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张久臻 《晋城职业技术学院学报》2010,3(2):69-71
针对在复杂静态背景下对运动目标点识别和跟踪的问题,本文将复杂静态背景下运动中的小车作为动态目标,根据目标特征采用图像预处理和图像配准的方法完成了对目标的探测和跟踪实验结果表叫:该方法可以基本满足复杂背景下运动目标自动识别和跟踪的要求. 相似文献
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介绍了一种基于NM I特征的目标识别与跟踪算法,与基于图像灰度的跟踪算法相比,该算法利用运动目标的NM I特征值,避免了背景亮度变化对目标识别和跟踪的干扰,具有实时性好、抗干扰性强的特点,适用于复杂背景下的运动目标检测和跟踪。 相似文献
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范引娣 《西安文理学院学报》2009,12(1):81-85
提出一种视频多目标中跟踪人体目标的有效方法.在单摄像头对固定场景监控中,首先通过彩色空间的降维,根据置信度更新背景模型,消除时间变化引起的阳光,天气等因素对背景图像的影响;然后使用背景减除获得多目标模板,分析多目标遮挡问题,利用人体目标的多子块灰度特征匹配得多目标遮挡中人体目标的跟踪;实验证明这种方法可有效地用于视频的人体跟踪中. 相似文献
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张圆 《海军大连舰艇学院学报》2003,26(2):57-59
针对一般自适应算法对弱机动、非机动目标的跟踪精度不高的问题,将模糊逻辑引入系统,对并行工作的两滤波器进行数据融合。仿真结果表明:与一般自适应算法相比,本算法对不同机动程度的目标跟踪精度均有大幅提高。 相似文献
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甘志英 《唐山师范学院学报》2023,(6):78-82
针对目标跟踪中的快速运动、旋转、遮挡等问题,采用核函数算法实现目标跟踪。利用卷积实现密集采样,使用高斯核函数岭回归估计目标位置,在线更新高斯模型和核相关滤波器。通过OTB数据集对算法进行实验验证,结果表明,算法Precision能达到69.7%,Success达到66.8%,跟踪速度达412fps。实验表明,算法在跟踪过程中可对旋转、模糊、遮挡图像中的目标进行有效跟踪,在多个指标上优于其它比较算法。 相似文献
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鉴于传统的跟踪算法鲁棒性和实时性不足,构建了一种基于Kalman滤波的运动目标跟踪系统。对于运动目标的跟踪,此系统先采用背景差分法检测目标位置,再使用Kalman滤波算法估计目标位置。通过建模仿真,结果表明,该算法能较好预测运动目标的位置,实现了对运动目标的实时跟踪。 相似文献
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针对视觉跟踪中运动目标的鲁棒性问题,提出一种基于卷积神经网络结合稀疏自动编码器的特征提取方法进行图像目标跟踪。该方法首先将大量有标注数据集输入到卷积神经网络进行预训练,然后使用这些卷积特征无监督的训练稀疏自编码器得到稀疏特征,并利用该特征对目标进行描述。最后结合两种经典的跟踪方法,采用Meanshift与卡尔曼滤波对目标进行实时跟踪。结果表明,利用深度学习模型代替以往人工提取特征的方式能够更好地描述目标模型,对光照变化、尺度变化、遮挡等都具有良好的适应性,以及较好的实时性。 相似文献
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目前夜间事故勘察车载照明多采用传统自适应灯光,存在照射范围有限且调节照明方向繁琐等问题。因此,基于视觉设计一种车载照明自动跟踪系统。使用视觉处理技术与双步进电机控制对车载照明系统进行改进,以增强车载照明智能化和灵活性。针对传统自适应灯光需人为操纵照射目标的问题,车载照明系统在运行时对红外光源(移动目标)进行图像检测,实时反馈拍摄图像中红外光源位置坐标,再根据位置坐标信息控制双步进电机,带动车载照明灯准确地照射到红外光源坐标位置。实验结果表明,该系统可快速检测到照明目标位置坐标,准确控制步进电机移动,可满足跟踪目标的要求,准确率达 95%。 相似文献
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基于颜色学习的移动机器人目标跟踪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目标的颜色特征较难描述的特点,并且不同光线下不同环境中相同目标的颜色信息也会不一样,本文提出了基于颜色学习的目标识别的方法。该方法可以在不知道目标颜色特征的情况下,通过摄像头采集目标的颜色自主地进行分析,然后生成目标的颜色特征信息,从而实现对目标的颜色特征的自主学习。在滤波环节中本文将噪声也进行图像分割,然后进行像素统计,将像素个数小于设定值的区域去除,从而达到滤波的效果。针对目标大小可以获取的情况,本文采用单目视觉对目标进行测距,结合从图像中获取的目标相对机器人的方位角信息,在极坐标中对其方位进行描述,并在定位的基础上对目标进行定位及跟踪实验。 相似文献
