基于视频图像的目标跟踪系统设计

研究在简单的背景下实现对图像的识别和跟踪。系统以ARM微处理器STM32为主控制器。在分析了驱动电机和目标环境等因素的基础上,选择摄像头捕捉、采集图像并跟踪目标,通过合适的图像识别算法正确地处理图像信息、识别目标。通过对水平和垂直驱动电机的控制,实现三维目标跟踪。能够实现系统对目标的大范围,高精度的自动跟踪。     

基于DSP的运动目标检测与跟踪系统设计

运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统的重要组成部分,其主要功能为检测监控场景中的运动物体,分析其运动轨迹,为高级运动分析提供必要的信息.随着人们对社会安全水平和设备智能化程度要求的提高,运动目标检测与跟踪必将具有广泛的应用前景.针对实时运动目标检测与跟踪,提出了一种基于DSP的运动目标检测与跟踪系统的设计方案,给出了系统总体结构框图,分析了系统工作原理.实现了一种采用结合帧间差分和背景减除的运动物体检测方法,以及一种应用Kalman滤波的运动目标跟踪方法.同时,给出的实验结果表明,该系统能够检测并跟踪特定场合的运动目标.     

利用超像素混合投票的在线目标跟踪算法

针对复杂场景下目标跟踪中目标出现的外观特征变化和遮挡问题,提出一种结合超像素和广义霍夫变换的在线实时目标跟踪算法.该算法从上下文中提取局部特征作为支持因子,构建一个混合的判别产生式对象模型.利用该模型,通过霍夫投票预测目标的中心位置,再通过判别式投票对目标和背景进行概率估计.对图像进行超像素分割,将之前的投票结果映射到对应的超像素,生成基于超像素的概率分布图像.采用贝叶斯跟踪框架,根据后验概率最大化,在概率分布图像基础上确定目标的位置.实验表明,该算法在复杂环境下目标跟踪的过程中对目标发生的形变和遮挡现象有很强的鲁棒性,能够实现准确稳定的在线目标跟踪.     

基于遗传算法的人脸识别系统设计

该文设计了一套基于遗传算法的人脸识别系统,整个系统包括人脸检测与定位阶段,该文采用垂直灰度积分投影算法确定了人脸左右边界,采用基于Hough变换的圆检测算法定位了眼睛中心,然后利用小范围水平灰度积分投影法确定了嘴巴中心,最后利用方框锁定、局部搜索法确定了眼角和嘴角。特征提取阶段,该文在特征矢量的质量与数量两方面做了权衡,保证了系统的运行速度。人脸识别阶段,该文采用了根据遗传学而演化的一种高精度、高搜索度算法——遗传算法训练并确定了识别系统的权重与阈值,提高了识别系统的速度与精度。在系统设计中,该文选用了两个人脸数据库共计180幅图像用于训练与检测,该系统在实验中识别正确率可达95%以上。     

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法。将Intel公司开放的OpenCV源代码作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,可根据需要用C＋＋语言开发视频应用程序,从而克服了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点。给出了部分OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的运动目标检测与跟踪的应用程序验证了该方法的有效性和可行性。对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等图像预处理,获得二值化黑白图像。通过轮廓提取和跟踪检测得到车辆和人的外轮廓,进而实现运动目标的跟踪。在VC＋＋6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法。实验结果表明,该方法可行。     

一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法

提出了一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法。该方法首先在YCbCr颜色空间使用高斯模型构建目标颜色模型,根据该颜色模型在图像中进行目标检测,获取目标中心,然后利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中可能出现的位置,以该位置为中心建立搜索区域,在搜索区域内进行目标检测,计算目标中心位置,同时以该位置作为观测值,进行下一帧预测。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

非刚性运动目标识别跟踪研究现状

基于非刚性目标运动跟踪问题进行分析,针对运动过程中目标会出现旋转、比例变化及形变等情况,在复杂的背景中通过特征识别匹配实现跟踪。以运动目标的检测识别方法及特征识别方法为出发点,对目前几种经典方法进行分析、比较。结果表明:与光流法及背景差分法相比,MHI在非刚性目标运动的检测准确率、实时性以及鲁棒性方面均占优势;特征匹配技术SURF则可更好地平衡处理速度和效果性能。以SIFT使用不同尺度确定稳定特征点的思路为基础,提出多小波变换图像分析方法,用于实现对序列图像运动目标的特征匹配。     

基于动态规划的多目标复合检测与跟踪算法

基于动态规划的多目标检测跟踪算法涉及计算量爆炸和邻近目标难分辨的问题．针对实际应用中目标个数未知和环境中强弱目标并存限制的情况,提出一种基于动态规划的多目标复合检测与跟踪算法．首先利用传统恒虚警率(CFAR)算法进行一次检测,实现对强目标的检测和剔除;然后采用基于动态规划检测前跟踪算法对一次检测后的数据进行分区动态规划,实现对微弱目标的检测与跟踪,从而实现复杂环境下密集目标的有效探测．通过仿真和实测数据对本文算法性能进行了验证,结果表明该算法的高效性和稳健性．     

基于策略梯度的目标跟踪方法

针对目标跟踪过程中的遮挡、形变和快速运动等问题,提出基于策略梯度的目标跟踪方法. 该方法利用策略梯度算法训练策略网络. 该策略网络能够根据当前跟踪结果的可靠性进行动作决策,以避免错误的模板更新或者重新检测丢失的目标. 在决策过程中,通过计算加权置信度差值分析当前跟踪结果的鲁棒性和准确性,使得策略网络能够更准确地评估跟踪结果. 在重检测过程中,提出有效的重检测方法,对大量的搜索区域进行过滤,大大提高了搜索效率,利用决策模块检验重检测结果,确保重检测结果的准确性. 利用提出的算法在OTB数据集及LaSOT数据集上进行评估. 实验结果表明,提出的跟踪算法在原算法的基础上提高了2.5%~4.0%的性能.     

