一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究

运动物体的实时跟踪是移动机器人视觉的关键技术之一．为了实现对目标快速有效的跟踪,本文提出了一种改进的移动机器人视觉跟踪算法,该算法在mean shift算法的基础上,利用颜色特征作为视觉跟踪依据,并且引入Kalman滤波进行迭代窗口的预测．实验仿真结果表明,本文算法一定程度上消除了光照条件的影响,而且很好的解决了当目标被遮挡时发生目标跟踪偏差或丢失的问题,具有实用价值．     

基于Camshift/Kalman运动目标跟踪算法

将Kalman滤波与Camshift跟踪算法相结合,解决了运动目标被长时间遮挡以及相似颜色特征大面积干扰背景下目标丢失或跟踪精度下降问题。     

自适应权重多特征融合目标跟踪算法

针对目标追踪过程中目标发生旋转变化、目标出现遮挡而导致目标跟踪失败的问题,提出了一种基于多特征融合自适应权重配比目标跟踪算法。根据方向梯度特征、颜色特征、灰度特征对视频序列进行预处理后实现多特征提取和融合,形成多通道特征;根据不同环境下各特征通道对追踪效果的影响程度不同,设计了特征通道自适应权重配比,提出了基于多特征融合的权重配比表征方法;考虑到目标物体外观特征表现能力与运算速度,引入基于分割掩码和拉格朗日方程的联合滤波器组快速优化方法;基于VOT2016基准测试平台,对算法进行了实验测试。结果表明:本文算法所设计的跟踪器在目标物体快速旋转变化、目标物体过大尺度变化、目标物体遭遇部分遮挡及其在被完全遮挡后复现等情况下,都能对目标物体实现精准实时跟踪。     

基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪

针对视频中运动人体的跟踪,提出了一种基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪算法。该算法首先对所要跟踪的人体目标进行分块,并选择与周围环境颜色相似度最小的块模板作为跟踪区域;然后使用基于均值偏移的粒子滤波方法进行跟踪,并设计了自适应更新块模板尺度的方法;最后在粒子滤波的状态估计阶段后,加入自适应观测模型,根据块模板尺度的变化情况,自适应地选择高斯噪声方差和粒子数目。实验证明,在出现遮挡或人体运动方向改变的情况下,本文算法的跟踪效果比传统均值偏移粒子滤波更好。     

利用Camshift算法实现运动目标自动跟踪

为实现在背景复杂、颜色混淆、目标形变等环境下自动跟踪目标,将Camshift算法对色调分量敏感的特性推广到饱和度、亮度等分量,构造了颜色三分量凸函数组合模型,利用多目标规划最优求解法获取自适应颜色识别最佳组合解,结合质心、倾角识别和Kalman运动信息预测跟踪技术,取得了复杂场景下多色度目标发生旋转、遮挡和速率变化时都能精确跟踪的效果,并将这种改进的Camshift组合算法应用在自适应实时跟踪系统上,提高了系统识别速度和跟踪能力。     

基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法

基于颜色特征的粒子滤波算法已成为移动物体跟踪的热点.提出一种基于加权颜色直方图的粒子滤波跟踪算法,利用Bhattacharyya距离来描述粒子与目标区域颜色模型的相似性.实验结果表明:该方法具有较好的实时性与鲁棒性,可应用在视频监控、小车寻迹等场合.     

基于Kalman预测器的多特征Camshift运动目标跟踪算法

基于色度特征的Camshift算法在运动目标颜色特征与背景颜色特征差别不大或目标附近有与目标色度相近的物体时,往往会失去跟踪目标或者跟踪目标不准确.据此,提出一种基于Kalman预测器的多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法,将色度特征和梯度方向特征结合起来,利用综合直方图实现目标跟踪,并针对运动目标突然加速导致目标跟丢的情况,采用Kalman预测器预测运动目标在下一帧中可能出现的位置,再用Camshift算法搜索目标中心,提高搜索的实时性.实验表明,该改进算法有效地解决了原有算法存在的问题,提高了目标跟踪的速度与精度,满足了实时性要求.     

