基于ICT算法的复杂状态目标实时跟踪

针对压缩跟踪(CT)算法不能解决跟踪目标形变、被遮挡、光照变化等问题,提出改进的压缩跟踪(ICT)算法.采用卡尔曼预测下一帧中的目标状态,从而减小搜索域,并在目标被遮挡时估计运动轨迹;采用定向二进制特征(ORB)匹配算法,跟踪形变目标和判断目标是否被遮挡;采用ORB匹配跟踪、CT检测和贝叶斯学习相结合的方法,融合ORB匹配跟踪和CT检测,输出最优结果,减弱光照变化的影响,提高跟踪帧率的同时增强鲁棒性.实验结果表明:ICT算法能准确地跟踪形变及被遮挡目标,跟踪效果在多种数据集上表现出更高的鲁棒性和精确性,平均帧率达到74.137Hz,具有良好的实时性.     

基于选择性模型更新与卡尔曼滤波的目标模型更新算法

选择性模型更新算法不能准确地更新目标模型,在外观变化、遮挡、场景光线变化等因素影响的运动目标跟踪中,不能有效地处理目标模型。因此,提出了一种选择性模型更新与卡尔曼滤波的目标模型更新算法。根据可靠性阈值和分量更新比例精确选取更新分量,并与Kalman滤波相结合,对目标模型分量进行预测,根据不同干扰和目标外形变化,将两种算法的跟踪结果线性加权得到新的跟踪目标模型。实验结果表明该算法具有良好的跟踪效果。     

基于图像运动区域的车辆遮挡跟踪算法

针对区域跟踪算法难以解决因车辆遮挡而引起误检的问题,提出了基于图像运动区域的车辆跟踪算法:采用背景剪除法提取运动区域,通过计算相邻帧运动区域的位置变化实现区域跟踪;建立车辆的二维矩形框模型,分析"区域--车辆"关系,结合区域跟踪的结果来判定车辆之间是否发生遮挡,并根据车辆行为来初始化车辆模型轮廓及速度;采用Kalman滤波器预测车辆在当前帧的位置,并以此预测位置作为车辆模型的初始位置进行模型轮廓的自适应调整,得到模型新的矩形轮廓;将新轮廓其所确定的几何中心位置作为测量值反馈回Kalman滤波器,修正Kalman系数,进行自回归运算和计算最佳匹配位置,从而实现车辆跟踪.算法测试实验使用的视频采集自江苏省通启高速公路视频监控系统,采用P4/2.4单CPU,结果表明,在为25帧/s视频流下,该算法准确跟踪率达到94.72%,有效解决遮挡问题,并具有较好的鲁棒性.     

基于Mask R-CNN的多目标跟踪算法

针对目前多目标跟踪算法在面对目标频繁遮挡时跟踪效果较差的问题, 提出采用Mask R-CNN作为检测器, 根据检测结果利用Kalman滤波器预测下帧图像中跟踪目标的位置, 用改进匈牙利算法进行数据关联, 并利用轨迹修正方案应对轨迹中断问题. 将该算法在MOT16数据集的各测试集上进行实验, 实验结果表明, 该算法目标跟踪准确率为55.1%, 且针对目标被遮挡问题效果较好.     

基于无迹卡尔曼滤波的无人机跟踪算法

基于四基站对无人机位置的定位数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对定位数据进行最优估计,并预测无人机的运行轨迹,从而实现对无人机的实时跟踪.对经典的线性卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行仿真对比,结果表明,线性卡尔曼滤波算法虽然能跟踪预测轨迹,但有较大的误差,而使用无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小误差,使跟踪预测的轨迹更加精确.     

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.     

基于卡尔曼滤波改进压缩感知算法的车辆目标跟踪

针对传统的基于压缩感知技术的目标跟踪算法存在的跟踪漂移问题，提出了一种采用改进压缩感知算法和卡尔曼滤波方法相结合的车辆目标跟踪算法. 首先，通过传统压缩感知目标跟踪算法识别出本帧目标存在概率最大的区域得到观测值； 其次，利用卡尔曼滤波预测本帧的跟踪轨迹得到预测值，通过卡尔曼滤波增益系数对预测值与观测值进行修正，获得最终目标跟踪结果； 最后，在修正后的目标区域周围进行正负样本采样以实现朴素贝叶斯分类器更新，进而实现目标跟踪轨迹的实时更新. 通过实验室试验以及野外实测验证了所提方法的可行性，相较于基于压缩感知技术的目标跟踪算法，本文所提方法的跟踪结果平均误差分别降低了48%和89%，跟踪轨迹更加趋近车辆真实运动轨迹.     

基于Mean Shift算法的卡尔曼滤波红外摄像头的目标跟踪系统设计

红外图像具有被动成像、抗干扰性强、目标识别能力强和全天候工作的特点,已经被广泛应用于军事侦察、监控和制导等领域.在背景干扰或者遮挡情况下传统的Mean Shift跟踪算法的跟踪存在不连续的问题.针对人体目标的活跃性和特殊性,设计一种在Mean Shift算法基础上结合卡尔曼滤波和Bhattacharyya系数遮挡判定因子的目标跟踪系统.当遮挡发生时,通过滤波器预测目标下一帧的位置,继续实现跟踪.测试结果表明：在背景干扰或者遮挡的情况下该跟踪系统可以有效地对目标进行准确跟踪.     

