基于中值滤波和多特征融合的粒子滤波车辆跟踪算法研究

为获得复杂环境下较好的车辆跟踪结果,提出了一种基于中值滤波和多特征融合的粒子滤波车辆跟踪算法.在粒子滤波跟踪框架中,首先将车辆图像从RGB(Red,Green,Blue)颜色空间转换到HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间,利用中值滤波对视频图像进行预处理后,再利用prewitt算子检测图像边缘信息,然后融合颜色和边缘两个特征,实现复杂环境下的车辆跟踪.实验结果表明,该算法具有较好的目标跟踪精度和鲁棒性,能有效解决单一颜色特征下容易导致目标车辆跟踪丢失的问题.     

基于RGB颜色空间的视频运动目标检测

为解决当前视频运动目标检测中检测精度不高以及视频颜色失真对运动目标检测的干扰问题,该文提出了一种改进的视频运动目标检测方法.比较了多种颜色空间下的运动目标检测算法,通过对视频的RGB(Red Green Blue)颜色空间建模,根据实际情况,对不同的颜色分量赋予不同的权值,提高了该颜色空间的真实性.同时,创新性地将神经网络与颜色空间结合,通过自组织映射,实现了对视频流数据中的运动目标检测.大量的实验结果表明,该方法对提高视频运动目标检测准确率有着显著的效果.     

基于kinect摄像机的多运动目标实时跟踪

多运动目标跟踪是视频监控中的关键问题,在目标相互运动发生遮挡时,采用二维摄像头监控容易丢失信息而造成跟踪失败.本文采用kinect摄像机获取目标的RGB图像及深度图像,并分别获取基于RGB图像信息的目标颜色模型和基于深度信息的目标三维空间模型,在视频帧间将颜色、空间模型分别匹配得到目标帧间匹配度,通过Mahalanobis距离算法实现多目标匹配,从而得到多目标识别跟踪结果.实验表明,在RGB-D数据集及拍摄的视频序列上均取得了较好的跟踪结果,实现了kinect三维视觉下的实时多目标的跟踪.     

基于HSV颜色空间的视频镜头检测

为了克服光线变化和运动对视频镜头检测的影响,本文提出了一种新的视频镜头检测算法.该算法把视频图像从RGB颜色空间映射到HSV颜色空间.再重新量化图像的H与S分量到127个色度区域,最后通过比较帧间图像在色度区域的重叠程度来检测镜头的变化.同时采取有效的虚假镜头分割分析机制以减少图像快速变化的影响.实验结果表明,本算法具有较高的准确率和查全率,并且有较快的处理速度,在视频镜头分割检测领域具有一定的实用价值.     

一种结合颜色纹理直方图的改进型Camshift目标跟踪算法

针对背景中存在颜色相近目标或目标被遮挡时Camshift算法跟踪失败的问题,提出了一种改进的Camshift目标跟踪算法。首先,改进算法模型直方图的计算选用颜色和纹理相融合的直方图概率分布,解决了Camshift算法只使用单一的颜色模型、很难适应物体大范围运动造成的背景变化或遮挡的不足;其次,图像权值采用目标模型与目标候选模型特征概率之比的平方根来计算,并用权值进一步估计目标的位置和方向,克服了原始Camshift算法中图像权值仅依靠目标模型计算的不足,大大减少了背景特征对跟踪的影响;最后,利用粒子滤波对运动目标状态进行估计,以克服目标运动引起的遮挡、交错或重叠,进而提高目标位置跟踪精度。实验结果表明,改进算法的平均每帧成功率达到50%以上,平均中心位置误差低于20%。改进算法能有效改善目标跟踪性能,从而实现目标跟踪的有效性、准确性。     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

粒子滤波器与Mean Shift算法在人脸跟踪中的应用

目的针对背景复杂的彩色视频图像序列,提出了一种梯度和颜色直方图相结合的双线索人脸跟踪算法。方法首先利用颜色确定肤色区域,再根据人头的椭圆形状利用梯度确定头部轮廓,从而获取人脸区域。在跟踪过程中采用粒子滤波方法得到人脸初始粒子与位置;然后用Mean Shift算法进行粒子更新,判断目标运动方向。结果与结论该方法对复杂背景下人脸旋转、遮挡及背景肤色干扰下的跟踪,具有较强的鲁棒性,能够更好地克服在视频跟踪中的遮挡问题。对于丢失目标的跟踪情况进行改进还有一定的困难,这也是以后研究的重点。     

