融合视频亮度优化的目标相关滤波跟踪方法

针对相关滤波器在目标跟踪过程中因亮度变化导致输出失效的问题,提出了一种基于视频亮度优化的相关滤波跟踪方法。该方法采用变异及种群多样化策略,提升了粒子群算法的全局寻优能力。通过建立视频序列平均亮度与相关滤波器输出结果方差之间的映射关系,获得不同亮度条件下相关滤波器输出方差的最佳表达;同时,通过计算相邻搜索框之间的相似度来确定相关滤波器模板的更新速度,减少了跟踪失效的概率和计算量。实验证明,优化后的跟踪框架在不同亮度和背景条件下具有更强的目标适应性和鲁棒性。     

基于视觉目标跟踪的PTZ控制方法

针对目前基于主动视觉的PTZ摄像机控制跟踪性能差,无法连续、实时跟踪动态目标,且跟踪目标的准确度低下等缺陷,提出了一种基于核相关视觉目标跟踪算法的云台摄像机控制方法。首先设计了云台摄像机系统的整体架构。视觉目标跟踪采用核相关目标跟踪方法,时效性很高,跟踪精确度也位列于目标跟踪领域的高等水平。根据跟踪结果信息,通过PELCO-D协议控制PTZ摄像机,始终保持目标在视频画面内。并用C++实现了KCF算法控制PTZ摄像机上位机,实验验证了该种PTZ控制方法的准确性、适用性及稳定性。     

一种基于无人机云台的视觉目标跟踪方法

鉴于无人机视觉目标跟踪时会遇到目标遮挡、目标尺度变化等问题,同时目标跟踪方法复杂度受到云台芯片算力的严格限制,提出了一种基于无人机云台的视觉目标跟踪方法。基于多个特征相关滤波器的自适应权重融合来提升目标位置预测的精度。引入长宽相互独立变化的尺度变化池策略,解决无人机目标跟踪过程中目标尺度估计问题。通过设置模板检测和轨迹预测模块来有效地对目标跟踪过程中的遮挡状态进行检测和处理。该方法可在无人机云台芯片中实现实时跟踪,且在公开无人机目标跟踪数据集和自采集数据集中取得了很好的跟踪效果,与基线方法相比,成功率提升了10.7个百分点,准确率提升了3个百分点。     

基于相关滤波器的视觉目标跟踪综述

视觉跟踪是一个重要的计算机视觉任务,有着广泛的应用,由于 现实场景中存在着众多困难,视觉跟踪仍是一个活跃的研究领域。判别式分类器是现代跟踪方法中的一个核心组成部分,其在线学习一个二值分类器以在每一帧中区分目标与背景,充分利用机器学习中丰富的学习算法,取得了许多突破。相关滤波器已成功应用到目标检测和识别中,其由于计算效率高,近年来作为一种判别式跟踪方法被应用到视觉跟踪领域,取得了很好的效果。首先简要介绍了判别式跟踪算法;然后对相关滤波器基本理论及几种典型的相关滤波器构造方法进行了描述;最后重点介绍了近年来相关滤波器在视觉跟踪中的应用及研究进展,并总结了可能的研究方向和发展趋势。     

一种基于直方图模式的运动目标实时跟踪算法

动态图像的分析和理解是当前研究的热点之一,基于视觉的目标跟踪技术有着广泛的实用价值。目标跟踪的难点在于完成帧与帧之间的快速且稳定的目标匹配。该文给出了一种运动目标的跟踪算法,它与云台设备控制相结合,可使被跟踪目标始终位于图像的中心区域。直方图具有较好稳定性,可以不受目标的外形和比例变化的影响;而均值平移(MeanShift)算法可以得到局部最优解,并具有快速和有效的特点。因此,该文以直方图为模式特征,以均值平移算法为跟踪核心算法。对候选目标进行运动检验,过滤了伪目标,保证了跟踪的可靠性。在搜索过程中,通过Kalman滤波器的运动预测,减少模式匹配的搜索范围,提高了处理速度。最后,该文给出了实地测试结果,验证了跟踪算法的实用性和有效性。     

