运动序列图像中目标点的自动定位与跟踪研究

目标跟踪是视频运动图像数据分析前期的一项关键技术,通过对目标点的定位跟踪,以便研究人员在跟踪过程中提取运动目标的相关参数,有助于对视频图像中目标的运动技术进行分析。结合模板匹配快速定位算法与Mean Shift算法,研究了运动图像序列中目标点的自动定位与跟踪问题。实验结果显示,算法具有良好跟踪效果。     

一种自动跟踪监控系统的实现方法

提出了一种实现自动跟踪运动目标的基本算法和跟踪方法,论述了基于该方法的电视监控系统的组成及特点.该监控系统可实现对运动物体的自动云台跟踪、自动录像和报警功能.     

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。     

基于特征点光流和卡尔曼滤波的运动车辆跟踪

提出一种基于特征点光流的运动目标跟踪方法,将卡尔曼滤波跟踪技术和多边形跟踪策略应用于智能交通系统的运动车辆实时跟踪,使跟踪变得简单和稳定,计算机仿真结果表明,采用所提出的方法,能够以较高精度实现运动目标跟踪的目标模型选择、目标特征点选取、特征点光流计算、特征点光流聚类和目标识别,且计算量小、易于实现。     

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。     

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.     

单片机控制天文望远镜自动跟踪天体目标

 用单片机控制望远镜自动跟踪天体目标,可以按键操作取代人工转动操作,具有体积小、成本低、携带方便的特点.自动跟踪原理是首先进行手动跟踪,捕获目标的运动规律,记录运动轨迹.根据记录的数据,计算出步进电机的移动步距,通过控制步进电机转动,带动目镜移动,达到自动跟踪的目的.     

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。     

嵌入式视觉实时跟踪系统

在差分得到的二值图像基础上，采用快速搜索算法确定运动物体，并用光流场方法跟踪运动目标。作者选择TMS320作为视觉跟踪系统的硬件平台，采用摄像机获取场景图像，通过软件捕捉场景图像中的运动物体，识别物体运动的方向和距离，实现了视觉实时跟踪功能。在此基础上，完成了分立器件构成的嵌入式视觉实时跟踪系统的设计，对于视觉技术的实际应用具有一定工程意义。     

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.     

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．     

基于联合直方图的红外与可见光目标融合跟踪

针对传统单核跟踪算法只能单独跟踪红外或可见光运动目标,导致目标的跟踪效果不是很理想,甚至跟踪失败的问题,本文提出了一种基于均值漂移的红外与可见光目标融合跟踪算法。该算法仍以直方图为目标表示模型,通过将红外目标的相似度和可见光目标的相似度进行加权融合,来构建新的目标函数,并依据核跟踪推理机制导出目标的联动位移公式;最后使用均值漂移程序实现目标的自动搜索。多个视频序列对的测试结果表明,本文提出的融合跟踪方法在处理场景拥簇、光照变化等方面要优于传统的单源跟踪方法,同时具有较高的实时性。     

移动目标的自动监视报警方法

为了快速准确地从背景中检测出移动目标,并控制云台对目标进行自动跟踪,提出了一种移动目标的自动监视报警方法。该方法充分利用连续图像特性,采用改进的帧间减影法检测运动,并用差分图像的阈值化方法分割出动目标;进而采用光谱滤波等技术提高图像传感器的探测灵敏度,进一步提高了该方法的作用距离。仿真结果表明,该方法可以有效、准确地对移动目标进行检测和跟踪。     

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。     

联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标

研究了飞机在天空飞行图像中的飞机跟踪问题.在分析飞机在天空飞行图像特点的基础上,提出了联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标的方法.首先,对图像进行高通滤波预处理,提取一些高亮度的斑点,获得运动目标的特征图像;然后用特征图像求解运动目标的光流,以光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为水平集的初始曲线;再采用Song and Chan方法快速检测运动目标的边缘.实验证明,该方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标.     

多运动目标探测标记及跟踪

针对跟踪系统对多目标跟踪以及对实时性的要求,给出了一种基于中心点和面积特征匹配的多运动目标探测标记及跟踪方法．该方法利用对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记,提出了一种新的探测搜索标记法,赋予不同连通区域不同的数字来区分,通过四连通区域法来实现．由运动目标的4个顶点来确定中心点,通过面积及中心点距离从而进一步去匹配,最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标,从而实现对运动目标的跟踪．采用上述算法,对车辆视频进行了跟踪,取得了较好的实验结果,跟踪实验结果验证了该方法具有很好的实时性．     

基于模型动态切换的运动目标实时跟踪

针对视频监控系统中运动目标的跟踪问题,提出了一种基于模型动态切换的实时跟踪方法.在运动目标分割之后,跟踪系统有效判定运动目标的遮挡状态,对未遮挡的运动对象采用基于区域的跟踪模型,对于相互重叠的运动对象采用基于SIFT特征的窄基线图像匹配模型.基于区域的跟踪模型采用简单的目标区域特征以及运动预测属性,实现快速地跟踪.基于SIFT特征的图像匹配模型利用被跟踪目标在相邻图像帧之间很小的尺度和外形变化以及基于目标区域位置预测出的有限运动范围,实现快速的窄基线小范围SIFT特征匹配和跟踪.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂遮挡场景下的多目标实时跟踪.     

云层背景下粒子滤波目标跟踪方法研究

对粒子滤波理论及其实现方法进行了研究.通过模拟实验验证了其优于卡尔曼跟踪的性能,并结合基于双正交小波的边缘形心提取方法和粒子滤波跟踪方法,构建了其跟踪框架.通过粒子数和系统状态转移方程的恰当选择,实现了云层背景下对背景简单的点目标和存在遮挡和旋转变化情况下的大目标进行跟踪.最后通过实验分析了粒子数目和状态方程的选取对跟踪精度的影响.实验证明,结合鲁棒性的小波检测方法和具有"多峰"描述的粒子滤波算法构造成的跟踪器,在运动目标存在局部遮挡和旋转变化等情况下能够实现稳定的目标跟踪.     

基于光流技术的运动目标检测和跟踪方法研究

光流技术作为一种重要的二维运动估计技术,在运动目标检测和跟踪中有着重要的作用.为了更好地将光流技术运用到实时的运动目标检测和跟踪系统中,针对微分光流信息量丰富但计算量大、特征光流计算量小但信息量不足的现状,提出了一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪.通过对图像序列取700个样本点的仿真实验表明,该方法帧间处理时间基本小于100ms,同时基本解决了信息量和计算量的矛盾.     

改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法

为解决视频监控系统中因光照变化、相似颜色干扰及快速动目标而导致的目标易丢失问题,提出一种改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法。首先采用三帧差分和ViBe算法结合进行前景目标提取和检测,以消除鬼影的干扰,利用色度特征和梯度特征相结合的方法来抑制阴影;同时通过将边缘特征融入到Meanshift算法中,引入运动矢量在当前帧中预测下一帧运动目标的位置,实现场面监视环境中运动目标的持续、准确跟踪。通过在监控视频中行人、车辆及飞行器等不同场面目标做实验,验证了本文方法不仅能够持续、准确地跟踪运动目标,并且可适用于场面雾天低能见度条件下的运动目标跟踪。