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针对运动目标在运动过程中的交叉、遮挡等情况,采用自适应阈值的Vibe算法来压缩背景杂波和相关噪声,进而对运动目标进行检测.采用基于Camshift优化的粒子滤波算法对运动目标进行跟踪,该算法在粒子滤波算法的基础上结合Camshift算法的优点,加入当前观测信息,使粒子更好地采样于目标周围,提高了粒子效率,节省了算法时间.实验表明,自适应阈值的Vibe算法能够准确检测复杂场景中的运动目标,并能够适应噪声干扰和光照变化,而基于Camshift优化的粒子滤波算法能够在目标快速运动、遮挡情况下对目标进行准确跟踪. 相似文献
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针对单目视觉移动机器人目标跟踪的实时性和鲁棒性要求,提出了基于Kalman滤波器的改进Camshift算法检测和定位目标.将Kalman预测值作为目标初始位置,补偿摄像头和目标相对运动导致的目标在图像中的偏移.在系统“跟丢”后判断目标丢失的原因,根据原因自适应拓展搜索窗口作为Cam-shift算法的下一帧初始搜索窗口.为了验证改进算法的有效性,自主研制了一种应用该算法的履带式机器人实时目标跟踪系统.实验结果表明:该系统具有很好的鲁棒性和实时性. 相似文献
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传统的Camshift算法在跟踪的目标发生遮挡时容易导致跟踪失败,针对这种情况提出将Kalman滤波与Camshift相融合的算法.在运动的跟踪目标出现遮挡的情况下,根据Camshift算法得到的运动目标在上一帧的运动参数,利用卡尔曼滤波对当前帧运动目标的参数进行预测,从而保证了实时跟踪.实验对动态遮挡和静态遮挡两种情... 相似文献
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在侦查目标追踪过程中,采用当前方法对视频进行浓缩处理时,所用时间较长,浓缩处理后视频中有效信息丢失率较高。为此,提出新的侦查目标追踪过程中视频浓缩方法。通过混合高斯模型模拟视频信号,实现视频前景建模和背景建模;在Camshift算法下降H分量的颜色概率分布图和颜色直方图相结合,对视频中存在的图像帧进行运算,通过调整搜索窗的大小实现对运动目标的追踪;采用松弛线性规划算法获得目标运动轨迹对应的最优时间标签,结合目标轨迹、背景序列和最优时间标签实现视频的浓缩处理。仿真结果表明,所提方法的浓缩耗时较短,视频中有效信息得到了有效保存。 相似文献
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基于Camshift的多特征自适应融合船舶跟踪算法 总被引:2,自引:2,他引:0
基于航道内船舶监控图像序列的多目标跟踪技术是开展船撞主动预警,提升桥区船舶通航安全的前提.基于颜色直方图的Camshift跟踪算法在复杂气象条件下无法得到准确的跟踪结果,本文提出了一种多特征自适应融合的多目标跟踪算法.该算法的目标模型由颜色、形状及纹理多特征自适应融合实现,增加了描述目标模型的可靠性和鲁棒性;在跟踪目标... 相似文献
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