基于机器视觉的打磨工件跟踪方法研究

为克服在自动化生产中跟踪打磨工件时受尺度变化、部分遮挡等因素影响跟踪效果的问题,提出了一种基于机器视觉的打磨工件长时间目标跟踪算法。该算法对传统的KCF目标跟踪算法做了尺度估计、质心位置预测和质心修正重定位的改进,首先在与传统KCF算法结合的基础上,计算出运动目标质心位置的同时引进尺度金字塔来进行目标尺度估计;然后提出一种质心位置预测方法估计其质心运动;最后为了防止目标丢失使用质心修正重定位方法进行质心重定位,提高了跟踪的稳定性。实验证明,在工件发生尺度变化、部分遮挡等的情况下,本文方法具有良好的检测效果,并具有较强的鲁棒性。     

基于核相关滤波器的目标旋转跟踪算法

提出一种新的鲁棒的旋转估计算法,以核相关滤波器理论为基础,通过在目标中心等角度间隔来采样一个样本金字塔,单独训练一个一维的角度估计滤波器,从而将目标旋转角估计问题变为一个检测问题.提出的角度估计方法具有通用性,可以辅助其它没有角度估计功能的跟踪器.在实验中,单独训练一个位移跟踪滤波器和一个尺度估计滤波器,结合本文提出的角度估计滤波器形成一个由三层滤波器组成的跟踪器.和经典的算法在不同测试数据上的对比实验表明,该算法能达到较高的跟踪精度.     

基于灰色预测模型和粒子滤波的视觉目标跟踪算法

结合灰色预测模型和粒子滤波,提出一种新的视觉目标跟踪算法.由于粒子滤波未考虑先验信息对建议分布产生的指导作用,不能很好地逼近后验概率分布,对此,采用历史状态估计序列作为先验信息,建立该序列的灰色预测模型来预测产生建议分布.与粒子滤波、卡尔曼粒子滤波和无迹粒子滤波进行对比实验,结果表明所提出的算法在视觉目标跟踪中具有更好的性能.     

基于时空显著性的双核KCF目标跟踪算法

传统的核相关滤波器跟踪算法(KCF)在模板更新上容易出现跟踪误差累计,从而导致目标跟踪过程中出现跟踪漂移问题。针对该问题,提出了一种时空显著性的双核KCF目标跟踪的方法。该算法引入了一种时空显著性方法来搜索目标区域的显著特征和姿态稳定的局部区域。利用该局部区域对跟踪过程中产生的累计误差有较低的敏感度特性,能够减少跟踪过程中的累计误差。然后再结合原目标和显著区域建立一个双核跟踪机制,在跟踪过程中不断对原目标跟踪结果进行微调,降低跟踪累计误差。此外,针对快速运动的目标相邻帧偏移量较大的问题,提出了一种锚点预测机制,使得跟踪锚点与目标位置更接近,能够更准确地跟踪到目标。在大型公共数据上测试的实验结果表明,提出的算法在光照、遮挡、变形、快速运动、旋转以及背景杂波等复杂情况下,均具有较强的适应性。     

改进的核相关滤波器目标跟踪算法

针对核相关滤波器(KCF)目标跟踪算法在遮挡因素影响下存在目标跟踪失败的问题,在原算法KCF的基础上进行了改进.首先在KCF算法上添加遮挡判定,若没有出现遮挡,则用原KCF算法进行跟踪;若发生遮挡则用基于URTS的EM算法进行目标预测.其次将预测的目标位置反馈给原KCF算法.最后采用OTB测试库的数据对视频遮挡序列进行...     

