一种基于Kalman滤波器的运动目标检测和跟踪算法

视频或图像序列中的运动目标检测与跟踪已成为计算机视觉领域研究的重要方向之一。本文实现了视频序列中的运动目标检测,使用了背景差法和帧间差分法检测到运动目标并进行了优化。Kalman滤波器是一种在时域内采用递归滤波的方法对系统状态进行最小均方误差估计的方法,本文提出利用Kalman滤波器实现运动目标跟踪中的形心跟踪的方法,可以准确预测到运动目标的一下个状态,得到良好的跟踪效果。     

Kalman滤波器在单运动目标自动跟踪中的应用

在系列帧图像中对运动目标以直方图为模型的模板方法进行匹配,由于模板匹配计算量非常大,要想在整幅图像中对目标进行搜索匹配,同时又要达到实时是不可能的。我们对目标状态进行可靠的估计,可以在相对较小的区域内完成对模板的搜索,Kalman滤波器就是一个对动态系统的状态序列进行线形最小方差估计的算法。通过以动态的状态方程和观测方程来描述系统,它可以将任意一点作为起点开始观测,采用递归滤波的方法计算。该算法具有计算量小、可实时计算的特点。     

基于改进的IMM目标跟踪算法研究

采用了交互式多模型(IMM)算法进行目标定位跟踪。交互式多模型(IMM)作为一种数据互联算法具有自适应的特点,可以有效地对各个模型的概率进行精细地调整,尤其适用于对机动目标的定位跟踪。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地对目标进行定位跟踪。     

基于视频的运动目标跟踪算法研究及改进

基于视频的交通事件管理过程中需要知道运动目标的个数、运动快慢等参数,这些数据的得到需要进一步对相关检测目标进行跟踪。运动目标跟踪的主要工作是提取、识别以及跟踪,既而得到跟踪目标的位置、速度、加速度和运动轨迹等相关运动参数。运动目标跟踪算法一般情况下包括基于区域、基于特征、基于模型、基于轮廓的跟踪方法等,各种算法有自己的适用环境及优缺点。     

基于Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法

针对传统的CAMShift算法跟踪目标丢失的问题,提出一种基于Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法。为验证改进后算法,可用安装摄像头的农田作业设备采集图像,并对图像中的特定目标进行跟踪。该算法用Kalman滤波器预测下一帧特定目标的位置,统计候选目标的直方图并进行反向投影,将得到的色彩概率分布图跟踪特定目标的特征。实验表明,改进后的算法在目标快速运动的情况下仍然取得较好的跟踪效果,具有较好的稳定性。     

基于对称差分和特征点SSDA算法的运动目标跟踪

针对模板匹配跟踪算法在模板更新时一旦模板信息更新不当,易出现目标跟丢及难以重新捕获目标的问题,给出了一种对称差分和特征点SSDA相结合的运动目标跟踪方法.该方法综合了对称差分法的优点,不仅可以自动提取目标模板,而且在目标跟丢时,可以重新捕获目标.另一方面,该跟踪方法还利用了SSDA算法的优点,不仅搜索目标速度快,而且在运动目标变为静止时以及运动目标较小时,也能保持稳定跟踪.实验结果表明该跟踪方法是行之有效的.     

基于粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪

本文首先介绍了PF(Particle Filter)和UPF(Unscented Particle Filter)的基本原理,然后针对无线传感器网络(WSN)目标跟踪这一应用方向,采用等级网络结构,参考分布式粒子滤波算法,将UPF应用于WSN单目标跟踪以提高网络跟踪精度,仿真证明UPF较PF在跟踪精度上确实有明显的提高。     

Kalman滤波算法的简化研究

本文首先从数理角度界定了Kalman滤波算法的定义,并对其特征进行了介绍,分析了Kalman滤波算法的应用优势及缺陷,在基于仿真的Kalman滤波算法理论依据上,从优化计算复杂性和数据稳定性两个方面,给出了Kalman滤波算法的简化算法,归纳出简化算法的核心思想。     

基于超声波探测的目标跟踪机器人

基于超声波测量距离的基本原理,通过对多个（2个以上）传感器的信息进行处理,可以得到单个目标的方位信息。在此基础上再配合相应的控制系统和执行机构可以实现对目标的跟踪。本文介绍了这一系统的基本原理和一个目标跟踪机器人的具体实现方案。     

基于背景差分法和光流法的视频动态目标检测与跟踪

视频运动目标检测和跟踪技术是智能视频监控的关键技术。基于这两方面展开研究,提出了自适应场境的运动目标跟踪方法。系统由背景差分实现目标检测,由目标区域LK光流预测实现目标跟踪,并融合了＂运动＂背景局部更新来实现跟踪系统对环境的自适应性。最后用VC＋＋和OpenCV软件平台设计了监控系统的演示环境,在简单场景中实现了运动目标的检测和跟踪,初步验证了系统算法的可行性和可实现性。     