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在目标跟踪过程中,当目标满足群目标条件时,多目标跟踪由于跟踪波门交叉严重,往往会误相关,因此传统的多目标跟踪方法在群目标跟踪中并不适用。为了能够有效跟踪群目标,及时获得群目标的动态信息,研究人员提出了群目标重心跟踪的思想。合并是群的一大特征,也是群跟踪过程中的一大难点。在群重心跟踪算法基础上,把合并分为点迹与航迹合并,以及航迹与航迹合并两种情况。后者采用双门限方法判断群是否可以合并,并分析了群跟踪门的构建过程。仿真验证结果表明,在群合并过程中,依然能够稳定跟踪。因此,该算法能够有效跟踪群目标,及时获取群目标的动态信息。 相似文献
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在机器视觉系统中,目标跟踪是常用的功能需求。在大型的系统设计中,经常需要多任务的并行处理。利用LabVIEW高效的并行执行特性,给出了一种目标跟踪系统的程序设计方案。该设计方案以LabVIEW为软件设计平台,基于NI Vision机器视觉库,可快速实现目标跟踪功能。利用LabVIEW面向对象编程方法和队列消息处理器程序设计模式,可将目标跟踪功能与系统进行高效耦合并降低系统功能的依赖程度,可大幅提高系统的可扩展性和可维护性。实际验证表明,提出的方案可快速实现预期功能。 相似文献
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目前,IT产业和高新技术领域的前沿之一是计算机视觉,而视觉跟踪算法是当前计算机视觉领域的研究热点。阐述视觉跟踪算法的国内外现状以及算法的分类,包括基于定位方法的分类、基于特征的分类、基于研究方法的分类,并探讨视觉跟踪算法的未来研究方向。 相似文献
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方匡钿俞浩平 《宁波职业技术学院学报》2018,(5):94-96
在分析运动目标跟踪过程中遇到难点问题基础上,提出利用OpenVC技术解决方案,并对运动目标跟踪进图像应用进行研究,力求提高系统运行速度和跟踪效果稳定性。 相似文献
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目标定位跟踪的关键在于得到精确的定位数据,而要获取精确的定位数据取决于高效的滤波算法。无迹卡尔曼滤波由于具有定位精度高、算法复杂度低等特点,被广泛应用于非线性系统中。针对无迹卡尔曼滤波在目标运动状态突变时容易出现跟踪精度下降、目标丢失等问题,对传统无迹卡尔曼滤波算法进行优化和改进,通过将无迹卡尔曼滤波与IMM卡尔曼滤波算法相结合,利用IMM算法的鲁棒性有效提高了无迹卡尔曼滤波在目标机动运动时的跟踪精度,避免了目标丢失。实验仿真结果表明,IMMUKF算法具有很好的稳定性,可实现复杂的目标跟踪。 相似文献
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基于背景减的Mean shift目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
江绍明 《内江师范学院学报》2010,25(12):45-48
为了解决初始窗口离跟踪目标较远或受干扰时,容易跟踪失败的问题,提出一种基于背景差的Mean shift跟踪模型的算法.采用背景差提取当前帧运动目标,并在当前帧运动目标位置附近进行Mean shift迭代,以巴氏系数判断当前目标和历史目标的匹配程度,根据匹配结果决定当前帧目标为跟踪目标或新增目标.实验分析,该算法可实现快速、有效目标跟踪. 相似文献
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针对传统的STC目标跟踪算法在刚性形变、多尺度自适应跟踪效果不稳定问题,提出了一种改进的STC目标跟踪算法。结合时空上下文信息特征,利用PCA自适应颜色降维特征建立外观模型,获得先验模型|在频域进行在线学习,建立上下文模型|计算置信图,找到响应分数最大值,预测下一帧位置。为验证算法有效性,在Benchmark库提供的数据集中进行算法测试和分析,结果证明,其在刚性形变、快速运动、遮挡、彩色图像跟踪中有较好的鲁棒性。 相似文献
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针对异常事件监控的需求,提出一种运动目标跟踪算法.该算法首先运用背景减法检测出运动目标,然后运用SURF(speeded-up robnst features)对运动目标进行特征提取和特征匹配,结合扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现目标跟踪.实验结果表明,该算法能够有效地解决静态场景下异常事件监控等问题,具有较好的实时性和鲁棒性. 相似文献