一种基于核相关滤波的视觉跟踪算法

视觉跟踪是计算机视觉的一个重要方向,而核相关滤波(KCF)跟踪是视觉跟踪领域中的一种比较新颖的方法,它不同于传统基于目标特征的方法,不仅具有较高的跟踪精度,而且具有较快的跟踪速度,在实际应用中效果显著。但当物体快速运动或存在较大尺度变化等时,该方法无法准确地跟踪目标。文中提出的基于核相关滤波器的改进算法有效地解决了上述问题,其通过随机更新多模板匹配,确定了核相关滤波的学习因子,从而实现了学习因子自适应更新模型。实验结果表明,该算法根据不同的场景能快速地调整学习因子,从而提高跟踪的成功度。通过自适应学习因子和多模板匹配,该算法对部分遮挡、光照和目标尺度变化具有较强的适应性。     

一种抗遮挡的自适应尺度目标跟踪算法

在处理尺度变化和目标遮挡方面,利用相关滤波器的不同特征进行目标跟踪仍然存在问题。提出了一种基于随机蕨丛检测器的多尺度核相关滤波器算法。该算法将跟踪任务分解为目标尺度估计和位移估计,同时将CN颜色特征和HOG特征进行响应融合,进一步提高了整体跟踪性能。此外,文中训练了一个在线随机蕨分类器,在目标丢失后其能重新获取目标。与KCF,DSST,TLD,MIL,CT共5种算法相比,所提算法不仅能够准确地估计目标状态,而且可以有效处理目标的遮挡问题。     

基于对目标理解和感知的检测跟踪算法

传统的核相关滤波器（KCF）目标跟踪算法利用目标的纹理特征进行相关运算定位,没有检测目标类别,因此在目标纹理被噪声干扰,例如目标运动模糊、快速抖动、目标遮挡等情况时的跟踪精度和成功率较低。针对这些问题,提出一种语义分割和多特征融合相结合的目标检测跟踪算法。该算法将目标跟踪分为检测和跟踪两个部分：在检测阶段使用全卷积网络（FCN）语义分割对场景进行语义分析,对场景中的目标进行分类;在定位阶段使用KCF算法进行跟踪定位,为了提高跟踪精度,将目标的方向梯度直方图（HOG）特征和颜色（CN）特征融合为新的特征。在标准数据集OTB-100视频序列上的实验结果表明,相较于KCF算法,所提算法的跟踪精度和成功率分别提高了14.3个百分点和13.2个百分点,有效提高了跟踪性能。     

嵌入式平台上运动目标的稳定实时跟踪算法

针对机器视觉技术在嵌入式平台的应用,提出了具有遮挡检测和自适应模板更新的核相关滤波器跟踪模型,旨在提高跟踪器在嵌入式平台上运行时对尺度变化和遮挡的鲁棒性.为了应对目标运动过程中目标尺度变化,在核相关滤波器中加入多尺度估计与动态模板更新策略,同时为了保证目标遮挡后能被再次检测,采用粒子滤波器对多个粒子候选者重采样来检测目...     

基于卷积特征的核相关自适应目标跟踪

目的 针对现实场景中跟踪目标的快速运动、旋转、尺度变化、遮挡等问题,提出了基于卷积特征的核相关自适应目标跟踪的方法。方法 利用卷积神经网络提取高、低层卷积特征并结合本文提出的核相关滤波算法计算并获得高底两层卷积特征响应图。采用Coarse-to-Fine方法对目标位置进行估计,在学习得到1维尺度核相关滤波器估计尺度的基础上实时更新高低两层核相关滤波器参数,以实现自适应的目标跟踪。结果 实验选取公开数据集中的典型视频序列进行跟踪,测试了算法在目标尺度发生变化、遮挡、旋转等复杂场景下的跟踪性能并与多种优秀的跟踪算法在平均中心误差、平均重叠率等指标上进行了定量比较,在Singer1、Car4、Jogging、Girl、Football以及MotorRolling视频图像序列上的中心误差分别为8.71、6.83、3.96、3.91、4.83、9.23,跟踪重叠率分别为0.969、1.00、0.967、0.994、0.967、0.512。实验结果表明,本文算法与原始核相关滤波算法相比,平均中心位置误差降低20%,平均重叠率提高12%。结论 采用卷积神经网络提取高低两层卷积特征,高层卷积特征用于判别目标和背景,低层卷积特征用于预测目标位置并通过Coarse-to-Fine方法对目标位置进行精确的定位,较好地解决了由于目标的旋转和尺度变化带来的跟踪误差大的问题,提高了跟踪性能并能够实时更新学习。在目标尺度发生变化、遮挡、光照条件改变、目标快速运动等复杂场景下仍表现出较强的鲁棒性和适应性。     