交通流视频检测中背景模型与阴影检测算法

提出了基于对象级的混合高斯背景模型更新方法与基于RGB颜色变化度的运动阴影检测算法。根据运动分割、物体识别、Kalman运动跟踪等高层语义表达,结合像素的时空特性,进行基于对象级的混合高斯背景更新。克服了像素级混合高斯模型中交通控制信号或交通阻塞等造成的长时间停车以及交通高峰期交通拥挤等情况下对背景抽取造成的影响;根据运动目标的RGB颜色变化度特点,提出自适应的对象级运动阴影检测算法,克服了运动阴影的影响及其造成的误分类。不同交通状态下的视频处理效果表明,该方法具有良好的鲁捧性和自适应性。     

一种基于MACA的自适应跟踪算法

针对视频序列图像目标跟踪中经常因场景复杂、目标颜色多样以及目标发生旋转、遮挡和速率变化时丢失目标问题,提出了一种多模式自适应CamShift算法（MACA）.通过将Cam-Shift算法对H分量敏感的特性推广到S、V分量,构造了凸函数组合模型,利用多目标规划最优求解法获取自适应颜色识别最佳组合解,配合倾角识别和基于IIR滤波的目标运动状态信息预测跟踪技术,取得了理想的跟踪效果.将MACA算法应用于自适应实时跟踪系统进行验证性实验表明,该算法具有良好的实时性和鲁棒性.     

基于改进Snake模型与Kalman滤波的目标跟踪算法

在基于改进Snake模型的基础上,结合Kalman滤波进行运动预测,提出了跟踪运动物体轮廓的一种方法.在物体轮廓的提取方面,将MINIMAX准则应用于参数的自动选取,对霍夫变换进行改进使其能应用于Snake初始轮廓的自动选取,对动态规划算法进行改进使其应用于Snake模型,使其有更好的收敛效果.并采用Kalman滤波器预测物体的运动轨迹,实现在视频摄像中运动物体的有效跟踪.     

基于中值背景模型的运动目标自适应检测方法

目的 在保证准确性的前提下,降低运动车辆检测算法的计算量,加快处理速度,满足实时性要求,提出一种基于中值背景模型和自适应阈值的运动检测方法 .方法 基于当前帧与背景图像的差分图像,利用自适应阈值分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.同时,根据检测结果 ,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.结果 实验结果 表明,笔者算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,并且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性.算法每帧处理时间比混合高斯降低43%,背景更新时间比一阶Kalman算法降低了45%.结论 算法能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求.     

基于粒子滤波和自适应模型的目标跟踪算法

为了提高粒子滤波的性能,使用集合卡尔曼滤波对建议分布进行改进,同时提出了用于视频跟踪的自适应融合模型．使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,结合当前观测信息对每一个粒子进行集合分析,得到新的建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样,同时在跟踪过程中将颜色特征模型和形状特征模型进行融合,并进行自适应更新．实验结果证明：相对于传统粒子滤波和扩展卡尔曼粒子滤波,使用新的建议分布可以更有效地降低均方根误差,同时自适应融合模型的稳定性要高于使用单一颜色模型．使用新的建议分布和融合模型,可以有效提高粒子滤波的准确性和稳定性．     

基于视频流的目标检测反馈模型

为了增强智能视觉监控系统的实时性,提出了一种反馈模型。首先采用基于混合高斯模型的减背景算法进行运动目标检测;然后采用Kalman滤波算法进行运动目标跟踪;进而提出了一种反馈模型,将跟踪阶段Kalman滤波的状态预测值反馈到检测阶段的减背景操作中来约束目标检测的有效范围。最后将本文方法(采用反馈模型)与一般方法(未采用反馈模型)进行了对比实验,结果表明,本文方法具有良好的目标检测与跟踪效果,在不影响准确性的前提下,显著降低了运算量,增强了系统的实时性,对于智能视觉监控系统的现实应用具有重要意义。     

一种无人机航拍目标的长期跟踪算法

针对无人机在航拍目标跟踪的复杂场景过程中,运动目标可能会被遮挡或不确定跟踪,导致视觉模型出现逐渐损坏、漂移和不可逆转失败等问题,提出了一种无人机航拍目标的长期跟踪算法.首先,进行互补分类器多特征自适应融合设计,在贝叶斯分类器中采用颜色直方图特征,在相关滤波器中采用方向梯度直方图、灰度以及颜色名特征;结合多种特征的优点,...     

