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传统的Camshift运动目标跟踪算法在目标遮挡或背景颜色干扰下,容易陷入局部最大值,造成目标跟踪丢失。针对这一问题,提出了一种结合Kalman滤波及Surf特征提取的改进算法。该算法需在视频序列中手动框选跟踪目标作为目标模板。将传统Camshift算法得到的目标候选区域与目标模板进行直方图对比,得到的巴氏系数若大于设定的阈值则说明目标跟踪丢失。采用Surf算法,在该帧图像中匹配出新的目标候选区域,最终得到候选区域的位置信息更新Kalman滤波。仿真实验表明,改进后的算法在复杂背景下仍然具有良好的跟踪效果。 相似文献
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将卡尔曼(Kalman)滤波器的变维滤波算法应用于雷达数据处理中,对机动目标进行跟踪,得出机动目标的滤波数据曲线,并对目标进行了拦截仿真。仿真结果表明该方法能估计出目标的运动特征并对运动目标拦截成功。 相似文献
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针对均值偏移算法在跟踪目标发生形变和遮挡时丢失问题,提出了一种自适应目标检测、核函数带宽可变、Kalman滤波预测和重心轨迹跟踪的改进均值偏移算法（KPKM）。该算法利用目标检测中得到的外接矩形和重心作为均值偏移算法的初值,用改进的Kalman滤波器预测目标运动趋势,使本算法能沿着梯度方向快速收敛到目标中心。实验和仿真结果表明,该方法实现了在复杂场景下,对运动目标的精确检测和准确跟踪。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(2)
运动目标检测和跟踪技术是视频监控系统中的两大关键技术,本文以智能视频监控系统研究为基点,介绍了智能视频监控系统的兴起及组成部分、运动目标检测与跟踪算法的基本作用原理,阐述了基于智能视频监控系统的运动目标检测方法和运动目标检测方法的实现,分析了包括基于均值偏移的跟踪算法、基于粒子滤波的跟踪算法、融合Mean-Shift的粒子滤波跟踪算法在内的运动跟踪方法,对于后期智能视频监控系统的运动目标检测和跟踪研究具有一定的指导意义. 相似文献
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曲巨宝 《湖南科技学院学报》2010,31(12)
针对多目标跟踪中常因目标间遮挡、融合、分离等导致跟踪失败,提出了用动态背景建模技术和RGB三通道色差法获取目标群组,然后利用Kalman滤波器预测运动目标初始参量,再用改进的Camshift算法逐步迭代逼近各个目标精确位置,实现了对多目标的自适应跟踪.经大量实验证明,本算法目标识别能力强,抗噪声性能好,跟踪速度快. 相似文献
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将交互式多模型(IMM)算法应用到分布式多传感器融合跟踪系统中,代替原有系统的单模型Kalman滤波,推导出了分布式多传感器交互式多模型信息融合算法,并通过仿真实例验证了算法的效果。 相似文献
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ept des 《中学英语园地(高三版)》2006,(5)
:清华大学出版社,2000:280体育视频:3924,粒子滤波:3887,均值转移算法:3850,混合跟踪算法:3812,运动目标:3223,目标运动模型:3177,相似度:2691,目标模型:2537,颜色直方图:1819,滤波算法:1625体育视频:3744,粒子滤波:3709,均值转移算法:3673,混合跟踪算法:3637,运动目标:3075,目 相似文献
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针对频率选择性快衰落信道的多径干扰和较大的多普勒频率扩展,提出了一种基于导频的低维Kalman滤波算法用于正交频分复用(OFDM)系统信道估计.为了简化计算,采用一阶自回归(AR)过程对时变信道进行建模.利用复杂度大大降低的一维Kalman滤波算法进行单个子载波的并行信道估计,并采用基于导频的最小平方(LS)算法估计时变的信道衰减因子a.为了同时跟踪信道的频域相关性,采用了最小均方误差(MMSE)线性合并器对Kalman信道估计结果进行修正.在5.5 GHz频段上的仿真表明了这种基于导频的低维Kalman信道估计方法,降低了传统的Kalman滤波结构的复杂度,能够跟踪信道的时频变化,并且在一定程度上可以接近于理想信道估计的误码率性能. 相似文献
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针对目标跟踪中因严重遮挡、变形、快速运动等因素导致的跟踪失败问题,提出一种基于相关滤波的重检测跟踪算法。首先使用相关滤波算法Staple对目标进行位置估计,然后构造一个检测滤波器对Staple算法跟踪结果进行置信度检测,将检测分数作为跟踪结果的置信度评估结果。若检测分数小于给定阈值,则激活在线SVM分类器对跟踪结果进行重检测。同时用检测滤波器对SVM分类结果进行检测,若检测分数大于Staple跟踪算法检测分数,则采用SVM的跟踪结果。在基准数据集OTB-2013上的实验结果表明,该算法精度达到80.2%,成功率达到60.6%,整体性能优于其它6种对比算法。 相似文献
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传感器定位技术作为无线传感器网络的重要课题之一,为实现目标实时定位,提出一种基于核岭回归与卡尔曼滤波的定位算法。该算法在离线阶段使用核岭回归算法（KRR）对无线位置指纹数据库进行训练,从而得到一个可反映信号强度指标（RSSI）与位置坐标之间映射关系的函数|在线阶段先利用离线阶段得到的函数对目标进行粗定位,再结合卡尔曼滤波（KF）方法对目标进行精确定位。实验结果表明,在真实室内办公环境下,相比 KNN 算法与核函数（Kernel）算法,该算法能实现更好的定位精度,平均定位误差为 1.898 3m。 相似文献
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易向东 《广东教育学院学报》2009,29(5):72-78
