基于轨迹聚类的超市顾客运动跟踪

针对超市等复杂应用环境下的运动目标轨迹跟踪问题,将轨迹聚类运用于目标跟踪中,提出了一种超市顾客运动跟踪方法。该方法对Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)算法提取并跟踪得到的特征点轨迹进行预处理,滤除背景和短时特征点以分离出运动目标所在区域的关键特征点;进而采用均值漂移(meanshift)算法进行轨迹聚类,解决了单帧静态特征点聚类时的目标遮挡问题;最后采用运动跟踪匹配算法对前后帧的特征点进行最优匹配,解决了目标出入视频区域以及具有复杂路线时的稳定跟踪问题,得到顾客的完整运动轨迹。实验结果表明,该方法能够在超市入口、生鲜区以及收银台等各种典型超市区域中完成顾客轨迹的运动跟踪,并对顾客部分遮挡、复杂运动轨迹以及异步运动等多种特殊情况具有较高的鲁棒性。     

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。     

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。     

基于时空背景差的运动目标检测算法

假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种基于时空背景差的运动目标检测算法.该算法融合背景差分、基于时间信息的帧间差分及基于空间信息的背景差分信息,得到真实运动物体的运动种子点,认为背景差分图像中包含运动种子点的连通区域为真实的前景目标,从而可以检测出正确而完整的前景目标.仿真实验表明,该算法可以避免背景模型对场景的表征不足及背景更新阶段造成的错误检测,即使在场景中存在微小运动的复杂环境下,仍能实现准确的运动分割.     

结合单高斯与光流法的无人机运动目标检测

针对无人机场景下运动目标检测对实时性要求高,运动背景、环境光照易变化等问题,提出一种结合单高斯与光流法的运动目标检测算法.首先,对运动相机捕捉的图像采用改进的单高斯模型进行背景建模,并融合前一帧图像的多个高斯模型来进行运动补偿,然后,将得到的前景图像作为掩模来提取特征点和进行光流跟踪,并对稀疏特征点的运动轨迹进行层次聚类.实验结果表明,该算法能有效地处理运动相机造成的前景对背景模型的干扰,背景建模速度快,对光照变化不敏感,检测出的目标接近真实目标.     

基于改进差分算法的运动目标检测与跟踪

针对视频序列中运动目标检测与跟踪的问题,改进传统的差分方法,提出一种基于二次插值的差分算法。在相邻两帧图像中插入若干图像使所得图像的背景近似为不动的背景,在用差分算法对图像检测与跟踪。实验结果表明,该方法能有效提高跟踪的效率和精度。     

一种基于动态规划的点目标轨迹关联算法

根据低信噪比条件下图像序列中运动小目标检测涉及信息量大、目标轨迹复合复杂、实时处理困难等特点，在对现有的检测算法研究分析的基础上，详细阐述和研究了一种基于动态规划能量累加的二级检测算法，此算法根据点目标运动的连续性和相关性，轨迹关联时利用最小二乘的方法预测目标位置，在预测位置对搜索窗口采取方向性限制，实验效果指出此算法可有效的检测出低信噪比条件下图像序列中的慢速运动点目标。该算法也可检测交叉运动的多个运动点目标。     

基于PSO算法的运动目标跟踪研究

提出一种基于PSO的运动目标跟踪方法,并在TMS320DM642上实现.该方法首先针对采集到图像的Y分量通过帧间差分和背景差分相结合的方法建立背景模型,然后检测出前景运动目标,接着通过前景运动目标初始化目标模板,再对目标模板和待跟踪视频图像分别进行两次金字塔降采样,降低目标模板和待跟踪视频图像的分辨率.在顶层金子塔上采用粒子群优化算法对跟踪目标进行粗定位,在中间层和底层金字塔上采用钻石搜索方法对跟踪目标进行精确定位.在目标跟踪的过程中,目标模板随运动目标的变化而不断更新,实现对目标的实时连续性跟踪.该方法可以有效降低计算复杂度,提高搜索效率.     

基于改进Camshift算法的视频对象跟踪方法

针对Camshift算法限于简单背景下跟踪特定颜色目标的局限性,提出一种改进的Camshift算法.首先在HSV色彩空间建立目标的背景加权三维直方图,将视频图像转化成颜色概率图,然后结合颜色概率分布图与差分图像,根据目标运动速率大小自适应的赋予两者不同的权重,实现了复杂背景下的目标跟踪.实验结果表明,该方法是十分有效的.     

基于统计模型和GVF-Snake的彩色目标检测与跟踪

为了能使传统监视系统具备目标自动检测与跟踪能力,提出了一种基于统计模型和GVF（gradient vectorflow）-Snake的彩色目标检测与跟踪算法.该算法可用于解决在静态背景下通过彩色视频信息来对运动目标进行自动检测与跟踪的问题,同时可直接给出目标轮廓的数学表示,并可简化后续目标识别算法的设计.该算法首先采用归一化RGB空间与灰度空间相结合的模型取代单一灰度模型来消除阴影对目标检测的影响;接着在此模型的基础上对差分图像进行GMM（Gaussian mixture model）建模,并构造运动边界图像,然后将静态图像轮廓提取算法GVF-Snake引入运动图像中,并通过修改能量项,使其能够跟踪运动目标的轮廓,最后针对Snake初始轮廓需要手工设定的问题,提出一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法,为加快GVF-Snake的收敛速度,还采用一阶差分算法来预测下一时刻目标轮廓的位置.实验结果证明,该算法对刚性和非刚性两类目标都有较好的跟踪效果,可应用于智能监视和交通监控等领域.