基于分块与前景/背景信息的MeanShift目标跟踪

针对经典Mean Shift跟踪算法在目标遮挡和复杂背景情况下易造成目标漂移甚至丢失的缺点,该文研究了基于分块与前景/背景信息的Mean Shift跟踪方法.首先根据实际目标尺寸对跟踪窗口进行分块,然后对每个子块独立进行Mean Shift跟踪,最后按照一定的准则融合每个子块的跟踪结果以确定整体目标的位置.并且,通过目...     

基于思维进化算法的人脸特征点跟踪

提出了一种基于思维进化算法的人脸特征点跟踪的方法。通过提取人脸跟踪区域的尺度不变特征变换获得整体特征模版,并确定跟踪特征点,由整体特征模版的空间分布关系限定跟踪特征点的存在区域。应用思维进化算法的趋同过程和异化过程求得整体特征模版在目标帧的最优覆盖解,进一步提高跟踪特征点的限定区域的准确性,提高搜索速度和精度。引入原始特征和替代特征,使算法在复杂情况下仍能保持稳定跟踪和较快的跟踪速率。经试验,新方法能够在复杂情况下稳定跟踪95%的特征点,并保持25帧/s的跟踪速率。     

用CMAC预测红外图像的目标轨迹

为了有效地提高目标的捕获概率,进行红外图像目标跟踪时,必须预测目标的质心和姿态.采用CMAC估计器可以有效地解决常用预测算法运算量与预测精度之间的矛盾.CMAC估计器先用线性模型进行训练,然后预测目标的质心和姿态.CMAC每帧用实际误差训练一次,以减少其预测误差.CMAC具有很高的预测精度,且运算量少,适应目标跟踪的实时处理.实验表明:CMAC能精确预测目标的质心和姿态,适应模型变化,具有鲁棒性.     

基于改进SSD模型和自适应滤波算法的水面漂浮物目标检测跟踪方法

水面漂浮物严重破坏河道景观和水生态环境,通过摄像头实施河湖可视化监管以改善河湖面貌,已成为积极落实“河湖长制”政策的重要技术手段。但由于河流环境复杂多样,存在水波扰动、动态光影和强光反射等诸多噪声问题,现有方法难以满足水面漂浮物实际管理需求。本文结合单帧检测与多帧滤波,提出了一种基于深度学习的水面漂浮物目标智能检测跟踪方法。在单帧检测中,删除5*5及以下低分辨率特征图,通过特征求和方式增强76*76高分辨率特征图以提升SSD检测算法在小尺度漂浮物目标的检测精度;在多帧滤波中,基于时空相关性和运动信息构建自适应滤波AF算法框架,计算视频帧中帧与帧之间的关联性,根据漂浮物目标的空间位置的变化幅度自适应删除偏离运动轨迹的漂浮物目标检测结果,以降低漂浮物跟踪漂移;在信息融合阶段,通过特征对比融合检测和滤波信息,实现检测信息和跟踪信息动态互补,并以不同检测跟踪场景数据集进行训练与验证。结果表明：在简单水面场景下中心位置误差为8个像素点时该方法的检测跟踪精度达到100%,成功率面积为0.94,平均速度达到17.27FPS,计算复杂度为7.18Billion;在复杂水面场景下中心位置误差为10个像素点时该方法的跟踪精度和成功率面积分别为93.24%和0.81,平均速度和计算复杂度分别为15.02FPS和8.76Billion,在复杂环境下兼顾了检测跟踪精度和效率。     

基于矩特征预测的主动轮廓跟踪算法

提出了一种基于矩特征预测的B样条主动轮廓跟踪算法。在算法的预测阶段，采用卡尔曼滤波器预测图像中运动目标的质心位置及主轴旋转角度，采用这2种矩特征统计量初步确定主动轮廓在当前帧中的位置及姿态。在算法的搜索阶段，采用动态规划方法驱动B样条主动轮廓精确定位目标的边缘。实验表明，这种跟踪算法在数十帧的头部序列图像中能较好地分割及跟踪目标。     

基于SIFT动态背景下的视频目标跟踪方法

提出了一种基于尺度不变性特征变换(SIFT)的视频目标跟踪方法.该方法通过提取前后两帧的SIFT特征,利用全图SIFT特征进行匹配,通过匹配的点对计算两帧的几何变换关系,再利用变换矩阵确定下一帧目标位置,实现了连续状态下的自动跟踪.实验结果表明此方法在遮挡、噪声、旋转、光照、缩放、小视角变化等方面有较好的鲁棒性.     

