汽车智能驾驶系统中运动图像的实时检测与跟踪

采用CCD摄像机获取运动目标图像序列,用基于背景重建的运动变化,对运动目标检测;通过运动分割并求运动梯度计算出物体运动方向;利用目标的短时相似性,完成对目标的跟踪与识别,并进而实现对目标长时间的稳定跟踪,确定目标的运动规律,实现运动图像实时检测与跟踪的目的.基于上述运动目标检测跟踪算法,利用C++编写了实时处理程序,实现了动态单目标、多目标及不同方向运动目标的检测与跟踪.实验证明,本算法可以实现对单运动目标和多运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

运动目标检测与跟踪

运动目标检测与目标跟踪是判断采集的视频序列中是否存在运动目标、以及监控运动目标运动轨迹和时空变化的技术手段,在电子地图数据处理、X光像、遥感跟踪、军工设备和雷达信号处理中都有很重要的运用.本文基于两个背景变化不大的图像序列,背景模型的建立采用累计平均法,检测图像内容变化时利用重建的差分法,利用运动图形序列在时间和内容上具有连续性,建立运动前景影像的历史纪录图,然后通过对历史纪录图进行处理,输入到卡尔曼滤波跟踪器,实现动目标的检测与跟踪.实验结果表明,该方法能够准确地定位物体运动的方向,能确定运动目标的运动规律,能实现对运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

视频序列中运动目标跟踪新方法

提出了一种跟踪视频图像序列中运动目标的新方法.该方法利用一种基于动态信息窗口的自适应背景更新方法解决背景的复杂性问题,结合一种新的计算颜色模型解决运动阴影问题,从而得到具有精确边缘的特定运动目标.计算了运动目标灰度质心,在坐标系中记录其位置,并采用最小二乘法拟合实现了对运动目标的跟踪.实验结果表明这种方法能有效地跟踪并预测视频序列中的运动目标.     

基于递推估计和上下文更新的鲁棒单目标跟踪方法

针对杂乱背景和光照变化等容易使目标跟踪产生漂移的问题,提出一种基于递推估计和上下文更新的鲁棒目标跟踪方法,该方法是颜色粒子滤波目标跟踪的有效扩展.通过建立颜色粒子滤波跟踪的通用框架,利用上下文信息分配目标外观变化的置信度,在重采样阶段,采用递推估计从其外观相似度分数计算的权重选择粒子,并初始化异常粒子.形变和光照变化的视频测试表明,该方法可以克服光照变化和背景的影响,递推估计可以处理偏离整体估计的异常粒子.相比于标准颜色粒子滤波、粒子随机搜索法等方法,该方法在跟踪框中心误差和平均重叠方面均优于其他方法,在鲁棒性和准确性方面具有明显优势.     

融合运动状态信息的高速相关滤波跟踪算法

为解决相关滤波(Discriminative Correlation Filter,DCF)算法在快速运动、遮挡、尺度变化等复杂情景下的跟踪失败问题,提出一种融合运动状态信息的高速相关滤波目标跟踪算法.在传统DCF算法基础上做出以下改进:(1)在跟踪框架中融入卡尔曼(Kalman)滤波器,利用目标运动状态信息对预测运动轨迹进行修正,以解决目标复杂运动时易跟丢问题,提高跟踪精度;(2)训练一个独立的尺度相关滤波器进行目标尺度预测,并利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征降维处理,提高跟踪速度;(3)提出一种高置信度更新策略判断是否对位置滤波器进行模板更新,以及是否采用Kalman滤波器预测位置作为目标位置.最后在OTB-100数据集上进行算法测试,提出算法平均精度与成功率分别达到74.8%与69.8%,平均帧率为84.37帧/s.相较其他几种主流算法,本文算法有效提高跟踪性能,并保证了跟踪速度,满足实时性要求,在遮挡、背景模糊、运动模糊等复杂情况下能够保持良好的跟踪效果.     

一种多特征融合的运动目标检测算法

针对传统的混合高斯背景模型目标检测算法在复杂背景干扰和阴影条件下无法准确检测出目标的问题,提出一种多特征融合的运动目标检测算法.将包含上下文信息的局部二值模式(context local binary patterns,CLBP)纹理特征和HSV颜色特征的色调信息相结合,利用CLBP直方图向量和局部色度向量与高斯背景模型进行匹配实现运动目标检测.结果表明,该算法在满足实时性的前提下,对受阴影、目标遮挡和图像抖动等干扰时的目标检测准确性较高.     

基于背景学习与方向预测的车辆图像跟踪

针对移动目标检测,提出了基于变化因子参考背景学习与方向预测算子的图像跟踪方法.以高速行驶车辆为目标建立变化因子,在此基础上进行视频图像参考背景的学习,并通过互相关匹配与坐标变换实现运动目标的定位及速度确定,结合方向预测算子对车辆行驶矢量进行预测,进而实现目标车辆的图像跟踪.跟踪实验及性能比较证明本方法可获得准确稳定的运动车辆跟踪结果,为运动目标的图像监控研究提供了新的思路.     

基于判别式序列表的均值漂移目标跟踪算法

针对目标周围的背景信息对目标跟踪算法的影响,基于判别式序列表提出了一种改进的均值漂移目标跟踪算法.利用目标外观特征来描述目标模型与候选目标,同时通过判别式序列表对目标外观建模并对目标周围的背景信息进行描述.基于均值漂移跟踪框架,把目标外观模型与判别式序列表目标外观模型相结合来改进传统的均值漂移跟踪算法.在几个图像序列上...     

杂波环境下基于视听信息融合的目标跟踪

以监控系统为研究背景,充分利用场景中视听媒体间存在的天然时空相关性,将视觉信息和听觉信息有效地融合从而实现对目标的快速跟踪.利用机器视觉相关理论提取视觉运动特征,利用计算听觉场景分析技术抽取音频场景特征,建立视听信息特征级融合模型并进行联合场景事件判断.仿真结果表明,应用视听信息融合对目标进行跟踪,预测误差小于单独基于视觉的目标跟踪,同时听觉信息的引入有助于克服图像噪声.     

改进理解诊断跟踪系统的目标跟踪方法

针对目标跟踪过程中出现的遮挡、光照变化、背景复杂等问题,使用了理解诊断视觉跟踪系统,即把跟踪器分成5个组成部分的跟踪系统,这5个部分分别是运动模型、特征提取器、观察模型、模型更新器以及总体处理器。结合Haar矩形特征的原理,提出了3种Haar-Like特征,用在特征提取器模块。为了提高跟踪的精准性,引入一个简单且快速的鲁棒性算法来改进系统中的运动模型,该方法利用了视觉跟踪中的上下文关系,建立基于贝叶斯框架的目标以及其周围环境的时空关系,在检测方面使用了快速傅里叶变换方法,提高了算法的鲁棒性,使跟踪更加精准,并且在处理遮挡、光照变化、背景复杂等问题上有着较好的效果。