基于模板匹配的人脸识别跟踪方法研究

在对运动物体的实际追踪过程中,由于目标运动方向不确定、背景环境复杂多变等因素,增加了动态目标跟踪的难度,所以用普通识别方法较难提取出目标特征,从而无法准确跟踪动态目标。提出了基于模板匹配的人脸识别算法,分析了基于方向梯度直方图(HOG)的人脸特征提取算法和基于欧氏距离的人脸识别算法,设计出了人脸识别跟踪系统。实验结果表明通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出,该系统实现了对特定目标的人脸识别和跟踪。     

TLD目标追踪算法研究

文章利用一个二值分类器、P-N分类器来改善未标记的数据的分类。P-N分类器需要利用数据集进行模型的学习,学习过程是通过正样本和负样本的约束,P-N分类器被用于目标检测以及追踪的在线学习。试验表明,利用P-N分类器的学习算法能够从一段未标记的视频序列检测、追踪指定目标。     

基于FPGA的图像识别与跟踪系统

设计了以FPGA为主芯片对目标物体进行识别与跟踪的系统。采用MT9M011数字图像摄像头采集初始图像;利用基于模型匹配的Sobel边缘检测算法实现对目标物体的识别;运用基于边缘特征检测和基于区域特征检测相结合的跟踪算法实现对目标物体的稳定跟踪。测试结果表明,整个系统能够有效稳定地对目标物体实施跟踪。     

基于SURF目标跟踪算法研究

SIFT算法是特征图像特征提取中一种最具鲁棒性的算法,但是其在特征提取匹配上速度较慢,很难满足实时目标跟踪的要求。使用SURF特征提取方法既保持了SIFT算法的高精度的优点,又克服了速度慢的缺陷。提出使用SURF提取并且匹配目标的特征点,用重心算法计算目标的脱靶量,通过小区域跟踪方法和高速硬件平台实现目标的实时跟踪。实验证明,算法对目标的轻微旋转、部分遮挡、亮度变化具有很强的鲁棒性,跟踪速度比SIFT算法也极大提高。     

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。     

Target Tracking Algorithm Based on Meanshift and Kalman Filter

Directed at the problem of occlusion in target tracking, a new improved algorithm based on the Meanshift algorithm and Kalman filter is proposed. The algorithm effectively combines the Meanshift algorithm with the Kalman filtering algorithm to determine the position of the target centroid and subsequently adjust the current search window adaptively according to the target centroid position and the previous frame search window boundary. The derived search window is more closely matched to the location of the target, which improves the accuracy and reliability of tracking. The environmental influence and other influencing factors on the algorithm are also reduced. Through comparison and analysis of the experiments, the modified algorithm demonstrates good stability and adaptability, and can effectively solve the problem of large area occlusion and similar interference.     

基于PLC目标跟踪系统实验设备研究与设计

为了提高高职机电专业学生对随动系统的了解和学习,提出了一种基于PLC的目标跟踪系统实验设备。该设备通过采用微波雷达传感器检测目标运动,由PLC和交流伺服系统构成的双轴控制系统,对运动目标进行位置跟踪。     

仅有角测量的跟踪机动目标系统

仅有角测量跟踪技术在理论上和实际上受到了广泛的应用。由于以往的仅有角测量跟踪滤波器不能精确跟踪机动目标,本文提出了带有机动目标检测器的修正增益的推广卡尔曼滤波器。这种滤波器是以线性动态系统及非线性观测方程为前提而推导的。文中给出了仿真数据结果,并与准线性卡尔曼滤波器,改进型推广卡尔曼滤波器作了比较。     

基于改进核相关滤波算法的目标跟踪

针对核相关滤波算法仅使用一种特征表达进行目标追踪,使其在一些场景中跟踪效果不佳的问题,提出了一种多特征融合的核相关滤波跟踪方法。采用31维的方向梯度直方图特征、58维的局部二值模式特征和1维的灰度特征进行融合。该算法选择在特征层进行特征融合,先将方向梯度特征和局部二值模式特征并联融合,再将融合后的特征串联融合灰度特征,形成新的特征表达。在OTB(Object Tracking Benchmark)数据集上进行了测试,结果表明,该算法具有更好的跟踪效果。     

一种动态目标检测与跟踪的方法研究

对于远距离、小目标的判读其传统方法通常是采用胶片或录像带记录图像,然后人工标定和判读.本文针对靶场中靶标检测存在的问题,提出了给予图像处理技术的靶标检测方法.首先介绍了静态靶标检测方法,然后提出了动态靶标的跟踪策略.测试结果表明,本文提出的方法和策略,可以满足靶场靶标检测和定位的实际需要.