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1.
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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倪鹏 《吉林广播电视大学学报》2008,(4):94-95
用于数字视频监控系统中运动物体检测的算法是一种基于三帧差分法的对称差分运动目标检测算法。实验表明,这种算法对于光照、背景内容的变化不敏感。该算法能够有效地检测出图像中的运动物体。 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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在复杂地物类型背景条件下,多目标跟踪算法通常表现出目标识别与跟踪能力较差问题,特别在被其它地物遮挡后目标跟踪丢失更严重。提出一种改进的基于多源特征提取与特征融合的多目标跟踪算法。为提高目标在复杂背景下的空间分辨力,充分利用对异类物体判别能力较强的高层特征和针对同类不同物体判别能力较强的浅层特征,提高复杂背景下地物目标的识别能力。同时,为了解决物体被遮挡后导致跟踪算法丢失目标问题,利用滤波器获得追踪目标的空间尺度大小,提高跟踪算法的准确性与可靠性。实验表明,多目标跟踪算法识别目标的准确性可达87.5%,误差在[±2.31%]左右,具有良好的尺度估计效果。 相似文献
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高智中 《荆门职业技术学院学报》2011,(7):48-51
针对视频监控领域面对的运算量大,实时性要求高的情况,依靠达芬奇双核（ARM＋DSP）处理芯片的高性能,设计了1个多目标的运动检测与跟踪系统。硬件系统围绕TMS320DM6446进行设计与实现,软件部分在Linux系统下实现了视频的采集,播放,运动目标的检测与跟踪。ARM端采用多线程处理方式,DSP端运行核心算法。算法采用了灰度空间与彩色空间、三帧差分与背景减法相结合的方式进行运动目标检测;跟踪部分采用动态权重系数的多特征融合匹配,最小二乘法预测形心的跟踪算法。经过实验表明系统检测与跟踪效果良好,实时性强,能够满足实时的对视频图像进行采集与处理的要求。 相似文献
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在计算机视觉应用中,复杂场景运动目标检测是视频监控、目标追踪的基础,也是智能视频监控领域的研究热点之一。针对现有运动目标检测算法中阴影干扰和参数初始化粗糙的问题,在混合高斯背景建模的基础上采用HSV颜色空间替换原有的RGB颜色模式,并提出一种结合K均值算法与EM算法的参数初始化方法。实验表明,该算法可以有效抑制场景中运动物体的阴影干扰,检测结果更加精确,对复杂场景下的运动目标有较好的检测效果。 相似文献
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为了减轻医务人员劳动强度,同时为患者提供有效的辅助诊断信息,将自动识别追踪技术应用于医用内窥镜中,以辅助外科医生诊断与治疗,并为后续持镜机器人及手术机器人研发打下基础。对比模板匹配和边缘检测匹配两种算法之后,发现模板匹配方法容易受到光照影响,将两者综合后的算法对光照和像素迁移有很强的抗干扰能力,适合于医用内窥镜光照条件不足的应用环境。此外,引入的CamShift 算法以颜色特征作为第二匹配依据,可应对边缘不明显的情况。实验中分别对手术器械和胆囊进行模拟识别跟踪,实验结果表明,在该运动目标检测跟踪算法下,视频画面的帧速率稳定在30fps,不会出现卡顿情况,识别准确率达到了95%,并且在追踪过程中不会丢失目标。该算法原理简单、机理清晰,在实时性、鲁棒性等方面均可满足临床需求。 相似文献
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针对俯视的行人,提出一种基于俯视行人特征、矩形分块特征、颜色均匀特征等多特征融合的行人检测和跟踪方法。该方法主要由4个部分组成：运动检测、目标识别、目标跟踪建模、目标跟踪。系统在整张图像上用检测窗遍历扫描的方式检测是否含有人头目标,每次移动都是在原图像的一个采样,将所有候选目标都依次检测,保留目标图像;同时,对检测到的目标重新建模以便后续跟踪;最终利用MeanShift算法跟踪检测到的目标。实验表明：该算法精度高、速度快,能有效避免漏检、误检等情况,可以很好地适应复杂场景下的行人检测 相似文献