自适应分块颜色直方图的MeanShift跟踪算法

传统颜色直方图的MeanShift(MS)算法只考虑了目标颜色的统计信息,不包含目标的空间信息,当目标颜色与背景颜色相近时,容易导致不准确跟踪或跟踪丢失。针对该问题,提出了一种自适应空间颜色直方图的MeanShift跟踪算法。该算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸,确定对象分块方法,根据各块的Bhattacharyya系数值,确定各块的权重系数。其中,自适应分块的颜色直方图包含了自适应分块方法和目标的空间信息;加权Bhattacharyya系数考虑到不同块对整体相似度的不同影响。实验表明,文中算法采用自适应分块方法和加权Bhattacharyya系数法,比传统的MS算法和固定分块的MS算法具有更好的跟踪性能。     

基于注册和多尺度表观模型的三维头部跟踪

针对人体大范围运动下的头部姿态跟踪问题,提出一种基于尺度不变特征变换（SIFT）局部描述符注册和多尺度表观模型的三维头部姿态跟踪方法.基于SIFT局部描述符的注册算法通过在两帧灰度图像间进行特征点匹配计算两帧间的头部运动,在两帧人脸图像的尺度有一定变化时仍可得到精确结果.多尺度视角表观模型可以减少大范围跟踪时的误差累积,该模型在线选取具有不同头部姿态的关键帧,并通过多次注册的方法来减少当前帧的误差累积.实验结果表明,该方法不仅跟踪结果准确（均方根（RMS）误差为4 °）,而且在人体前后运动约1 m和头部进出摄像机视角情况下均很鲁棒.     

基于多高斯相关滤波的实时跟踪算法

针对分层卷积特征目标跟踪算法实时性不足和单分类器对目标表观变化适应能力差的问题,提出多高斯相关滤波器融合的实时目标跟踪算法. 为了加快跟踪算法,提取VGG-19网络的Pool4和Conv5-3层的多通道卷积特征,通过稀疏采样减少卷积特征通道数;为了防止特征减少造成精确度下降,利用不同高斯分布样本训练多个相关滤波器,并对所有分类器预测的目标位置进行自适应加权融合,提高算法对目标姿态变化的鲁棒性;采用稀疏模型更新策略,进一步提高算法速度,使算法具有实时性. 在OTB100标准数据集上对算法进行测试,结果表明,该算法的平均距离精度为86.6%,比原分层卷积特征目标跟踪算法提高了3.5%,在目标发生遮挡、形变、相似背景干扰等复杂情况时具有较好的鲁棒性;平均跟踪速度为43.7帧/s,实时性更好.     

运动目标的自动选取与跟踪

为了提高连续自适应均值漂移跟踪方法在复杂背景中的跟踪性能,提出一种基于显著性色度特征的运动目标自动选取及跟踪方法.利用高斯混合模型确定出目标模板,根据目标模板与其背景区色度直方图的对比确定出目标的显著性色度等级,将目标模板中具有显著性色度等级的区域确定为跟踪目标.根据跟踪目标的色度直方图模型利用反向投影建立跟踪图像的概率分布图,采用自适应均值漂移方法实现目标跟踪.仿真结果表明:该方法能够有效提取目标的显著性色度等级,从而确定出易于区分背景的跟踪目标,可有效抑制背景对目标跟踪的影响,改善复杂背景情况下目标跟踪的性能,单帧平均跟踪时间小于15 ms,满足跟踪系统实时性的要求.     

群目标等效量测形成算法研究

群目标作为多目标的一种特殊形式，实现跟踪的关键问题之一是要得到对其的等效量测。为此，提出了形成群目标等效量测几何中心、质心和重心的3种方法。给出了求解群目标几何中心、质心和重心的算法；阐述了以群目标几何中心、质心和重心为等效量测的跟踪原理和适用范围；得出了3种算法均能有效地形成群目标的等效量测，且适用于不同战术环境的结论。     

Collaborative application strategy of evasive maneuver and chaff jamming in the air combat

It is a vital technology for combat aircrafts to apply evasive maneuver and chaff centroid jamming collaboratively to reduce the threat from incoming air-to-air missiles. In order to escape from the radar track beam of missiles as soon as possible, we define the “Maximum normal acceleration of the track beam border” as the principle for evasive maneuver, and the stress analysis is carried out on the aircrafts before the corresponding maneuver strategy is acquired. We establish the aircraft-missile-chaff relative motion model, chaff motion and RCS dynamic change model, construct the chaff flare strategy which conforms with the principle of centroid jamming, and sum up the success of the collaborative application conditions. Simulation result shows that the maneuver is better than the traditional maneuvers and facilitates the pilot operation. When the centroid jamming is applied, the avoid effect is significantly increased with fewer chaff bombs.     

