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遥感卫星明视视频中飞机目标的跟踪算法 预览
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作者 赵春晖 刘海燕 《沈阳大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期284-290,共7页
针对直接利用CN跟踪算法难以对遥感卫星视频进行跟踪的问题提出了一种利用目标检测实现全自动跟踪的框架.该框架首先利用变化检测的方法提取出目标的运动区域图像,然后由FasterR-CNN算法对该部分图像进行检测,得到运动目标的初始位置后... 针对直接利用CN跟踪算法难以对遥感卫星视频进行跟踪的问题提出了一种利用目标检测实现全自动跟踪的框架.该框架首先利用变化检测的方法提取出目标的运动区域图像,然后由FasterR-CNN算法对该部分图像进行检测,得到运动目标的初始位置后再由CN跟踪算法进行跟踪.针对CN算法一旦跟丢目标就无法重新找回的问题,提出了解决方案.通过循环检测的方式每隔一定帧间隔进行一次检测,从而对丢失目标的位置进行更新.实验结果表明,提出的方法具有较强的鲁棒性,在真实遥感视频数据上具有较好的效果. 展开更多
关键词 遥感卫星视频 全自动跟踪 FasterR-CNN算法 CN跟踪算法 目标检测 目标跟踪
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低空小飞行物视频检测与追踪关键技术 预览
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作者 赵士瑄 刘维谦 +1 位作者 程志 隋运峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期13-17,共5页
基于可见光图像信号对无人机等低空飞行物进行检测和追踪时,面临目标成像小、低空背景干扰多、目标速度变化快等技术难点。针对目标探测模型的性能与速度难以兼顾的问题,提出了能够保持模型性能并大幅降低运算复杂度的通用深度学习模型... 基于可见光图像信号对无人机等低空飞行物进行检测和追踪时,面临目标成像小、低空背景干扰多、目标速度变化快等技术难点。针对目标探测模型的性能与速度难以兼顾的问题,提出了能够保持模型性能并大幅降低运算复杂度的通用深度学习模型优化框架,实现单帧图像的目标快速检测。进一步针对目标追踪问题,利用连续检测数据,在基于探测和学习的追踪技术框架上,提出了单目标航迹追踪方法,在单帧检测结果的基础上进一步提升了准确性。测试结果显示该方法能在降低约30%计算时间的情况下仍保持运算性能,从而实现实时的高机动性目标追踪。 展开更多
关键词 小飞行物探测 目标追踪 卷积神经网络优化 智能追踪系统
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融合相关滤波与关键点匹配的跟踪算法 被引量:1
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作者 张哲 孙瑾 杨刘涛 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期259-267,共9页
提出一种融合相关滤波与关键点匹配的跟踪算法。利用多个基于支持向量机的相关滤波器,分别对目标进行跟踪和验证,同时建立并实时更新一个目标和背景关键点数据库。在验证跟踪失败后,利用关键点匹配的方法对全局关键点进行分类,根据分类... 提出一种融合相关滤波与关键点匹配的跟踪算法。利用多个基于支持向量机的相关滤波器,分别对目标进行跟踪和验证,同时建立并实时更新一个目标和背景关键点数据库。在验证跟踪失败后,利用关键点匹配的方法对全局关键点进行分类,根据分类结果对目标关键点进行分析,从而得到重检测结果。实验结果表明,在运动模糊、变形、目标遮挡、消失等复杂跟踪场景下,所提算法比现有算法具有更好的准确性和稳健性。 展开更多
关键词 机器视觉 目标跟踪 相关滤波 关键点匹配 长期跟踪
用于目标跟踪的智能群体优化滤波算法 预览
4
作者 许奇 王华彬 +1 位作者 周健 陶亮 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期697-707,共11页
针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加... 针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加准确地预测下一时刻目标的先验状态。实验结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态,在复杂多变的场景环境中,表现出更高的跟踪准确性。 展开更多
关键词 目标跟踪 视觉跟踪 滤波算法 贝叶斯滤波 粒子滤波 运动模型 后验状态 智能群体优化
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多层深度特征的目标跟踪算法研究 预览
5
作者 胡昭华 钮梦宇 +2 位作者 邵晓雯 卞飞飞 王珏 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期51-56,共6页
现有的目标跟踪算法大多采用传统的手工特征或神经网络的某一层特征描述目标的外观,不利于跟踪,文中提出一种基于多层深度特征的自适应更新目标跟踪算法。采用经过预训练的深层卷积神经网络分别提取低层和高层信息用以描述目标的空间特... 现有的目标跟踪算法大多采用传统的手工特征或神经网络的某一层特征描述目标的外观,不利于跟踪,文中提出一种基于多层深度特征的自适应更新目标跟踪算法。采用经过预训练的深层卷积神经网络分别提取低层和高层信息用以描述目标的空间特征和语义特征,通过对两层特征信息的学习得到两个滤波模板,对应求得两个滤波响应,这两个滤波响应以不同的权重决定最后的跟踪结果。算法中还设计了对目标外观模型和滤波模板的自适应更新方案,能更好地适应目标的外观变化以及遮挡问题。采用多层深度特征描述目标外观,并且利用提取的特征训练两个滤波模板,求滤波响应时采用核相关的方法,增强了跟踪结果的准确性并加快了跟踪的速度。实验结果表明,所提算法与现有跟踪算法相比,可以更好地应对多种挑战因素,跟踪速度也完全能满足实时跟踪任务的需求。 展开更多