应用颜色与光流特征的粒子滤波的视频跟踪

在视频跟踪系统中,为了在连续帧的图像空间中找到移动目标的坐标、速度、大小以及旋转等状态信息,并且为了克服单一特征表征造成的可分性差的问题,提出了在3层粒子框架下的基于颜色和运动特征的滤波算法.首先,分析并提出了目标候选模式和原型之间的颜色特征和光流特征的相似度测量方法.然后,通过首层位置粒子的衍生算法使得颜色与光流特征应用于不同层次的粒子中,从而解决了多特征测量的融合问题.实验结果表明,本算法在无遮挡时能够不丢失地跟踪目标,正确地估计目标状态,并据此自适应地调整跟踪窗口的位置、大小和方向;在有遮挡时,算法能正确地预测目标位置并在目标重新出现后能够及时捕捉目标继续跟踪;本算法的位置跟踪的相对误差精度约10%.     

基于RGB颜色空间的矿井运动目标检测及跟踪方法

在研究灰度平面帧差法的基础上,提出了一种基于RGB颜色空间色变帧差法的运动目标检测方法,算法对彩色视频帧在RGB 3个平面上分别进行相邻两帧帧差计算,比较每个像素点RGB 3个平面像素值的变化是否同向并分别进行叠加计算,所得帧差图像中的运动目标图像更清晰、噪点更突出,使前景图像与背景图像更容易分离,后续的二值化、滤波、填充及膨胀腐蚀等形态学处理更加容易。在Labview软件平台上,采用上述算法与Camshift算法联合实现了对矿井运动目标的检测和跟踪。现场测试结果表明:该联合算法可以完成对矿井运动目标的实时、准确检测与跟踪,还可与矿井现有安全生产监测监控系统实现联动,可最大限度地确保矿井生产安全。     

改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法

为解决视频监控系统中因光照变化、相似颜色干扰及快速动目标而导致的目标易丢失问题,提出一种改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法。首先采用三帧差分和ViBe算法结合进行前景目标提取和检测,以消除鬼影的干扰,利用色度特征和梯度特征相结合的方法来抑制阴影;同时通过将边缘特征融入到Meanshift算法中,引入运动矢量在当前帧中预测下一帧运动目标的位置,实现场面监视环境中运动目标的持续、准确跟踪。通过在监控视频中行人、车辆及飞行器等不同场面目标做实验,验证了本文方法不仅能够持续、准确地跟踪运动目标,并且可适用于场面雾天低能见度条件下的运动目标跟踪。     

基于LBP纹理和改进Camshift算子的车辆检测与跟踪

提出了利用背景图像LBP（局部二值模式）纹理和当前帧图像LBP纹理的相似度分析提取前景的方法,克服了车辆检测中常用的帧差法、背景差分法对光照比较敏感的缺点.同时基于H,S,V分量及改进的LBP纹理的联合直方图与金字塔L-K光流法中心跟踪相结合的Camshift跟踪算法,有效地解决了背景目标颜色相近可能会导致跟踪的目标区域加入背景后变大、处理较大帧间位移的视频跟踪上搜索窗口的位置准确度较低的问题.实验证明,该方法具有良好的检测和追踪效果.     

多运动目标探测标记及跟踪

针对跟踪系统对多目标跟踪以及对实时性的要求,给出了一种基于中心点和面积特征匹配的多运动目标探测标记及跟踪方法．该方法利用对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记,提出了一种新的探测搜索标记法,赋予不同连通区域不同的数字来区分,通过四连通区域法来实现．由运动目标的4个顶点来确定中心点,通过面积及中心点距离从而进一步去匹配,最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标,从而实现对运动目标的跟踪．采用上述算法,对车辆视频进行了跟踪,取得了较好的实验结果,跟踪实验结果验证了该方法具有很好的实时性．     

一种多目标检测跟踪算法研究

针对多目标跟踪领域中现有研究方法存在的实时性差、易漂移等问题,基于YOLOv3算法和KCF算法,提出了一种多目标检测跟踪算法.首先,利用训练好的YOLOv3网络获取视频中目标的位置,并对各个目标进行ID分配;其次,将多个目标并行输入到基于核相关滤波的跟踪模块进行目标跟踪;然后,判断是否满足启动修正策略的条件,若满足则用...     