基于运动预测的改进ORB-SLAM算法

针对不同运动场景下以固定的点特征提取与匹配策略的ORB-SLAM算法存在系统跟踪定位误差较大的问题,考虑相机自身运动对视觉SLAM系统的影响,提出基于运动预测的改进ORB-SLAM算法.该方法利用上一帧的点特征利用率和匀速运动模型,预测出相邻2帧之间的共视范围,实时动态调整不同运动状态下的点特征提取阈值,在保证系统稳定性的情况下,提高系统的准确性.提出基于运动预测的点特征匹配优化策略,基于匀速运动模型快速确定出共视范围内的有效待匹配点,结合图像金字塔缩小匹配搜索范围,减少大量的无效匹配过程.在TUM数据集上进行对比实验,结果表明,提出的算法不仅实时性好,而且提高了系统的精度.     

基于TD-SCDMA的追踪合并HARQ性能研究

基于TD-SCDMA系统,提出了一种在高速下行分组接入(HSDPA)中将追踪合并算法应用于混合自动重传请求技术的方案,并给出追踪合并HARQ算法,用吞吐量和误块率2个性能指标来衡量该算法的优劣,然后对不同信道条件和参数下的下行链路性能进行了仿真。结果表明,该方案对于提高下行链路的吞吐量和降低误块率具有较好的效果。     

基于DM6437-355的目标跟踪系统的研究

本文基于DM6437-355开发板结合OpenCV与VC技术,设计出双跟踪算法的目标跟踪系统。本系统将形心跟踪算法和重心跟踪算法这两种算法同时设置其中,形心跟踪算法是以阈值分割图像预处理为基础的改进方法,重心跟踪算法则提出为每个采样点设置不同的权值I（x,y）,再来求取重心坐标的改进方法。这两种算法对于在目标跟踪的过程中出现的由于跟踪目标发生翻转、形变或是目标被部分遮挡而导致跟踪目标丢失现象的避免有了明显的提高。根据不同的情况要求选择不同的跟踪算法,加强了在复杂多变的实际环境中目标跟踪的效果。     

基于区域协方差矩阵的模板更新方法分析与比较

在目标跟踪算法中,目标特征描述子和模板更新策略都是跟踪成败的关键。本文在选用区域协方差矩阵描述子的基础上,结合粒子滤波器算法,并且采用两种常用的模板更新方法,分别对商场通道监控视频序列中的行人进行了跟踪仿真实验。通过仿真分析并比较不同模板更新方法条件下的跟踪性能,从而在不同情况下选择合适的模板更新方法,以得到更精确的跟踪结果。     

改进的凸组合最小均方算法

凸组合最小均方（CLMS）算法能够克服传统最小均方算法收敛速率、跟踪性能和稳态误差之间的矛盾. 但传统CLMS算法使用最速下降法推导参数导致其搜索路径呈“之”字形而使收敛速率变慢,为了解决这个问题,采用共轭梯度法实现参数的更新,同时使用双曲正切函数拟合Sigmoid函数来降低算法的运算复杂度. 为进一步提高算法性能,在所设计的基础上附加瞬时转移结构实现优化. 仿真结果证明,改进算法与传统CLMS、变步长CLMS相比,在噪声、相关信号输入以及非平稳环境下能够保持较好的均方性能和跟踪性能.     

基于改进YOLOv3的复杂场景车辆分类与跟踪

针对天气条件和车辆间相互遮挡对车辆分类与跟踪准确性和稳定性的影响,提出一种基于改进YOLOv3与匹配跟踪的混合模型。改进的YOLOv3网络参照密集连接卷积网络的设计思想,将网络中的残差层替换为密集卷积块并改变网络的设计结构,利用Softmax分类器将密集卷积块与卷积层中融合的特征进行分类。根据单帧图像的检测结果,设计目标匹配函数解决视频序列中车辆的跟踪问题。在KITTI数据集的测试中,改进算法的平均准确率为93.01%,帧率达到48.98帧/s,在自建的数据集中平均识别率为95.79%。试验结果表明,本研究方法在复杂场景中能够有效的区分车辆种类且准确性更高,车辆跟踪的算法具有较高准确性和鲁棒性。