一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法。采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFT(scale invariant feature transform)向量。当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标,找出单运动目标在遮挡区域中的位置,并对SIFT特征匹配运用RANSAC算法进行优化,实现遮挡情况下目标的有效跟踪。实验表明,该算法能准确地跟踪处于遮挡中的目标,实现运动目标跟踪的连续性和稳定性。     

SOAMST目标跟踪算法的改进应用研究

基于视觉图像的飞行器目标跟踪中,一般要面临目标严重遮挡和目标大尺度形变等问题。为了实现这种情况下的准确目标定位和目标跟踪,提出采用融合卡尔曼滤波器的改进SOAMST算法:一方面利用卡尔曼滤波的递推与估计能力来解决目标运动过程中目标被遮挡的问题;另一方面使用基于大津阈值的改进SOAMST算法来处理运动目标的大尺度形变以实现目标的准确定位。实验结果表明,该算法能够处理运动目标的严重遮挡,实现对运动目标进行准确的定位和跟踪。     

基于显著特征区域和概率图模型的目标跟踪

针对目标跟踪中的遮挡问题,提出一种基于局部显著特征区域和概率图模型的跟踪算法.提取目标的一组局部显著特征点,以局部显著特征点为依据,在目标区域中划分出多个感兴趣的显著特征区域;利用这组显著特征区域相互之间的空间位置关系,并结合各个显著特征区域自身的局部信息建立目标的马尔可夫随机场(MRF)模型;采用mean shift(MS)算法对各个显著特征区域分别进行跟踪,利用MRF模型对MS算法的跟踪结果进行概率推断,融合各个显著特征区域的权重,精确定位运动目标的最终位置.在多个视频序列上的实验结果表明,与改进的MS算法、粒子滤波算法以及分块跟踪方法相比,此算法具有较高的跟踪精度;尤其是当目标被遮挡时,该算法具有较好的跟踪鲁棒性.该算法充分利用了显著特征区域自身的局部特征和区域之间的空间结构信息,能够实现复杂情况下的运动目标的鲁棒跟踪.     

复杂环境下运动摄像机稳定跟踪运动目标算法

在复杂环境中,运动摄像机跟踪运动目标是一项相当困难的工作。在基于目标颜色特征的Mean Shift跟踪算法中,引入感兴趣区域（ROI,Region of Interest）,减少背景干扰及降低计算消耗。提出基于目标强度和目标面积的目标危机判别函数,对强干扰、遮挡情况进行识别;采用直方图维数和量化等级数自适应选取策略解决强干扰,采用子区域搜索选优策略解决目标遮挡和重新捕获的问题。为使被跟踪目标锁定在摄像机视野中央区域,采用基于速度调节的闭环控制模型,驱动PTZ摄像机,跟踪运动目标。实验结果表明,算法对背景干扰和遮挡具有较强的适应性,摄像机可以平滑稳健地跟踪快速运动目标,而且系统计算代价小,完全达到了实时的运行速度。     

一种抗遮挡的运动目标跟踪算法

针对当前目标跟踪算法受环境干扰大、抗遮挡能力差等不足,设计一种抗遮挡的运动目标跟踪算法.首先分析经典运动目标跟踪算法——均值漂移算法的局限性,然后从目标候选特征中选择对跟踪贡献最大的显著特征,并采用自适应的模板更新策略提高运动目标精度.仿真实验结果表明,该算法能对运动目标进行准确、实时跟踪,加快了运动目标跟踪速度,且对遮挡目标具有良好的鲁棒性,可获得更理想的运动目标跟踪结果.     

基于线性拟合的多运动目标跟踪算法

提出了一种基于线性拟合的多运动目标跟踪算法.该算法首先利用新的DG_CENTRIST特征和颜色特征,进行似然计算;然后计算跟踪目标与当前帧目标的重合度,利用重合度进行目标度量和遮挡判断,当存在遮挡时,通过线性拟合来预测相互遮挡时目标的轨迹,对跟踪结果进行校正,实现多目标的正确跟踪.该算法具有很好的鲁棒性和稳定性,实验结果表明该方法能有效提高多目标跟踪的准确性.     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法.采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFI(scale invariant feature transform)向量.当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标...     

基于隐马尔科夫度量场模型的车辆检测和跟踪

针对多目标检测和跟踪过程中常发生的合并和分裂现象,提出一种对不同运动目标假设不同的运动模型,并基于隐马尔科夫度量场(HMMF)的检测和跟踪算法.为了更准确地估计目标的运动参数,还提出了一种简单有效的单目相机标定算法.仿真结果表明,文中算法对遮挡不敏感,即使在发生遮挡、合并或分裂情况时也能很好地跟踪运动目标.     

基于快速判别尺度空间的TLD跟踪算法

针对目标跟踪过程中遇到的遮挡、离开视野、平面内旋转、运动模糊等问题,在传统的跟踪学习检测(TLD)算法基础上,提出了fDS-TLD算法.算法采用快速判别尺度空间方法对跟踪模块进行了改进,并在整体框架中加入了遮挡判别机制.跟踪模块的改进使得跟踪器可以更好地跟踪平面内旋转和运动模糊的目标,遮挡判别机制的加入使得目标在被遮挡和离开视野重新回来时具有更好的跟踪效果.采用TB-100测试集进行测试与验证,证明了本文算法与TLD等4种算法相比,对于跟踪过程中发生的遮挡、离开视野、平面内旋转、运动模糊等情况具有更好的跟踪精度和准确度.在现实场景中进行了跟踪实验,证明本文算法具有实时性和实用性.     

