基于SSD的核粒子滤波器下的球类运动员跟踪

提出了跟踪连续视频序列中多个运动员的新方法,该方法结合像素差的平方和与核粒子滤波器两种跟踪算法,使用SSD算法计算出的目标位移量初始化前一时刻样本集中重采样后得到的粒子,这种初始化能很好地解决粒子跟踪系统中目标发生很大加速度所产生的性能瓶颈问题.     

基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪

粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法.利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化.实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法.     

基于Mean-Shift算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

粒子滤波在无线通信、目标跟踪等非线性、非高斯系统中具有广阔的发展前景,但计算量大、实时性差成为了其在实际中应用的瓶颈。降低粒子滤波算法的复杂度,提高运算速度,设计一种运算速度快、性能可靠、占用硬件资源少的粒子滤波算法器将具有重要的理论和现实意义。本文研究了一种基于Mean-Shift算法的粒子滤波器,这种多目标图象中的指定目标跟踪滤波器具有很好的跟踪效果。     

基于帧差法与Mean-shift算法相结合的运动熔滴识别与跟踪方法

为了对焊接视频图像中的运动熔滴进行自动识别与跟踪,针对熔滴图像为灰度图像且背景单一的特点,提出了一种基于帧差法与Mean-shift算法相结合的方法.利用帧差法对视频图像的前2帧进行差分处理,获取目标窗口和中心位置并进行标定,以解决Mean-shift算法需要在起始帧手动框取目标的问题;结合基于灰度直方图的Mean-shift算法确定下1帧的目标模板位置,以实现对运动熔滴的自动识别与跟踪.结果表明,所提出的运动熔滴识别与跟踪方法能够对熔滴图像进行自动识别与跟踪,且具有良好的鲁棒性和实时性.     

基于MS算法和卡尔曼滤波器的视频目标跟踪

为了提高视频目标跟踪的准确性和实时性,提出均值漂移算法和卡尔曼滤波器的视频目标跟踪算法.首先对卡尔曼滤波器相关参数进行优化,并确定其初始状态变量,然后采用均值漂移算法估计候选目标与模板目标之间的相似度,实现目标自适应跟踪,最后采用仿真实验测试算法的跟踪性能.结果表明,该方法可以获得较高精度的目标跟踪结果,而且目标跟踪的实时性好.     

一种带重采样控制器的IMM-AUPF算法

为了减轻粒子滤波计算复杂性,提出了一种基于交互式多模型(IMM)架构的自适应Unscented粒子滤波算法(AUPF)。IMM-AUPF算法在粒子滤波重采样步骤中设计了一个重采样控制器,根据滤波性能在线调节重采样粒子的数量。并将自适应粒子滤波算法应用于交互式多模型估计方法中,有效地解决了地面机动目标跟踪问题。实验结果表明:基于粒子滤波的多模型滤波器在估计精度方面优于标准的交互式多模型滤波器,且IMM-AUPF算法在计算复杂性方面优于交互式多模型Unscented粒子滤波算法。     

基于Mean Shift算法跟踪视频中运动目标

针对Mean Shift算法在视频中跟踪目标与背景的像素差值不明显时跟踪效果不佳,提出了Mean Shift改进算法.实验表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合.     

室内环境下视觉目标跟踪

综合粒子滤波和均值偏移理论,提出了一种基于相似性度量的机器人视觉跟踪方法.该算法以粒子滤波器为主体,粒子数目与相似性距离成正比.当粒子数目超过阈值时,采用较少的粒子数目结合均值偏移的算法代替传统的粒子滤波算法.每帧跟踪结束时,计算目标与模板的相似性距离,根据相似性距离调整粒子滤波器产生的粒子数目,并决定下次跟踪时是否执行均值偏移算法.粒子数目与相似性距离之间的比例系数根据实验设定.完成一次跟踪算法消耗的时间为5～10 ms.实验表明,该方法跟踪目标准确,具有良好的实时性.     

