结合运动矢量的分权快速压缩跟踪算法

针对跟踪过程中目标移动过快产生跟踪漂移问题,提出一种结合超像素运动矢量的候选目标位置搜寻策略;在跟踪框架内分块提取特征并根据区域分配置信权值,弱化跟踪框架内边缘背景对分类结果的干扰,提高分类器分类鲁棒性;针对当目标出现严重遮挡时,分类器仍对正负样本特征进行学习而导致的学习不准确问题,提出增加目标遮挡检测机制,避免错误分类,有效解决目标遮挡问题。实验结果表明:提出的算法与当前先进目标跟踪算法相比,效果较好,克服目标快速移动、目标形变、复杂背景干扰、目标遮挡、光线变化等一系列挑战性的跟踪难点,实现目标长时间有效跟踪的同时,跟踪效率满足实时性的要求。     

基于前景策略和场景信息的目标跟踪系统

为解决目标跟踪算法中的某些难点问题,提出以Mean-shift算法为基础,基于高斯混合模型(GMM)前景分割和场景信息的MGSI方法.该方法基于运动预测和前景分割为目标跟踪提供感兴趣区域(ROI),解决了跟踪目标与背景相似情况下目标识别中的误报问题.同时,通过场景信息的预先设定来获取某些先验知识,如屏蔽区域的划分、区域中目标模板更新的频率、遮挡类型的预判等,并根据先验知识来调整跟踪策略,一定程度上解决了遮挡问题.实验证明,基于MGSI方法的目标跟踪系统在一定程度上解决了光照变化、背景干扰、模板更新、遮挡等传统跟踪系统中存在的问题,有效提高了跟踪的准确率.     

基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪

为了进一步提高复杂场景下的目标跟踪精度与鲁棒性,本文提出了基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪算法,首先利用深层卷积神经网络提取出目标的深度卷积特征以代替传统的手工特征,然后将深度卷积特征融入传统的核相关滤波跟踪框架,充分利用深度特征描述能力强和相关滤波算法跟踪效率高的优势,同时采用高置信度抗遮挡更新策略来更新滤波器,利用融合特征训练尺度相关滤波器,以便更加精准预测目标的位置,提高算法抗遮挡能力.论文对数据集OTB-100视频序列中有遮挡问题的序列进行了测试,并与Deep STRCF、DSST、SRDCF、COT和ECO等算法进行比较,实验结果表明,本文所提算法在目标尺度变化、背景干扰和遮挡等复杂背景下具有更高的跟踪精度与成功率,跟踪效果最佳.     

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.     

一种遮挡情况下运动车辆的跟踪算法

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,也是动态图像处理较难解决的问题之一.针对这一问题,提出一种基于Kalman滤波和边缘匹配的跟踪算法.该方法通过当前帧目标边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的位移量,首先采用Kalman滤波预测目标匹配搜索区域,然后在搜索区域利用边缘匹配精确定位目标,从而大大减少了匹配的计算量.实验结果表明,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.     

一种基于运动目标检测的视觉车辆跟踪方法

针对复杂交通场景中动态光照变化、阴影和遮挡等因素带来的影响,提出了一种基于运动目标检测的高效、鲁棒的车辆跟踪方法. 采用自适应背景建模获取动态场景中的运动信息,通过阴影去除获得准确的运动区域,并针对场景中的遮挡问题提出了相应的遮挡检测与处理策略,最后通过区域匹配获得跟踪结果,同时使用Kalman滤波器建立车辆的运动模型,对跟踪结果进行了约束和优化. 实验结果表明,提出的视觉车辆跟踪方法可以在复杂多变的室外场景下有效地解决场景中的阴影和遮挡问题,得到鲁棒的车辆跟踪结果.      

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

基于三维坐标的运动目标跟踪

基于二维坐标的多运动目标跟踪,在跟踪过程中由于目标相互遮挡,算法无法分清各个运动目标,导致跟踪目标失败。而三维坐标具有深度信息,利用目标遮挡前后坐标的不突变性能很好地分清各个目标,为此提出基于三维坐标的运动目标跟踪方法。首先,采用背景差法进行目标检测;其次使用sift算法对目标特征提取,运用极线约束对目标特征点进行立体匹配以及三维重构并使用模糊C均值聚类算法(FCM),确定运动目标中心三维坐标;最后结合Kalman滤波实现目标跟踪。实验和分析结果表明,算法能够较好地适应目标遮挡下的跟踪,具有良好的准确性、鲁棒性。     

一种多线索融合的均值偏移跟踪算法

针对传统基于的均值偏移(Mean Shift,MS)跟踪算法不能对运动目标准确跟踪的缺点,提出了一种融合多视觉线索的MS跟踪算法.首先根据目标在前一帧的估计位置,将目标搜索区域划分为目标区域和背景区域,其次在区域划分的基础上定义了一种新的颜色、运动线索直方图模型,能有效地抑制目标相邻背景的混乱干扰,最后基于MS理论框架提出了一种融合目标颜色、运动线索的跟踪算法,其颜色、运动线索可在跟踪过程中互补.实验表明,在目标快速运动、姿态发生较大变化或被遮挡的情况下,算法能够获得更为准确、鲁棒的跟踪结果.