基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法

多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检测,使用生成对抗网络构建特征提取模型,学习目标的主要特征以及细微特征,再运用生成对抗网络生成多目标的运动轨迹,最终融和目标的运动信息和外观信息,得到跟踪目标的最优匹配.在MOT16数据集下的实验结果表明,提出的多目标跟踪算法具有较高的精确度和鲁棒性,对比目前身份交换和跳变最少的算法,跳变的次数少了65%,准确度提高了0.25%.     

基于AM5708的智能多目标跟踪监控系统设计

监控系统的视频序列往往受到环境噪声、运动目标繁多和目标遮挡的影响,针对传统视频监控无法对人员实施有效检测、跟踪和计数的问题,设计一种基于ARM的智能多目标跟踪监控系统.从整体性角度阐述系统硬件设计方案和软件环境搭建.在算法实现方面,基于改进的自适应高斯混合模型和卡尔曼滤波实现了目标检测和跟踪,引入匈牙利算法进行数据关联来解决多目标跟踪的任务指派问题,同时利用检测目标和预测目标之间的欧式距离以及卡尔曼滤波解决了遮挡问题.实验结果表明,系统在场地和摄像头视角有限的情况下可以有效跟踪到6个运动目标,其平均处理能力保持在18帧/s.     

改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法

为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns, LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高斯混合模型结合进行背景建模和目标检测,以抑制阴影的干扰;同时将LBP算子的纹理和颜色融入Camshift算法中,结合Kalman滤波进行目标运动状态的预测,最终实现对监视场景中运动目标的可靠、稳定跟踪。采集行人、车辆及航空器等不同类目标进行实验,验证了本文方法不仅能够稳定、精确地跟踪运动目标,同时可适用于场景雾天低能见度条件下的目标跟踪。     

IPNet:帧间预测校验的多域卷积神经网络目标跟踪算法

针对现有卷积神经网络分类预测MDNet算法在线更新机制容易将错误样本引入网络模型,导致跟踪算法失效的问题,提出一种基于帧间预测校验的MDNet目标跟踪改进算法IPNet。该算法运用视频压缩领域的帧间预测方法和聚类算法,在前一帧目标跟踪位置的基础上,计算前后连续两帧中目标的相似度,估计出目标下一帧可能出现的候选区域,实现目标位置预测,达到校验跟踪结果的目的。IPNet算法能有效减少更新样本导致的跟踪失效问题,改善了在目标旋转、快速运动以及背景混杂等情况下的跟踪效果,提升了算法的跟踪性能。     

一种结合背景差分的改进CamShift目标跟踪方法

针对传统的CamShift目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域,以及当目标物的颜色与背景色相似时容易跟丢的问题,提出了一种结合背景差分的CamShift改进方法.首先利用背景差分法检测出的目标区域作为CamShift算法的初始搜索窗,以解决手动选择跟踪目标的问题;然后在跟踪的过程中比较CamShift算法每一帧搜索窗的中心横纵坐标与背景差分法检测出的目标区域矩形框中心的横纵坐标,根据设定的阈值来选择CamShift算法下一帧的搜索窗,以解决目标色与背景色相似的问题.仿真实验表明改进方法在目标与背景色相似的情况下也能有效地跟踪目标.     

基于目标检测和图割的多目标跟踪算法

多目标跟踪是智能视频监控中的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于运动目标检测和图割理论的多目标跟踪算法.首先,利用码本模型对背景建模,检测运动目标.然后,令一个标签对应一个目标,建立能量方程,把多目标跟踪问题转化为能量最小化的组合优化问题.最后,构造网络图,利用最大流-最小割算法寻找最优解.实验结果表明,所提算法能够处理新目标的进入和原有目标的离开,对多目标之间的遮挡具有较强的鲁棒性.