基于对称差分和特征点SSDA算法醛运动目标跟踪

针对模板匹配跟踪算法在模板更新时一旦模板信息更新不当,易出现目标跟丢及难以重新捕获目标的问题,给出了一种对称差分和特征点SSDA相结合的运动目标跟踪方法。该方法综合了对称差分法的优点,不仅可以自动提取目标模板,而且在目标跟丢时,可以重新捕获目标。另一方面,该跟踪方法还利用了SSDA算法的优点,不仅搜索目标速度快,而且在运动目标变为静止时以及运动目标较小时,也能保持稳定跟踪。实验结果表明该跟踪方法是行之有效的。     

浅谈基于背景建模的运动目标跟踪

在传统的目标跟踪mean-shift算法中,需要通过手动来获取所要跟踪的区域,不能够满足智能监控的效果。为了达到无人智能监控的目的,采用背景建模法,并且以一定的速率更新背景,检测并提取出运动目标的轮廓及其质心,再结合Camshift算法进行跟踪,从而实现无人监控的自动跟踪。实验证明,该方法实时性高,跟踪准确。     

粒子滤波算法理论在目标跟踪中的应用

粒子滤波算法是一种基于传播样本集的递归贝叶斯滤波器.本文中对粒子滤波算法原理以及在目标跟踪中的应用作了详细讨论,设计了目标模板更新方法.实验证明,粒子滤波跟踪算法具有很好的鲁棒性和抗遮挡、抗干扰性,但是计算量却很大.     

基于混合高斯模型的运动目标跟踪算法

视频帧序列中实时运动目标分割的一般方法是背景差分或者是对于背景图与当前帧的阈值公差。不同的方法之间的区别在于对于背景图的建模和模型的更新策略。本文讨论对每个像素进行混合高斯模型建模和使用在线近似的方法更新模型。自适应混合高斯模型的分布用来评估决定哪些像素点最有可能来自背景处理过程。每个像素点根据最有效代表它的高斯分布是否为背景模型的一部分进行分类。本文最后得到一个稳定、实时并且对于轻微变化不敏感和长时间的场景变化的跟踪器,满足24h×7的基本工业要求。     

基于QT的雷达目标跟踪系统设计实现

现代雷达面临的环境日益复杂,空中目标可能达到几百甚至上千批,并采用各种协同或非协同方式机动,无处不在的噪声、杂波和干扰也带来大量不确定性.针对日益复杂的现场态势,本文提出一种基于QT平台雷达目标跟踪系统的设计方案.该系统能根据环境自适应选择跟踪算法,实现目标跟踪处理和目标信息实时显示的功能.系统功能较为完备、界面友好,...     

一种基于多特征融合的自适应目标跟踪策略

为了提升目标物体的跟踪性能,分析了跟踪系统的不足之处,针对多变场景中跟踪目标特征弱化问题,采用了多特征融合的跟踪模式,并设计了场景识别、多特征融合策略和特征学习模块以改善目标跟踪系统的跟踪性能,实验表明该方法对多变场景的跟踪性能具有一定的改善作用。     

基于DSP视频运动目标的实时检测与跟踪系统研究

为实现复杂背景下对任意目标的智能检测与稳定跟踪,采用TI公司TMS320DM642专用数字信号处理器,架构-视频运动目标检测与跟踪系统.实验表明,在目标变化和有物体遮挡干扰的情况下,系统能获得连续稳定的跟踪效果.     

排球视频中的运动目标跟踪及检测算法研究

为了提升排球视频中的对于目标的追踪能力的准确性,本文利用Mean shift算法,提出了一种高效率并且又稳定的运动目标跟踪检测算法。算法根据排球在x、y轴上的坐标位置和排球在在x、y上的速度,进行观测向量的设置,并求解观测值。实验过程中采用五台摄像机对排球运动场进行全方位的目标跟踪,最终求解得到排球在三维空间的运动轨迹。实践证明,本文算法图像处理信噪比高,时间复杂度低。     

一种复杂光照环境下的目标特征聚类跟踪算法

为了研究在复杂光照环境下的多目标特征聚类跟踪,文章分析了从傍晚到夜景时段下车辆视频流的素材,并设计了结合灯组聚类跟踪、灯影去除、车身聚类跟踪的多特征跟踪算法,实验结果表明采用多特征聚类跟踪算法后,在复杂的光照环境下取得较好的跟踪效果。     

基于单目视觉的视频跟踪算法的改进

提出了一种基于单个摄像头的视频跟踪的改进算法。通过将阈值与背景模型建立联系,更新背景的同时更新阈值,并通过观察背景的平均灰度值来判定环境光线突变与渐变,有效解决了建立真实世界背景模型难的问题。