复杂场景中相关滤波跟踪算法的优化

相关滤波跟踪器近几年在许多视觉跟踪任务中都取得了优异的性能，显示出了较高的精度和帧率。但限制其跟踪性能的问题仍有很多，例如图像表征方式单一，传统尺度估计的方式计算复杂度高，对快速运动、背景杂乱等复杂场景跟踪效果不佳。针对这些问题，提出了一个跟踪框架来分别估计目标位置和尺度的变化，通过相关滤波和颜色直方图模型相结合的方式评估目标位置，再从最可信帧中训练核尺度相关器来预测目标的尺度变化。同时，对模型采用保守的方式进行自适应在线更新，以防止误差累加破坏模型。在跟踪数据集（OTB-2015）中该算法在运动模糊、尺度变化、背景杂乱、快速运动等挑战性场景中表现出良好的优越性。     

多模式融合的目标跟踪算法

为了解决目标跟踪中运动模型复杂,运动场景多变的情况,提出了一种多模式融合的目标跟踪算法.该算法选取目前广泛应用的mean-shift和粒子滤波算法分别跟踪目标,得到当前目标位置的候选值,并采用加权合成参考函数建立参考模板.然后,以侯选目标位置差异和参考模板为标准,确定目标的正确位置.最后,根据当前帧目标模板和参考模板的距离来决定是否更新模板.实验仿真结果表明,与单一的目标跟踪算法相比,本文算法的平均跟踪误差减小了一倍以上.假如参考模板更新错误,下一帧中仍能以67%的概率正确跟踪目标,连续3次模板更新之后,误更新的模板对目标跟踪的影响可以降低到10%以下,有效地降低了模板更新引起的跟踪错误和跟踪不稳定.     

一种视频序列中运动目标的跟踪方法

针对运动目标的跟踪,采用模板匹配法和kalman滤波嚣进行图像跟踪,跟踪前先进行模板提取,采用投影法来投影出模板的位置,然后再对这个模板在视频序列中进行目标跟踪.理论分析和实验结果表明,该算法对于视频运动目标的跟踪,能有效检测出目标图像,对于实时视频图像处理有深远的影响.     

自适应模板更新和目标重定位的相关滤波器跟踪

针对核相关滤波器在跟踪中因目标快速运动导致的目标易丢失和部分遮挡问题,本文在多特征尺度自适应核相关滤波器(Scale Adaptive with Multiple Features tracker,SAMF)基础上,提出一种融合自适应模板更新和预测目标位置重定位的核相关跟踪算法。采用联合目标移动速度和特征变化的模板更新机制增大对目标快速运动适应性,根据长时滤波器和短时滤波器协作跟踪提出目标位置修正和重定位模型提升跟踪器应对目标部分遮挡的能力。在OTB-2015视频序列集100组序列中与序列集提供的算法进行对比,本算法跟踪精度相比SAMF提升2%。在目标发生快速移动时本文算法具有更好的追踪目标能力,目标重定位也很好地解决了目标部分遮挡问题。     

采用核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪

由于现存的大多数基于检测的跟踪器都没有解决尺度变化问题,本文在传统的基于检测的目标跟踪框架下设计了一种尺度估计策略,并给出了基于核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪算法。该算法利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,通过对核相关滤波器的在线学习完成目标位置和尺度的检测,并在线更新核相关滤波器。为了验证本文算法的有效性,选取了10组场景复杂的视频序列进行测试,并与其它5种优秀跟踪方法进行了对比。结果表明,本文提出的方法比上述5种优秀跟踪方法中的最优者的平均距离精度提高了6.9%,且在目标发生尺度变化、光照变化、部分遮挡、姿态变化、旋转、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性。     

