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.     

基于团块分析的人数统计

为了提高视频监控领域人数统计的准确性,提出一种基于团块分析的人数统计方法。首先通过光流算法获取前景团块的方向及能量强度信息,并结合团块大小等相关信息形成团块特征;然后针对人数统计提出一种新的目标跟踪算法;最后基于SVM对该团块特征进行训练分析,得到人数估计模型。实验结果表明,该方法正确率达到95％以上,能准确实现人数统计。     

一种基于小波神经网络的图像融合方法

图像融合结合图像处理、信号处理、计算机和人工智能等相关技术．通过对多源图像数据信息的提取合成,从而获得同一场景目标较为准确全面的图像描述．神经网络具有强大的非线性映射逼近能力,将神经网络用来进行滤波融合,避免了传统滤波图像变模糊问题．通过小波神经网络自适应动量快速学习算法进行图像滤波融合,能从根本上避免局部最优,且加快收敛速度,具有很强的学习和泛化能力,也避免了网络结构盲目设计．仿真实验表明,用本方法实现的融合图像更加符合人的视觉特性．