高斯混合模型的运动目标检测与跟踪算法

运动目标跟踪是计算机视觉研究中的一项关键技术,针对当前运动目标跟踪算法存在的跟踪精度低,实时性差等不足,提出了基于高斯混合模型的运动目标检测与跟踪算法。首先收集目标的信息,并采用混合高斯模型对运动目标背景进行建模,然后采用均值漂移算法对目标进行跟踪,最后采用VC6.0++实现运动目标跟踪仿真实验。结果表明,该文提高了运动目标跟踪的精度,加快了运动目标跟踪的速度,并对遮挡、场景变化具有良好鲁棒性,性能要优于当前其他运动目标跟踪算法,具有更高的实际应用价值。     

基于随机蕨丛的长期目标跟踪算法

为了从根本上解决运动目标遮挡、环境光照变化、目标外观变化、目标运动速度过快等复杂情况下的目标跟踪问题,采用了将目标检测与标准的目标跟踪算法相结合的目标跟踪框架,提出了基于双向一致性误差评估的标准跟踪算法,提高了跟踪点的可靠性;采用随机蕨丛算法作为目标检测的主体,很好地解决了目标遮挡、消失等情况导致跟踪失败后无法重新初始化的问题.通过实验验证了所提出的目标跟踪算法能实现目标的长期跟踪,且具有很强的适用性.     

一种改进的Camshift算法及其ARM实现

基于视频序列的运动目标跟踪在安防、军事等领域用途广泛,针对传统Camshift算法易受颜色相近物体的干扰、丢失目标的情况,提出了一种改进的Camshift算法;该算法检测SIFT特征点,并进行FREAK特征匹配,通过判断每一帧跟踪结果的跟踪精度修正跟踪矩形框,从而改善跟踪精度。为便于工程应用,在Linux系统上进行了算法移植,实现了基于ARM的运动目标跟踪系统。实验结果证实改进算法对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性,能够实现对运动目标的准确跟踪。     

遮挡情况下运动目标的跟踪

遮挡是基于图像对运动目标识别与跟踪时经常遇到的问题,也是动态图像处理上比较难于解决的问题之一。首先给出了一种基于2-D图像序列的运动目标跟踪算法,并对其实现技术进行了讨论。最后给出了实验结果,从实验结果可以看出,该算法对短时间内被遮挡的运动目标的跟踪和预测效果良好。     

基于Mean-Shift的运动目标跟踪

Mean-Shift跟踪算法由于计算复杂度低、跟踪效果好、实时性强等优点被越来越多地应用到视觉跟踪领域.对Mean-Shift算法的跟踪原理进行详细分析,给出基于该算法的运动目标跟踪过程及实现方法.最后,对复杂背景下人物序列图像进行跟踪实验,实验结果表明,该方法具有很好的跟踪性能,对于短暂小幅遮挡具有很好的鲁棒性.     

一种改进Camshift算法及其ARM实现

基于视频序列的运动目标跟踪在安防、军事等领域用途广泛。针对传统Camshift算法易受颜色相近物体的干扰,丢失目标的情况,提出了一种改进的Camshift算法。该算法检测SIFT特征点并进行FREAK特征匹配,通过判断每一帧跟踪结果的跟踪精度修正跟踪矩形框,从而改善跟踪精度。为便于工程应用,在Linux系统上进行了算法移植,实现了基于ARM的运动目标跟踪系统。实验结果证实改进算法对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性,能够实现对运动目标的准确跟踪。     

行人多目标跟踪算法

针对多目标跟踪中因目标遮挡而导致跟踪过程中身份交换频繁的问题, 提出一种行人多目标跟踪算法. 该算法首先使用YOLOv4作为检测器, 检测出目标并确定检测框坐标, 利用扩展Kalman滤波器对轨迹进行预测; 然后用匈牙利算法作为数据关联模块, 采用级联匹配方法将扩展Kalman滤波预测的检测框与目标检测的检测框进行匹配, 并将发生遮挡的目标加入轨迹异常修正算法; 最后在数据集MOT16的测试集上进行实验. 实验结果表明, 该算法取得了56.5%的跟踪准确度, 且对遮挡现象效果良好, 有效改进了对目标遮挡身份频繁切换以及遮挡引起的目标丢失的问题.     

基于SURF的目标跟踪算法

为了改善运动目标在跟踪中的实时性问题,提出了一种基于SURF算子的目标跟踪算法。通过对SURF特征点集进行描述快速确定目标位置,实验表明该方法是一种简洁有效的目标跟踪识别方法。同时针对目标运动过程中短时间的遮挡问题,提出了一种目标遮挡检测机制,为目标遮挡的处理提供了一种途径。     

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。     

视频序列中面向行人的多目标跟踪算法

为实现视频序列中多行人目标跟踪,基于多信息融合方法,考虑多目标间严重遮挡,建立面向行人的多目标跟踪算法.提出多信息融合算法融合目标颜色和运动信息,结合均值漂移算法思想,实现常态下目标跟踪.针对多行人目标参与的遮挡,通过理论分析遮挡过程中目标面积变化,提出遮挡因子判别遮挡发生、辨识遮挡者和被遮挡对象、确认被遮挡对象重新出现等.实验结果表明,该方法能够正确跟踪行人目标,判断并处理多目标间的严重遮挡.