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Mean Shift算法在目标实时跟踪领域取得了广泛的应用,但是对于速度过快或尺度变化大的目标跟踪存在较大的缺陷.提出了一种基于Mean Shift和Kalman预测带宽的自适应跟踪算法.该算法提出以Kalman预测目标在下帧中的中心位置作为Mean Shift迭代初始位置;同时引入图像信息量度量方法以适应目标的尺度变化.实验结果表明,改进的跟踪算法能很好地跟踪尺度变化的目标,跟踪效果很好. 相似文献
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复杂背景下的红外小目标跟踪在目标跟踪领域一直是重要的研究方向。由于小目标体量小、 机动性大,而红外图像大多受到严重的背景噪声和热噪声影响,使得针对红外小目标的跟踪大多出错率高,鲁棒性不强。针对红外小目标的跟踪,提出了一种改进的Mean-Shift 算法。结合图像的统计特性,提出了一种自适应非线性算法对图像进行处理;同时融合了图像的梯度直方图对目标进行描述。实验通过对高强度噪声和高遮挡环境下视频目标进行跟踪,比较了传统Mean-Shift 算法和改进后算法的跟踪效果,结果显示文中提出的改进算法不但可以有效地跟踪目标,而且大幅降低了跟踪窗口与目标之间的相对抖动,增强了跟踪算法的鲁棒性。 相似文献
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针对传统的基于Kalman滤波的MeanShift跟踪算法目标运动速度突然改变时跟踪丢失的问题,在Kalman滤波器中引入加速度项使跟踪保持稳定;为了提高Camshift跟踪算法的实时性,使用简化的Camshift算法自适应调整跟踪窗口尺寸。实验结果表明2种改进分别提高了速度突变时跟踪准确性和目标跟踪的实时性,适合网络视频监控场景。 相似文献
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为了实现对单站目标的被动跟踪,分析并比较了扩展Kalman滤波器和粒子滤波器在非线性估计方面的性能,并且针对粒子滤波器存在的粒子退化现象,引入改进的重采样算法和基于无迹变换的滤波算法.仿真实验分别比较了几种滤波器在目标做匀速、匀加速、变加速情况下距离和速度滤波的均方根误差,结果表明粒子滤波器滤波性能优于扩展的Kalman滤波器,改进的重采样算法和基于无迹变换的粒子滤波器可以有效改善估计精度. 相似文献
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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。 相似文献
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曲线拟合和卡尔曼滤波是2种运动目标轨迹后置处理的重要方法,利用曲线拟合方法对复杂的运动轨迹进行平滑处理时,为了提高拟合效果,往往选取阶数较高,但易造成方程求解复杂,使得拟合曲线稳定性变差。为了提高测量系统的定位精度和对机动目标的跟踪适应能力,采用卡尔曼滤波算法对弹道进行处理,对卡尔曼滤波参数进行了优化设置,设定滤波增益的下限,避免滤波出现发散现象,使得滤波器稳定性好,而且收敛和稳定时间短。仿真结果表明:采用该方法后卡尔曼滤波对于强机动特征的轨迹有较好的平滑效果和跟踪能力,而且能满足工程上应用的精度要求。 相似文献
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基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。 相似文献
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角度跟踪环路在机载雷达对目标的距离、速度、角度3维联合跟踪中起着至关重要的作用。该文分析指出传统采用卡尔曼滤波算法形成角度跟踪环路对机动目标角度进行跟踪时跟踪精度低,角跟踪误差收敛速度慢的缺点,提出弯曲度检测跟踪环路滤波器(Bend Degree Tracking Loop Filter, BDTLF)设计方法,其利用弯曲度检测角度曲线拐点,自适应地调节环路滤波器环路等效噪声带宽,并以此来控制角度跟踪环路。此算法加快了角跟踪误差的收敛速度,减轻了拐点处的角度滤波扰动,保持了滤波性能的连续性。计算机仿真结果验证了该文方法相比于卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、-- 滤波算法及恒定系数环路滤波器方法,对弱机动目标角度跟踪具有更加出色的性能。 相似文献
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一种基于卡尔曼滤波及粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:2,自引:3,他引:2
针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若与目标模型匹配度小于一定阈值,则转换跟踪方式利用粒子滤波进行跟踪来修正卡尔曼滤波结果;同时,采用"模板缓冲区法"对目标模型进行更新以保证跟踪的连续性、稳定性及准确性。实验结果表明,这种跟踪算法既发挥了卡尔曼滤波的实时性又保持了粒子滤波的准确性,有较好的跟踪性能。 相似文献
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针对经典Mean Shift算法不能有效追踪快速移动细胞的缺陷,提出了利用Mean Shift和卡尔曼滤波器相结合的方法快速移动细胞进行追踪。算法以卡尔曼滤波器预测出细胞的位置作为Mean Shift算法的初始位置,然后再利用Mean Shift算法追踪得到的细胞位置作为下一帧的卡尔曼滤波器的输入参数。实验结果表明,对于细胞图像的追踪,该方法较经典Mean Shift算法有着更高的准确率。 相似文献
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针对低轨卫星实时定轨过程中滤波初值及轨道模型不精确导致定轨精度降低的问题, 提出一种带摄动力拟合的强跟踪容积卡尔曼滤波(Strong Tracking Cubature Kalman Filter, STCKF)算法.通过强跟踪滤波(Strong Tracking Filter, STF)的等价表示计算次优渐消因子以在线实时调整增益矩阵, 强迫残差序列相互正交, 有效降低了对初始状态的敏感性.使用欧拉预测校正法对带J2项摄动的轨道动力学方程进行离散, 用多项式拟合函数表示其余摄动力以提高模型精度.仿真结果表明, 带摄动力拟合的STCKF算法可以有效提高实时定轨精度, 并且降低了定轨精度对滤波初值的依赖. 相似文献
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基于视频序列的运动目标追踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种对视频序列中运动目标追踪的实现算法,该算法在运动目标检测的基础上,融合了卡尔曼滤波和Meanshift算法实现对快速移动目标的追踪。卡尔曼滤波对下一帧目标可能出现的位置做出估计,Meanshift迭代算子在估计出的区域对目标精确定位。经实际验证其有效地克服了传统Meanshift算法对于快速移动物体追踪可能出现的丢失目标的问题,目标追踪效果明显提高。 相似文献
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视频中人体跟踪存在复杂性,尤其是对复杂背景下的人体上、下肢区域进行识别与跟踪时,传统算法存在一些问题。本文在传统Kalman滤波跟踪算法基础上,提出一种基于可变测量协方差的离散Kalman滤波人体识别算法。通过初始化测量协方差,用递归的方法从新获取的观测数据中计算出新的测量协方差估计量,通过离散Kalman滤波器进行跟踪。在实际的视频图像中,表现出良好的跟踪效果,并且对上肢、下肢及整个人体的区分以及部位跟踪方面都有很好的表现。相对于传统的Kalman滤波算法,本算法没有丢失跟踪目标的现象,跟踪速度适中,与人体行进速度保持一致,基本为1.5 m/s,特别适用于对视频中的人体行为进行跟踪及分析处理。 相似文献