基于场景辅助特征的T-S目标跟踪

针对遮挡同时目标附近出现相似目标干扰所导致的错跟问题,本文提出利用场景中辅助特征提升目标跟踪抗遮挡以及抗相似目标干扰性能。首先检测场景强特征及目标附近相似干扰,定义二者为场景辅助特征;其次,建立能够较好描述场景强特征及目标运动规律的动态模型以及相似干扰约束;最后,将场景辅助特征及目标的动态模型以粒子滤波的形式表达,提出T-S跟踪算法。采用SPEVI及OTB100数据库中若干典型测试视频,与近年来6种先进跟踪算法进行对比实验,并采用两种评价体系考量。实验结果表明,本文T-S算法对SPEVI多人脸、红外车辆的跟踪误差分别为24 pixel和8 pixel;对OTB100数据库中8种视频跟踪测试时,在重叠率阈值为0.5时的跟踪成功率为0.51,优于其它对比算法。本文T-S跟踪算法能够较好应对遮挡及相似目标干扰。     

一种复杂背景下运动目标检测与跟踪方法

为了准确快速检测和跟踪运动目标,扩大视频监控系统中摄像机的搜索和跟踪范围,在目标检测部分提出了一种将双向差分相乘法与基于仿射运动模型的匹配差分法相结合的运动目标检测方法;在目标跟踪部分改进Camshift算法,利用目标边缘轮廓信息完成对运动目标的跟踪,最后在基于BF533的网络视觉跟踪监控系统上进行了实验。结果表明,所提方法能够对运动目标进行准确检测和大角度跟踪,在单目摄像机的视频监控系统中具有较高的实用价值。     

基于快速运动场景下的目标跟踪改进算法

为解决目标快速运动时跟踪算法出现目标丢失和跟踪精度大幅度下降等问题,在现有的Autotrack算法基础上对其进行改进,提出了一种基于快速运动场景下的目标跟踪算法。引入空间正则权重项w对距离目标中心比较远的样本进行相应的惩罚,调整原本的全局响应变化量并将其作为时间正则项。将空间正则项和时间正则项相结合,并引入目标函数中进...     

引入样本删除机制的TLD粒子群目标跟踪

为提高TLD算法在广泛场景下跟踪鲁棒性和实时性的问题,本文从跟踪模块和学习模块两个方面对TLD算法进行了改进,提出引入样本删除机制的TLD粒子群目标跟踪算法。首先,用基于颜色特征的粒子群目标跟踪算法替代TLD算法中原来的跟踪模块,增强TLD算法在应对目标出现非刚性形变、尺度变化、旋转、遮挡等情况下的跟踪鲁棒性。接着,针对TLD算法的学习模块引入样本删除机制,在跟踪过程中为样本库中正负样本数量分别设定一个阈值,当正负样本数都达到各自阈值时,便会启动样本删除机制。然后,对待分类进入样本库的图像块进行等级评价,删除对正负样本表征能力都较弱图像块。最后,将样本库中的正负样本与当前目标进行相似度匹配,删除对当前目标表征能力低的样本。通过对OTB2013和OTB2015数据集中相关视频序列的实验结果证明,本文算法的OPE精确度达到0.687,算法的OPE成功率为0.488,算法运算效率平均提高了25.71%。基本满足广泛场景下目标跟踪的鲁棒性,并显著了提高算法运算效率。     

海上无人机对运动船舶的长期检测跟踪算法

针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于 YOLOv5 和 ECO_HC 相结合的海上目标长时检测跟踪算法。 首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标 丢失时利用 YOLOv5 检测器重新定位目标位置,并初始化跟踪器模型,消除累计错误信息。 其次针对目标在跟踪过程中存在的 旋转变化,利用傅里叶-梅林变换进行旋转参数估计,减少了目标旋转造成的跟踪器性能下降问题。 本文算法在 OTB-100 数据 集上的平均精确度和成功率为 83. 9% 和 76. 7% ;在无人机平台上进行实际海上场景船舶跟踪实验,在完全遮挡及离开视野两种 情况下精确度和成功率分别为为 80. 9% ,60. 4% 和 90. 2% ,48. 3% ,实验表明本文算法可以有效抑制常见海面干扰因素的影响。     

基于注意力机制的多尺度车辆行人检测算法

无人驾驶汽车在复杂多变的交通场景中能提前且准确检测到车辆行人的动态信息尤为重要.然而,无人驾驶场景下存在相机快速运动、尺度变化大、目标遮挡和光照变化等问题.为了应对这些挑战,本文提出了一种基于注意力机制的多尺度目标检测算法.基于YOLOv3网络,首先,使用空间金字塔池化模块对多尺度局部区域特征进行融合和拼接,使网络能够...     

