshift目标跟踪在复杂情况下实现效果并不理想。文中提出采用基于边缘直方图Camshift结合优化的Kalman滤波来预测视频中行人目标下一个可能存在的位置,并利用OpenCV相关函数,跟踪丢失的几率降低。先对RGB图像进行边缘检测计算边缘直方图,得到搜索窗口质心位置,再用优化的Kalman滤波对运动目标窗口进行预测更新,将信息反馈重新确定下一帧窗口质心位置,以克服遮挡及噪声的干扰。实验表明,该算法能较好地对人体目标进行检测跟踪。     

基于Kalman滤波原理的运动目标跟踪

应用Kalman滤波原理,对运动目标进行跟踪,缩小目标的搜索范围,实现快速实时跟踪,使跟踪更为准确.理论分析和实验结果表明,该算法与常规的模板匹配法、直方图模板匹配法等算法相比,有效地提高了目标跟踪的速度及跟踪的准确性.该算法对运动目标进行跟踪,运行速度可提高三倍.     

红外复杂背景中一种融合两类跟踪框架优点的小目标跟踪算法

提出了一种融合"滤波、数据关联"跟踪框架和"目标建模、定位"跟踪框架优点的红外复杂背景中小目标跟踪算法.在算法的具体设计中,提出了一种基于非线性量化核函数直方图的小目标建模方法和一种基于目标局部区域背景复杂程度Kalman滤波的当前帧目标模板更新策略.实践证明,此算法不仅降低了传统Mean-shift迭代算法对于小目标跟踪的不稳健性,而且具有比一般Kalman滤波器更强的抗跟踪系统观测噪声扰动的能力.     

目标实时跟踪与预测算法研究

实时成像跟踪系统要求对运动目标能够有较快的响应速度,跟踪的响应时间越短,系统的实时性就越好,从而可靠的跟踪系统显得尤为重要。文中在研究了目前常用几种跟踪算法的基础上,提出一种基于目标特征匹配和Kalman预测相结合的跟踪方法,选取目标的灰度直方图信息做为特征匹配模板,使用Kalman滤波器对目标在下一帧图像中可能出现的位置进行预测,在预测范围内进行搜索及模板匹配,实验结果表明,该跟踪算法能够对目标实现稳定可靠的跟踪。     

动态目标实时跟随及其预测算法应用研究

实时成像跟踪系统要求对运动目标能够有较快的响应速度,跟踪的响应时间越短,系统的实时性就越好,从而可靠的跟踪系统显得尤为重要。文中在研究了目前常用几种跟踪算法的基础上,提出了一种基于目标特征匹配和Kalman预测相结合的跟踪方法,选取目标的灰度直方图信息做为特征匹配模板,使用Kalman滤波器对目标在下一帧图像中可能出现的位置进行预测,在预测范围内进行搜索及模板匹配,实验结果表明,该跟踪算法能够对目标实现稳定可靠的跟踪。     

复杂背景下抗遮挡的运动目标跟踪算法

通过对各种跟踪算法的研究,提出了一种适应性较好的目标运动预测与多模板匹配相结合的相关跟踪算法,并给出了模板匹配相关算法中的判断准则、模板更新准则和目标被遮挡判断。实验证明,该方法能够在复杂背景条件下运动目标发生遮挡时进行稳定跟踪。     

嵌入Kalman滤波的Camshift人体跟踪研究

针对复杂背景下Camshift算法跟踪运动人体容易丢失目标的情况,提出了一种Kalman滤波和Camshift算法相结合的改进算法。Camshift算法利用颜色直方图做反向投影得到色彩的概率分布图,利用初始化的搜索窗口和位置并结合上一帧跟踪结果自适应调整跟踪窗口从而跟踪人体。采用Kalman滤波可以对运动人体进行估计以克服复杂背景下色彩的干扰,同时对Camshift的迭代结果进行校正。实验表明,本文方法在复杂背景下能更好地跟踪运动人体目标。     

混合模型的运动目标检测与跟踪算法

针对运动目标检测与跟踪算法计算准确率低、效果差的问题,结合Kalman滤波算法,提出一种基于高斯混合模型的运动目标检测与跟踪算法。对传统的权重更新机制进行改进,以保证背景的持续更新状态。建立高斯混合模型,对运动目标图像进行处理,对图像中的参数信息进行实时更新,在Kalman滤波器的性质影响下进行目标跟踪,将获取的运动目标位置作为信息输入,完成运行并跟踪。在更新的过程中,根据运动目标的状态确定矩阵,目标遮挡也不会影响追踪的效果。结果表明,利用Kalman滤波器对运动目标进行跟踪,可以取得良好的运动目标跟踪效果。     

基于关键区域特征匹配的视觉跟踪算法

针对视觉跟踪中目标表观的复杂变化问题,提出了一种基于关键区域特征匹配的鲁棒跟踪算法.首先对目标模板进行初始化并通过滤波预测得到目标候选;然后采用自适应标记分水岭算法对目标模板和目标候选进行分割以提取关键区域,并利用像素的空间和频率分布特性对关键区域进行多重特征描述;最后通过关键区域的特征匹配得到目标模板与目标候选的匹配关系,由此确定最终跟踪结果并进行模板更新.对目标发生尺度、遮挡、旋转、光照、姿态、复杂背景以及运动模糊等变化的视频序列进行了仿真测试.实验结果表明,所提算法能够有效处理目标表观的复杂变化问题,尤其对目标的部分遮挡、光照变化以及复杂背景等具有较强的鲁棒性.     

一种融合Kalman预测和Mean-shift搜索的视频运动目标跟踪新方法

简要介绍Kalman滤波跟踪和Mean-shift跟踪并分析其优缺点,在此基础上提出一种融合Kalman预测和Mean-shift搜索的运动目标跟踪新方法.该方法利用Kalman滤波估计出运动目标在下一帧中最可能的出现位置,利用Mean-shift方法据此进行较小范围的搜索和目标匹配,从而可用较小的运算量获得较为可靠的跟踪效果,并适应较复杂的场景.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于地面传感器的低空目标跟踪算法研究

研究了用地面声阵列传感器进行低空飞行目标跟踪问题。采用了3种类型的关联门,即初始波门、小波门和中波门,使用Kalman滤波算法来实现对方位角的跟踪。充分考虑声音传播的延时,进行传感器的方位角数据匹配,计算目标的位置。通过判断上报方位信息的各传感器是否在同一有效探测范围内,降低了计算量。仿真结果表明,该低空飞行目标数据融合算法是有效的。