运动目标的参数估计是近代计算机视觉领域重要的研究课题．以运动车辆的序列图像为例来分析．考虑到跟踪运动车辆对实时性要求较高的特性,没有采用经典的最小二乘滤波和维纳滤波等,而采用了卡尔曼滤波方法,由于卡尔曼滤波在时域内进行,因此不需要保存更多的数据,使得跟踪结果实时输出。 相似文献
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现有大部分融合跟踪算法都使用分类器型跟踪算法,这种算法在目标尺度发生变化时会存在一定误差。虽然已有一些解决方案,但仍不能从根本上解决该问题,而且一般无法估算目标的旋转状态。为此,基于CMT 算法提出一种新的基于点的多传感器融合跟踪算法。在获取目标状态上综合了多传感器信息,并对目标中心使用卡尔曼滤波进行修正,能够跟踪目标并获得目标的尺度及旋转信息。实验结果表明,该算法在常见分辨率下跟踪非旋转目标,重叠率与现有算法相当,在分辨率较高的情况下,在实时性上具有优势。 相似文献
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A new approach is proposed in this paper for the problem of the target motion analysis (TMA) with signal propagation time delay. This problem is an unobservable tracking problem in which the acoustic signal transmits with time delay. We present an intelligent range parameterized unscented Kalman filter (IRPUKF) algorithm to estimate the state of the nonlinear unobservable tracking system and propose a recursive model parameter online adjustment method to deal with the time delay in signal propagation. In a simulation of tracking target using a maneuvering acoustic sensor with signal time delay case study, the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm is testified to perform better, compared with the range parameterized extended Kalman filter (RPEKF) algorithm. 相似文献
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提出一种将ROS系统的AR.Drone飞行器作为载体,基于飞行器实现物体识别追踪的具体优化方案。在计算机视觉方面,结合物体识别OpenCV模块中的Haar级联分类器与卡尔曼滤波,实现无人机的目标识别以及对错误目标的过滤功能,使飞行器在搭载摄像头模块后,可结合现有视觉模型完成目标识别要求,算法融合后的系统性能具有良好的鲁棒性;在飞行器控制方面,结合飞行器自身的反馈控制模块与基于相对位置控制的PD位置控制器,优化飞行器自身姿态及目标追踪过程中的动态参数调节优化功能,使飞行器在目标追踪过程中具有良好的自适应性。基于以上两点优化方案建立实验模型,取得了较好的实验效果。具体相对位置估计均方根误差实验结果为：在x方向上为0.124 5m,在y方向上为0.243 7m,在z方向上为0.176 8m,证明了该优化方案的实用性。 相似文献
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Automatic target tracking on multi-resolution terrain 总被引：1，自引：0，他引：1
WAN Ming ZHANG Wei MURRAY Marie O. KAUFMAN Ariet 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(7):1275-1281
INTRODUCTION In this paper, we propose an automatic target tracking method in our real-time simulation and animation system of large-scale terrain field. Our system supplies autonomous guidance, navigation and control of moving objects, in order to efficiently perform related challenging missions in manufacture, entertainment, and other real-world applications. Our goal is to deploy a large number of moving vehicles upon a large-scale virtual terrain (essentially a 2D curved terrain surfa… 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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针对复杂环境下的多目标跟踪问题提出了一种新的跟踪方法．在检测部分,采用第三级离散小波变换和背景差分进行了目标分割．在跟踪部分,首先利用卡尔曼滤波器和缩放因子估计目标在下一帧中的中心位置和矩形框尺寸,然后在中心关联和区域关联的基础上提出了投射率和遮挡率的概念,并结合投射率和遮挡率推断目标行为．最后针对具体目标行为,自适应地调整跟踪方案和卡尔曼参数实现了多目标跟踪．在遮挡情况下利用部分观测调整估计框以获得目标测量值和最优框尺寸．提出的方法对处于遮挡、新出现以及稳定等情况下的运动目标均具有鲁棒的跟踪性能．实验结果表明提出的方法是有效的． 相似文献