利用最佳伙伴相似性的改进空间正则化判别相关滤波目标跟踪

针对空间正则化判别相关滤波跟踪算法(SRDCF)在目标发生遮挡、尺度变化和形变情况下的跟踪失败问题,提出利用最佳伙伴相似性的改进SRDCF目标跟踪算法。首先,以SRDCF算法为基础,利用双层搜索策略解决目标跟踪中的目标定位问题和尺度估计问题;然后,利用一种新颖的鲁棒模板匹配技术,通过融合空间权重、相关滤波得分和最佳伙伴相似性得分来估计候选目标位置,解决遮挡情况下的目标重定位问题;最后,采用自适应模板更新策略解决遮挡情况下模板漂移问题。本文采用OTB-2013数据集评估本文算法的性能,同时与34种流行算法进行比较,结果表明本文算法的精确度得分和成功率得分分别为0.853和0.648,相比传统的SRDCF算法分别提高1.79%和3.51%。本文算法能很好地解决目标遮挡、尺度变化和形变情况下的目标跟踪问题,具有一定研究价值。     

基于多特征融合的运动目标跟踪方法

采用单一特征描述目标和传统模型更新方法对目标进行跟踪难以适应目标的遮挡、形变以及复杂场景变化等问题。针对此问题,提出一种多特征融合和选择性更新模型的相关滤波器跟踪算法。分别利用方向梯度直方图和颜色特征训练滤波器模型,在检测阶段根据不同特征响应图的峰值旁瓣比和加权融合两种特征;根据每帧最终目标位置响应图的峰值旁瓣比,判断目标是否发生遮挡,发生遮挡时则不更新模型,下一帧中继续使用当前模型进行跟踪。选取公开测试视频集中12段视频序列与多个前沿运动目标跟踪算法进行对比实验,结果显示,相对于次优的基于颜色特征(color names,CN)的算法,平均中心位置误差减少了25.12像素,平均跟踪精度提高了29.31%。实验结果表明,在目标发生尺度变化、遮挡和光照变化等情况下,该算法可以稳定、准确跟踪运动目标。     

结合分段复合权值与多策略的视觉运动目标跟踪

由于视觉监控中运动目标跟踪的准确性易受遮挡、摄像机运动、目标外观变化等因素的影响,本文提出了一种结合分段复合权值与多策略的视觉跟踪算法。该算法首先利用目标、背景以及候选区域特征信息建立分段的复合权值得到目标的位置概率分布。然后结合空间一致性和滞后阈值分割目标位置概率图以进一步抑制噪声干扰,同时通过分析分段复合权值变化判断目标遮挡,调整目标跟踪候选范围,并结合目标历史尺度信息对当前目标尺度进行自适应调整。最后,对目标以及背景区域信息进行动态更新以适应目标外观与场景变化。与典型算法进行的对比实验结果表明:该算法能够有效地应对目标遮挡与摄像机运动等因素的影响,实验时对各组视频的平均处理时间约为10ms左右,适用于复杂场景条件下运动目标的实时跟踪。     

L1-L2范数联合约束的鲁棒目标跟踪

针对稀疏原型跟踪方法中未考虑正交模板系数的密集性的问题,本文提出一种L1-L2范数联合约束的鲁棒目标跟踪。首先,该方法建立基于L1-L2范数联合约束的目标表示模型,对PCA基模板系数和琐碎模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化约束,不仅提高了跟踪的准确性,而且保证了对目标遮挡的鲁棒性;其次,针对目标表示模型的优化问题,运用岭回归和软阈值收缩方法快速迭代求解PCA基模板系数和琐碎模板系数;最后以粒子滤波为框架,利用目标未被遮挡部分的重构误差和稀疏噪声项建立观测模型,并结合提出的L1-L2范数联合约束的算法实现目标跟踪。实验结果表明,与5个现有的跟踪算法相比,本文的跟踪算法具有更好的准确性和鲁棒性。     

