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本文主要分析了智能视颇分析技术.研究了视频监视系统中的运动目标检测与跟踪方法,提出了基于背景统计模型估计的方法在基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统中的实际应用方案,并设计了基于智能视频分析技术的数字化监狱网络监管系统的实现方案,包括基于DSP处理和单片机控制的运动目标检测与跟踪系统的硬件组成方案,和基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统控制图像处理电路以及算法流程. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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《科技通报》2017,(10)
针对目前现有的TLD(跟踪-学习-检测)算法易受阴影、遮蔽、摄像机晃动或是目标快速运动的影响,提出基于HSV-HOG的改进TLD目标跟踪方法。首先,在跟踪初始化前通过加入HSV颜色空间提高TLD算法初始化速度以及抗噪性,使得TLD算法在阴影、抖动的干扰下依然能够实现较好的目标跟踪。若TLD算法选取的跟踪目标受到遮蔽、运动过快,则在算法中加入自适应kalman滤波预测目标物体可能存在的区域,缩小跟踪器的跟踪范围,提高跟踪速度,并在检测器加入后验HOG特性,对已缩小的预测区域进行检测,增强了检测器的判别和检测能力。实验证明,改进的追踪方法具有较好的鲁棒性和跟踪精度。 相似文献
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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。 相似文献
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在视频无序运动目标实时跟踪中,无序性的出现会使所跟踪目标的尺寸和色彩等外观线索失去强度可靠性,跟踪目标的弱化会导致对目标地错误跟踪.为了克服这一问题,本文提出了一种基于改进无序运动数学形态特征的弱目标跟踪算法.该算法根据数学形态模型,分割出图像中的可跟踪特征,进行弱化特征增强,利用卡尔曼滤波预测各目标是否遇到是真实跟踪模型,在目标较为弱化的情况下,可以计算最佳定位信息更新目标信息.计算机仿真结果表明,所提出算法能够在保证实时性的前提下,在目标较为弱化的情况下,均能实现准确跟踪,并且跟踪结果令人满意. 相似文献
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针对在运动目标结构较为复杂,运动速度较快的情况下,采集图像与被跟踪的目标存在较大的速度差异,算法运算较为复杂,运算耗时与跟踪速度不匹配,形成跟踪滞后的问题,提出一种基于稀松运动特征匹配的跟踪滞后消除算法.在运动目标跟踪的进程中,运用稀松特征迭代计算的方法,减少特征数量.在保证跟踪精度的同时,最大程度缩短计算时间.实验表明,提出的算法很好地解决了被跟踪运动目标的滞后性问题,跟踪效果明显改善. 相似文献
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提出了一种基于稀松模糊定位算法的网络入侵特征检测算法。新算法通过采集初始网络入侵特征,组建特征集合。利用稀松运动特征匹配算法最大程度上纠正由于特征模糊带来的弊端。保证跟踪匹配过程中,运用较少的入侵特征点完成后期的多个匹配,大幅降低匹配时间,消除匹配误差问题,通过将全局搜索和局部搜索机制有机地结合,保证检测的准确性。实验结果表明,利用本文算法进行入侵检测,能够有效提高检测的准确性。 相似文献
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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。 相似文献
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