自适应的免疫粒子滤波车辆跟踪算法

针对真实场景中的车辆跟踪问题, 提出一种改进的粒子滤波车辆跟踪算法. 通过免疫重采样框架减少粒子退化, 保证粒子滤波的有效性, 并参照人工免疫算法的思想建立记忆库, 使算法可较长时间地跟踪目标; 利用背景权重直方图和分块判别机制减少因遮挡导致的跟踪偏离, 同时在运动模型和抗体变异过程中加入自适应学习参数, 提高算法的鲁棒性. 实验结果表明, 在光照变化、 运动突变、 目标遮挡等不同条件下, 该算法具有稳定跟踪的能力, 验证了算法的有效性.     

基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法

提出了一种交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法.该算法利用Kalman滤波器反馈控制系统估计运动状态进行预测和修正,并为运动目标建立模型;利用当前车辆的信息对下一帧目标的位置进行预测,以便缩小目标的搜索范围和搜索时间,从而快速跟踪车辆.利用车辆的外接矩形框大小、质心等特征对车辆进行特征匹配,为交通视频中的车辆建立对应关系,利用新的系统参数更新模型,获得车辆的轨迹,如此反复,从而实现对车辆的跟踪.实验结果表明,此算法运算速度很快,对于车辆这样的快速运动目标,也具有较好的跟踪效果.     

基于Kalman滤波和改进的MeanShift算法的目标跟踪

MeanShift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的MeanShift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的MeanShift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的MeanShift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的MeanShift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中MeanShift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的MeanShift算法或者Kalman和传统Meanshift的融合算法。     

Improved hand tracking algorithm in video sequences for intelligent rehabilitation

Intelligent rehabilitation system is an active research topic. It is motivated by the increased number of limb disabled patients. Human motion tracking is the key technology of intelligent rehabilitation system, because the movement of limb disabled patients needs to be localized and learned so that any undesired motion behavior can be corrected in order to reach an expectation. This paper introduces a realtime tracking system of human hand motion, specifically intent to be used for home rehabilitation. Vision sensor (camera) is employed in this system to track the hand movement, and the improved Camshift algorithm and Kalman filter are used to implement dynamic hand tracking in the video. CAMSHIFT algorithm is able to track any kind of target colors by building a histogram distribution of the H channel in HSV color space from the region of interests selected by users at the initial stage. Kalman filter is able to predict hand location in one image frame based on its location data detected in the previous frame. The experimental results show that this system can track 2D hand motion and has acceptable accuracy by using the two algorithms properly. The new algorithm proposed in this paper can not only deal with the skin color interference problems, but also deal well with the track of complex background.     

基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测

为提高ITS(Intelligent Traffic System)交通事件管理的智能性, 提出基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测,分为目标检测跟踪、轨迹分析处理和车辆行为分析3 个步骤。首先利用三帧差法对目标进行初始定位, 采用基于Kalman 预测器的改进跟踪算法对车辆进行跟踪; 然后提出采用最小二乘法自适应分段直线拟合算法对目标跟踪获得的运动轨迹进行快速拟合; 最后结合运动方向变化率和速度变化率两个参数建立车辆异常行为检测模型。实验结果表明, 在道路监控视频中, 该算法能快速准确检测急刹车、急转弯和急转弯刹车等车辆异常行为。     

基于改进型Camshift和卡尔曼滤波器的车辆跟踪算法

针对车辆跟踪过程中跟踪目标丢失或者失败的情况,提出一种改进型Camshift(Continuously Adaptive Mean Shift)算法和卡尔曼滤波相结合的跟踪方法。首先,利用卡尔曼滤波器实现跟踪目标的位置估计,以克服目标被遮挡造成的跟踪失败的问题,然后再利用改进型Camshift算法依据目标距离搜索中心的位置,对H分量创建的颜色直方图中的每个像素位进行高斯模型核函数的加权处理,并自适应计算得到最优的搜索窗口,从而改善了传统Camshift不能直接抵制噪声干扰的缺点,解决了因跟踪目标在同色背景噪声干扰下出现的丢失问题。最后通过仿真实验表明:改进型Camshift算法和卡尔曼滤波的结合有效地提高了车辆跟踪的准确性和连续性。     

基于目标检测的激光雷达道路边缘检测算法

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效地遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。     

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。     

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.     

多车辆跟踪时目标粘连的解决方法

复杂交通中车辆间的相互遮挡会造成图像中的车辆粘连,针对这一问题,提出了一种新的基于Kalman预测模型与正交投影定位理论的多运动目标分割与跟踪方法.利用粘连车辆在时域上的历史运动信息和Kalman预测结果,在二值图像中构建特定粘连车辆的分割窗;在分割窗内利用水平-垂直正交投影和动态阈值的理论方法,确定目标最小外接矩形.设计目标分割评判函数,确定粘连车辆分割的合理性,并给出相应的处理结果.实验结果表明,该方法能够有效处理目标相互粘连的情况,实现目标的稳定准确跟踪,并且计算复杂度低,能够满足实时环境的需求.     

非均匀分布量测下的扩展目标跟踪方法

针对雷达方位角变化导致散射源统计特性改变的问题,提出了一种非均匀分布量测下的扩展目标跟踪方法.算法通过轮廓质心法和接受-拒绝采样法产生伪量测,并构建了分层无迹卡尔曼滤波器(hierarchical unscented kalman filter,HUKF)来估计运动状态和形状参数.实验结果表明,相比于传统的无迹卡尔曼滤...