运动状态与尺度估计的核相关目标跟踪方法

视觉跟踪在视频智能监控和机器人等领域有着广泛应用。基于相关滤波分类器,提出了具有运动状态估计和目标尺度估计的视觉目标跟踪方法。该方法将粒子滤波与核相关滤波方法相结合,首先估算运动目标的位置,然后执行尺度相关滤波器来估算目标的尺度,以使算法对尺度变化的运动目标具有更强的适应能力。该方法在传统的KCF跟踪算法的基础上引入了一种基于概率的运动状态估计方法,可以获得更加稳定的目标信息,并减少背景干扰信息的引入,从而在复杂场景下具有更强的抗干扰性。使用benchmark数据集对所提方法进行了测试实验,并和其他已有的若干视觉跟踪方法进行了对比实验,结果验证了所提算法的高效性,且所提方法在目标尺度变化、光照变化、姿态变化、部分遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下均有较强的适应性。     

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。     

基于机器视觉的焊缝跟踪系统研究与设计

随着制造业的迅速发展,焊接作为一种重要的加工手段发挥着越来越重要的作用,是制造业的重要工序。同时也对焊接的自动化与智能化提出了更高的要求。传统的焊接操作由人工判断焊缝的位置,精度较低且容易引起误判。本文通过对图像采集平台、图像处理算法的研究,提出了一种基于机器视觉处理模块与机器视觉算法的焊缝跟踪系统。通过焊缝特征的提取与处理,控制焊枪实现焊缝的自动跟踪与定位。该系统具有性能稳定、定位精确等特点。     

基于机器视觉的航母舰面目标跟踪系统设计

针对航母舰面目标智能监控的问题,设计实现了一种基于机器视觉的航母舰面目标跟踪系统.该系统主要由前端跟踪处理系统和后台存储系统组成,前端实时获取舰面目标运动视频,并输入到处理器中进行目标跟踪,同时负责分析目标的异常运动;后台主要负责视频信息和跟踪目标框位置信息的记录.经过测试,系统跟踪的准确性和实时性较高,能够满足舰面实...     

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。     

基于机器视觉的足球射门视频图像轨迹跟踪方法

为提高对足球射门视频图像的自动识别和动作纠正能力,提出一种基于机器视觉和特征提取的足球射门视频图像轨迹跟踪方法。通过视觉信息融合和模糊跟踪识别方法进行足球射门视频图像的轨迹线跟踪识别,建立足球射门视频图像的关键动作特征点提取模型,通过空间三维信息融合方法进行机器视觉下的图像信息融合和有效动作特征点检测,结合角点的动态分布特征提取方法,实现足球射门视频图像的相关性动作特征点提取和轨迹跟踪。仿真结果表明,与传统方法相比,采用该方法进行足球射门视频图像轨迹跟踪的准确性最高达到0.8,该方法的准确性较高,特征提取能力较好,提高了足球射门视频图像识别和动作纠正能力。     

基于机器视觉的健身操运动员姿态跟踪识别系统

现有的跟踪识别系统由于跟踪识别算法对于边缘检测的处理效果不好,导致运动员跟踪识别精度较低.针对上述问题设计一种基于机器视觉的健身操运动员姿态跟踪识别系统.系统的硬件方面设计了一体化快速球形摄像机,根据其参数利用齐次坐标对图像、像素坐标系之间的变换进行表示,标定摄像机;软件部分主要对跟踪识别算法进行优化,使用了时空图卷积...     

基于机器视觉技术的运动动作实时跟踪方法研究

利用机器视觉能代替人眼进行测量和判断,研究基于机器视觉技术的运动动作实时跟踪方法。使用基于机器视觉的运动动作特征提取算法,提取运动视频流中的关键帧,获取其感兴趣区域及其SIFT特征点,根据特征点计算动作图像的特征向量,将其当作AD-DWTAdaBoost算法的输入样本,采用基于AD-DWTAdaBoost的运动动作识别算法辨识样本中的运动动作后,使用改进均值漂移算法实时跟踪目标运动动作。实验结果表明：运动动作特征提取稳定性参数的极值和均值都处于稳定范围;识别不同运动动作所需时间速度倍率最高可达6.16%;各视频帧的中心距离误差基本都保持在15像素以下,并能实时跟踪运动动作。     

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。     

视频目标跟踪综述

研究近年来主流的目标跟踪算法。通过文献阅读和归纳对比,分析了使用生成式模型和判别式模型的目标跟踪算法。结果显示,对于存在复杂干扰因素的场景,采用第二类模型的目标跟踪算法的跟踪效果更好。文章为视频跟踪领域的研究者们提供了一个关于目标跟踪算法的客观分析。     

基于机器视觉的啤酒瓶检测系统研究

为了提高啤酒瓶的检测效果,提出了一个基于机器视觉的啤酒瓶检测系统的方案.根据啤酒瓶检测过程的高速度、高精度和实时性的特点,设计了系统中图像获取、图像处理和图像识别的过程和方法.利用图像滤波去除获取的啤酒瓶数字图像中的噪声,通过二值化将物体和背景分离,再经过边缘检测提取边缘,最后识别和分类有缺陷的啤酒瓶.实验结果表明,该方案能够快速有效地对啤酒瓶进行检测,提高了检测效果,具有一定的可行性和现实意义.     