基于在线判别分析的鲁棒L1视觉跟踪算法

通过分析经典L1视觉跟踪算法在粒子滤波框架下的采样粒子分布与运动目标真实状态的差异,提出了一种基于在线判别分析的改进L1视觉跟踪算法.该跟踪算法利用基于在线逻辑回归模型的判别分析及其更新过程,自主获取运动目标的实时状态与变化,增强运动目标与背景信息之间的可判别性,以实现采样粒子的自适应重要性筛选.通过筛选,尽量排除与运动目标差异大的粒子,降低这些粒子造成的跟踪不稳定性,并减少L1优化求解的次数,从而提高跟踪的鲁棒性和整个算法的执行效率.与五种跟踪算法在四组公开视频上的实验结果表明:提出的算法能够长时间准确地对运动目标进行跟踪,同时相对经典L1跟踪算法而言,有效地降低了计算复杂度.     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKF-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

Performance of Resampling Algorithms Based on Particle Filter in Video Target Tracking

Particle filter is a common algorithm in video target tracking.But there are still some shortcomings,for example,particle degradation phenomenon.For solving this problem,the general solution is to introduce resampling step.At present,four kinds of resampling algorithms are widely used:multinomial resampling,residual resampling,stratified resampling and systematic resampling algorithms.In this paper,the performances of these four resampling algorithms were analyzed from realization principle,uniform distribution theory and computational complexity.Finally,through a series of video target tracking experiments,the systematic resampling algorithm had the smallest calculation load,the shortest running time and the maximum number of effective particles.So,it can be concluded that in the field of video target tracking,the systematic resampling algorithm has more advantages than other three algorithms both in the running time and the number of effective particles.     

A novel maneuvering multi-target tracking algorithm based on multiple model particle filter in clutters

To solve the problem of strong nonlinear and motion model switching of maneuvering target tracking system in clutter environment, a novel maneuvering multi-target tracking algorithm based on multiple model particle filter is presented in this paper. The algorithm realizes dynamic combination of multiple model particle filter and joint probabilistic data association algorithm. The rapid expan- sion of computational complexity, caused by the simple combination of the interacting multiple model algorithm and particle filter is solved by introducing model information into the sampling process of particle state, and the effective validation and utilization of echo is accomplished by the joint proba- bilistic data association algorithm. The concrete steps of the algorithm are given, and the theory a- nalysis and simulation results show the validity of the method.     

自适应调整建议分布的改进粒子滤波行人跟踪算法

为解决一般粒子滤波跟踪算法容易受到相似背景和遮挡干扰问题的影响,提出一种自适应调整建议分布的改进粒子滤波跟踪算法.该算法设计了一种新的建议分布函数,使其融入最近的观测信息来调整建议分布函数的方差以改变新粒子分布范围,提高新粒子的采样效率,降低了计算复杂度,一定程度上保持了粒子的多样性.实验结果表明:该算法有效解决了遮挡、相似背景混乱问题,整体跟踪性能优于粒子滤波算法.     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性.     

采用DaVinci技术的智能监控系统设计与实现

采用DaVinci技术,设计一种具有人脸检测与跟踪功能的智能监控系统.利用TMS320DM6446芯片的双核结构优势,在ARM端实现基于Linux系统的多线程应用程序,负责视频录放、用户界面控制、视频信号的网络传输、外围器件控制等;而在DSP(数字信号处理)端完成基于AdaBoost的人脸检测、基于卡尔曼滤波器和Mea...     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

基于增强多流形学习的监控视频追踪算法

提出了一种多流形局部线性嵌入的流形学习算法,为每个类的流形学习过程设计了一种监督的近邻点选择方法,将流形-流形距离作为度量指标,搜索最优的低维空间.在视频追踪算法中对外部数据库进行图像训练预处理,为人脸检测建立级联分类器,利用均值粒子滤波器结合跟踪校正策略对人脸图像实时跟踪,采用多流形训练的结果从视频流的人脸集中检测出追踪的目标人脸.仿真实验结果表明本算法对不同的数据集均获得了较高的检测率与较高的计算效率.     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

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...     

粒子滤波算法重采样门限值研究

目标跟踪算法的目的是对目标进行跟踪,跟踪滤波算法的好坏直接决定了能否及时地跟踪上目标。在粒子滤波算法中,重采样是很重要的一步,很多介绍粒子滤波的文献都提到了在重采样前设置一个采样门限,以此来判断在粒子滤波算法中是否进行重采样。采用实际仿真的方法研究了采样门限取值对跟踪效果包括跟踪时间以及跟踪精度的影响,采用了最经典常用的跟踪模型进行了仿真研究。