Robust multiple face tracking via mixture model

Based on particle filter framework,a robust tracker is proposed for tracking multiple faces of people moving in a scene.Although most existing algorithms are able to track human face well in controlled environments,they usually fail when human face appearance changes significantly or it is sheltered.To solve this problem,we propose a method using color,contour and texture information of human face together for tracking.Firstly,we use the color and contour model to track human faces in initial images and extract pixels belonging to human face color.Then these pixels are used to form a training set for setting up texture model on eigenspace representations.The two models then work together in following tracking.To reflect changes in human face appearance,update methods are also proposed for the two models including an adaptive-factor by which the texture model can be updated much more effectively when the human face’s texture or rotation changes dramatically.Experiment results show that the proposed method is able to track human faces well under large appearance rotation changes,as well as in case of total occlusion by similar color objects.     

双基地前向散射栅栏雷达的目标运动参数估计

针对双基地前向散射栅栏雷达运动参数估计精度低、易发散的问题,在扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波基础上,提出了一种新的滤波跟踪算法U EKF.该算法利用不敏卡尔曼滤波对初始误差不敏感的特点实现目标初始捕捉,克服了扩展卡尔曼滤波由于初始估计误差较大而引起的发散问题;然后采用扩展卡尔曼滤波进行目标跟踪保持,克服了目标穿越雷达基线时不敏卡尔曼滤波由于对系统模型的误差敏感而引起估计精度低的问题.     

视频监控重点区域智能分析报警系统的设计与实现

针对传统的视频监控系统中运动目标跟踪的不足,提出了将Kalman滤波器引入Mean shift算法中的运动目标跟踪新方法,解决了Meanshift算法在大面积遮挡问题以及相似干扰物问题,并将多线程技术应用到软件设计方面。通过在实际智能分析报警系统中的应用,对运动目标跟踪实现方案的有效性、实时性等特性进行了验证。     

移动机器人检测与跟踪系统的研究与设计

从智能控制与模式识别方法和传统控制理论相结合的思想出发，提出了一种自主移动机器人对运动目标检测和自动跟踪的识别与控制方法.建立了基于连续图像帧差分和二次帧差分的改进的图像HSI差分模型，给出了运动目标的特征分析和计算方法.通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域，采用Kalman预报器对运动目标状态进行一步预测估计和两步增量式跟踪，可以快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制.以移动机器人对汽车桩考的全过程进行监控为例，给出了移动机器人视觉检测识别和跟踪控制系统在汽车桩考中的应用.     

融合运动信息和跟踪评价的高效卷积算子

针对基于方向梯度直方图与颜色命名的高效卷积算子(ECO-HC)算法缺少跟踪质量评价和滤波模板更新监督机制的问题,提出融合运动信息和跟踪评价的高效卷积算子. 将卡尔曼滤波器加入ECO-HC跟踪定位框架对目标执行联合跟踪,设计高置信度判别指标评价ECO-HC对每帧图像的跟踪效果,使用原始跟踪结果和卡尔曼滤波预测值的加权融合值,修正不满足判别指标的跟踪结果. 在滤波模板隔帧更新策略的基础上,加入当前帧跟踪结果质量评价信息,当2个条件同时满足时执行模板更新. 依托公开数据集OTB-2015评估算法性能,结果显示改进算法整体跟踪精确度、成功率和跟踪速率均优于原算法,在运动模糊、低分辨率、离开视野场景中的精确度分别提高3.0%、3.5%和2.8%,成功率分别提高3.8%、2.1%和4.0%. 改进算法在保证实时性的同时,有效提升了复杂场景下的跟踪效果.     

复杂环境下运动摄像机稳定跟踪运动目标算法

在复杂环境中,运动摄像机跟踪运动目标是一项相当困难的工作。在基于目标颜色特征的Mean Shift跟踪算法中,引入感兴趣区域（ROI,Region of Interest）,减少背景干扰及降低计算消耗。提出基于目标强度和目标面积的目标危机判别函数,对强干扰、遮挡情况进行识别;采用直方图维数和量化等级数自适应选取策略解决强干扰,采用子区域搜索选优策略解决目标遮挡和重新捕获的问题。为使被跟踪目标锁定在摄像机视野中央区域,采用基于速度调节的闭环控制模型,驱动PTZ摄像机,跟踪运动目标。实验结果表明,算法对背景干扰和遮挡具有较强的适应性,摄像机可以平滑稳健地跟踪快速运动目标,而且系统计算代价小,完全达到了实时的运行速度。