基于双模型的相关滤波跟踪

为解决因边界效应导致相关滤波跟踪算法不够稳健及其不能适应尺度变化的问题,提出了一种基于双模型的相关滤波跟踪算法。将目标跟踪分为位置预测和尺度预测两部分,在位置滤波器模型进行位置预测阶段,先通过对待测样本进行样本增强处理,使得到的样本更符合实际场景。再通过交替方向乘子法进行位置滤波器的迭代求解,最后得到估计的目标位置。在尺度滤波器模型进行尺度预测阶段,通过在估计的目标位置处构建多尺度金字塔来训练尺度滤波器,再求解得到目标的尺度,将双模型得到的结果作为最终的跟踪结果。最后通过引入一个遮挡判据来判断是否更新模型以提高算法的鲁棒性。实验表明,改进算法和经典的相关滤波跟踪算法相比,在跟踪成功率上提高了18%,在跟踪精度上提高了11%。在目标被遮挡、自身尺度变化时,改进算法仍能稳定跟踪。     

基于Mean Shift和灰色预测的快速运动行人跟踪

针对MeanShift跟踪算法在跟踪快速运动的行人时往往不能持续跟踪的不足,提出了一种基于GM（1,1）灰色预测的MeanShift运动行人跟踪算法。依据行人衣装颜色分布建立了目标模板,利用GM（1,1）模型预测行人可能出现的位置并作为搜索目标的起始点,在该点邻域内利用MeanShift迭代求取行人的实际位置。实验结果表明,本算法对于快速运动行人和被遮挡行人均能给出较为良好的跟踪效果,并减少了MeanShift的迭代次数。     

基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪

泳池是一个变化较大的动态场景,会受到气泡、光照强度和水波等因素的干扰,针对泳池环境的复杂性特点,本文提出一种基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪算法。首先,结合Mean Shift算法中的核函数原理和目标模型,以RGB颜色直方图为核心建立水下运动目标模型,然后在粒子滤波跟踪水下目标的过程中,利用Mean Shift算法对粒子进行收敛,使粒子的分布更加接近目标的真实位置。仿真试验结果表明,本文提出的算法能够克服水波、阴影、气泡、遮挡等因素的干扰,实现了水下复杂背景下的实时稳定的目标跟踪。     

融入运动信息和模型自适应的相关滤波跟踪

为解决余弦窗的影响和复杂场景中的目标遮挡问题,提出了一种融入运动信息和模型自适应的相关滤波跟踪算法。采用HOG特征和颜色直方图特征互补结合的框架,引入卡尔曼滤波和上下文感知滤波器,可以解决余弦窗的影响;引入一种高置信度检测方法和一种新的模型自适应更新方法,可以解决目标遮挡的问题。将提出的算法在OTB-2015测试集与其他6种相关滤波类算法进行比较,实验结果表明,该算法精确度和成功率分别为0.821和0.615。相对于Staple-CA算法,精确度提升了1.3%,成功率提升了2.8%,同时,算法速度为54.34 帧/s,满足实际工程实时性要求。     

搜索区域和目标尺度自适应的无人艇海面目标跟踪

海面目标跟踪任务是实现水面无人艇自主化航行、智能化作业的重要基础。相比于普通场景的目标跟踪,海面目标跟踪需要面对目标抖动剧烈及目标尺度变化大等问题。针对海面目标在图像画面中抖动剧烈的问题,本文提出了搜索区域自适应算法,该方法通过对海面场景的分割完成了海天线位置的提取,然后通过海天线运动模型自适应地确定了每帧图像中目标搜索的区域;针对跟踪过程中海面目标尺度变化较大的问题,本文通过分割搜索区域的方法实现了目标尺度变化的自适应跟踪。基于相关滤波跟踪框架并结合上述两种改进策略,在真实的海面目标图像测试序列中,本文算法相比传统的相关滤波算法在跟踪精度上至少提升了26%,有效地解决了目标抖动剧烈和尺度自适应问题,提高了海面目标跟踪任务的精度。