使用PSR重检测改进的核相关目标跟踪方法

针对传统的基于核相关滤波器的跟踪方法（KCF）缺少跟踪失败检测的问题,提出了一种改进的KCF目标跟踪方法。改进的KCF跟踪器采用高斯窗口方法在目标位置上截取训练样本,这种采样方法可以获得更有效的目标信噪比并同时减少背景干扰信息的引入,从而使跟踪器可以在复杂场景下具有更强的适应性。在目标跟踪的过程中,通过相关运算的峰值旁瓣比检测目标跟踪是否失败,并在相关匹配值较高的位置学习目标检测器。一旦检测到跟踪失败,便对跟踪器进行纠正,恢复目标跟踪。通过实验验证了改进算法的鲁棒性,相比传统的KCF跟踪器的总体性能提高了13.2%。     

基于GGIW-CPHD的衍生扩展目标跟踪算法

针对杂波环境下伽玛高斯逆威舍特混合势概率假设密度（GGIW-CPHD）滤波器难以有效提取衍生扩展目标的问题，提出采用多假设对衍生目标建模跟踪的方法。算法利用随机矩阵模型对扩展目标的形状和尺寸进行建模，并根据多假设模型对衍生事件进行预测，最后通过GGIW混合实现扩展目标运动状态、扩展状态和量测率的联合估计。实验结果表明，与标准GGIW-CPHD滤波算法相比，在含有衍生事件的情景下所提方法实现更好的目标势估计性能且具有较强的适用性。     

视觉目标跟踪方法研究综述

目的 随着军事侦察任务设备的发展,红外与可见光侦察技术成为军事装备中的主要侦察手段。研究视觉目标跟踪技术对提高任务设备的全天候目标侦察、目标跟踪、目标定位等战场情报获取能力具有重要意义。目前,对视觉目标跟踪技术的研究越来越深入,目标跟踪的方法和种类也越来越丰富。本文对目前应用较为广泛的4种视觉目标跟踪方法进行研究综述,为后续国内外研究者对目标跟踪相关理论及发展研究工作提供基础。方法 通过对视觉目标跟踪技术难点问题进行分析,根据目标跟踪方法建模方式的不同,将视觉目标跟踪方法分为生成式模型方法与判别式模型方法。分别对生成式模型跟踪算法中的均值漂移目标跟踪方法和粒子滤波目标跟踪方法,判别式模型跟踪算法中的相关滤波目标跟踪方法和深度学习目标跟踪方法进行研究。首先分别对4种跟踪算法的基本原理进行介绍,然后针对4种跟踪算法基本原理的不足和对应目标跟踪中的难点问题进行分析,最后针对目标跟踪的难点问题,给出对应算法的主流改进方案。结果 针对视觉目标跟踪相关技术研究进展,结合无人机侦察任务需求,对跟踪算法实际应用中存在的重点解决问题与相关目标跟踪的难点问题进行分析,给出目前的解决方案与不足,探讨研究未来无人机目标侦察跟踪技术的发展方向。结论 视觉目标跟踪技术已经取得了显著的进展,在侦察任务中的应用越来越广泛。但目标跟踪技术仍然是非常具有挑战性的问题,目标跟踪中的相关理论有待进一步完善和改进,由于实际应用中的场景复杂,目标跟踪的难点问题的挑战性更大,因此容易导致跟踪效果不佳。针对不同的应用环境,结合具体不同军事装备的特点,研究相对精确和鲁棒并且满足实时性要求的视觉目标跟踪算法,对提升装备的全天候侦察目标信息获取能力具有重要意义。