基于边缘粒子滤波的目标跟踪算法研究

为了提高目标跟踪过程中粒子滤波结果的精度,将边缘粒子滤波算法应用于目标跟踪。首先将目标运动状态向量划分为线性和非线性两个子向量,然后,采用卡尔曼滤波方法处理线性状态子向量,采用粒子滤波方法处理非线性状态子向量。使用边缘粒子滤波算法和标准粒子滤波算法对目标进行跟踪仿真。仿真结果表明：将边缘粒子滤波算法应用在目标跟踪过程中,能够取得更高的跟踪精度;时间复杂度增加仅6%;在粒子数相对较少的条件下,仍能够保持较好的滤波性能。     

基于机器视觉的全自动电池检测系统的研究

给出了一种基于机器视觉和X射线的全自动电池检测系统.利用X射线的穿透性和计算机对数据的快速处理能力,相机可以采集到成型电池的内部结构图像并对图像数据进行快速处理.通过对图像进行滤波、锐化、边缘提取等过程得到阴极和阳极的精确位置.运用软件来测量各个特征问的距离并与标准值进行比较来判断电池的好坏,从而实现电池检测过程的完全自动化操作.     

基于卷积特征深度融合的海上目标跟踪算法

针对海上复杂环境下深度学习方法跟踪速度慢和尺度变化问题,以及现有跟踪算法仅使用单层深度特征或手动融合多层特征的问题,提出一种基于卷积神经网络特征深度融合的多尺度相关滤波海上目标跟踪算法。以VGG-NET-16深度模型为基础,加入多层特征融合结构,实现深度卷积融合网络,用于特征提取,通过相关滤波算法构建定位滤波器,确定目标的中心位置,通过多尺度采样构建尺度滤波器,实现对目标的判断。实验结果表明,该算法可对海上移动目标实现多尺度的有效跟踪。     

基于机器视觉的色差检测算法

针对金属印刷质量中的色差检测问题,采用机器视觉的技术对色差检测算法进行了研究。通过在金属印刷品的留白区域印刷色标,使用工业CCD相机采集金属印刷产品上的色标区域,使用数字图像处理技术提取色标。使用了基于HSV颜色空间的色差检测算法和基于CIELAB颜色空间的色差检测算法,分析了两种颜色空间下色差检测的实验结果,采用两种颜色空间检测算法相结合的方法,实现对色差合理有效的快速检测,同时能保证检测结果的准确性。     

基于OpenCV的机器视觉尺寸测量研究

通过对激光测距传感器与机器视觉的研究利用激光测距传感器、视觉传感器相结合的方法,提出了一种不同于结构光和双目尺寸测量的更为简单有效的新方法和新技术。首先对灰度直方图比较分析选取了最佳滤波方法,然后通过激光测距传感器测距和单目视觉传感器进行边缘的精确检测。激光测距传感器实现了对采样目标车厢进行快速测距定位,计算出采样机械手与目标车辆的相对位置关系。视觉传感器准确识别车厢尺寸及定位,为煤炭采样机械手自动采样提供了实现基础。检测目标是拉煤货运火车车厢,给煤炭采样行业带来更为简单有效,准确的目标定位的识别系统和方法。     

基于机器视觉的动态多点手势识别方法

提出了一种高效的基于HSV颜色空间的多目标检测跟踪方法,实现通过摄像机实时检测跟踪多个指尖目标;定义了一套基于指尖运动轨迹的动态手势模型,并提出了动态手势识别方法;对于两点动态手势,通过BP神经网络进行手势学习和手势识别,而对于模拟鼠标手势和四点动态手势,利用指尖之间相互位置关系进行手势识别.测试结果表明,该方法能够快速、准确的跟踪多个运动的指尖目标并进行动态多点手势识别.     

基于双目视觉的无人飞行器目标跟踪与定位

针对小型无人飞行器跟踪目标的问题,提出了一种基于双目视觉和Camshift算法的无人飞行器目标跟踪以及定位算法。双目相机得到的左右图像通过Camshift算法处理可得到目标中心特征点,对目标中心特征点进行三维重建,得到机体坐标系下无人飞行器与目标间的相对位置和偏航角,应用卡尔曼滤波算法对测量值进行了优化,将所得估计值作为飞行控制系统的反馈输入值,实现了无人飞行器自主跟踪飞行。结果表明所提算法误差较小,具有较高的稳定性与精确性。     

基于深度估计和特征融合的尺度自适应目标跟踪算法

针对核相关滤波目标跟踪算法(KCF)使用单特征来描述所跟踪的目标,在复杂环境下,目标尺 度发生较大变化时,无法准确跟踪目标的问题,提出基于深度估计和特征融合的尺度自适应目标跟踪算法。首 先利用深度神经网络估计视频序列中目标的深度,建立并训练深度-尺度估计模型;在跟踪过程中,融合目标 方向梯度直方图(HOG)特征和 CN (Color Name)特征训练相关滤波器,利用深度估计网络得到目标深度值,并 利用深度-尺度估计模型得到目标的尺度值,从而在目标尺度发生变化时,能够调整目标框大小,实现尺度自 适应的目标跟踪算法。实验结果表明,与经典的 KCF 算法相比,可获得更高的精度,与尺度自适应的判别型 尺度空间跟踪(DSST)算法相比,在尺度变化较大时,跟踪速度更快;在环境复杂、目标被遮挡时,鲁棒性更好。