关键词 目标跟踪 深度特征 自适应核相关 卷积神经网络 滤波响应 跟踪速度
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RGB-D与MeanShift相结合的实时目标跟踪 预览
6
作者 王广龙 田杰 +1 位作者 朱文杰 方丹 《中南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期2163-2170,共8页
针对MeanShift跟踪算法目标易受到周围相似背景区域干扰的问题,引入图像的RGB-D特征,研究并实现结合RGB-D与MeanShift的实时目标跟踪算法。首先,提出一种新颖的相似性度量方法优化二次型距离(advanced quadratic-form distance,AQFD);其... 针对MeanShift跟踪算法目标易受到周围相似背景区域干扰的问题,引入图像的RGB-D特征,研究并实现结合RGB-D与MeanShift的实时目标跟踪算法。首先,提出一种新颖的相似性度量方法优化二次型距离(advanced quadratic-form distance,AQFD);其次,基于颜色和深度特征完善了特征权重在线自适应调整机制和目标模型更新策略;最后,对该算法进行仿真分析并基于Jetson TX2平台实现。研究结果表明:本文算法在目标受到周围相似背景区域干扰情况下仍能够完成目标跟踪任务,优于先进算法Staple,具有良好的准确性与鲁棒性,并且能够应用于实时跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 MEANSHIFT RGB-D 实时跟踪
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基于ELM和核相关滤波器的自适应目标跟踪算法 预览
7
作者 潘迪夫 李耀通 韩锟 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第7期109-112,共4页
针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标快速运动、尺度变化和遮挡情况下通常会导致跟踪失败的问题,在传统的KCF算法的基础上引入极限学习机(ELM),提出一种基于ELM和KCF的自适应目标跟踪方法。根据过去时刻的目标位置信息,利用ELM... 针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标快速运动、尺度变化和遮挡情况下通常会导致跟踪失败的问题,在传统的KCF算法的基础上引入极限学习机(ELM),提出一种基于ELM和KCF的自适应目标跟踪方法。根据过去时刻的目标位置信息,利用ELM预测出当前帧目标的可能位置;在该位置上以目标区域为基础进行多尺度目标图像特征采样,通过KCF确定目标的最终位置和最佳尺度;通过计算目标位置响应图的振荡程度来自适应地改变模型的更新速率。在36组公开视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡、快速运动和尺度变化等问题,具有较为重要的理论研究和应用价值。 展开更多
关键词 目标跟踪 相关滤波 自适应跟踪 极限学习机
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基于光照不变特征的无模式跟踪算法 预览
8
作者 姜可孟 曾聪文 江泽涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期161-166,共6页
针对传统的特征点在目标追踪算法中鲁棒性不强和基于先验知识的目标追踪算法模型漂移的问题,提出一种基于光照不变特征的无模式跟踪算法。采用无模式追踪的思想,利用敏感直方图提取二值化的光照不变特征,用双向光流跟踪和全局匹配算法... 针对传统的特征点在目标追踪算法中鲁棒性不强和基于先验知识的目标追踪算法模型漂移的问题,提出一种基于光照不变特征的无模式跟踪算法。采用无模式追踪的思想,利用敏感直方图提取二值化的光照不变特征,用双向光流跟踪和全局匹配算法进行筛选得到稳定特征点,根据特征点的投票结果进行聚类确定目标中心,实现目标追踪。通过实验验证了该方法在光照变换、部分遮挡、运动模糊等情况下都表现出较好的追踪效果和鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 光照不变特征 局部敏感直方图 无模式跟踪 聚类
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一种基于帧差法结合Kalman滤波的运动目标跟踪方法 预览
9
作者 李妍妍 田瑞娟 张弦弦 《兵工自动化》 2019年第4期24-27,共4页
为解决视频帧目标跟踪中的尺度变化导致的目标跟踪发生跟丢的问题,提出一种自适应跟踪窗口的处理方法,利用下一帧的估计位置与当前帧目标位置的差值作为检测量,自适应调整跟踪窗口,实现目标的有效检测和跟踪。实验结果表明:该方法能有... 为解决视频帧目标跟踪中的尺度变化导致的目标跟踪发生跟丢的问题,提出一种自适应跟踪窗口的处理方法,利用下一帧的估计位置与当前帧目标位置的差值作为检测量,自适应调整跟踪窗口,实现目标的有效检测和跟踪。实验结果表明:该方法能有效降低目标跟丢的概率,预防目标的误跟踪,适应目标尺度变化。 展开更多
关键词 目标跟踪 视频帧 跟踪窗口 KALMAN滤波
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结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法
10
作者 罗会兰 石武 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期1106-1115,共10页
目的在视觉跟踪领域中,特征的高效表达是鲁棒跟踪的关键,观察到在相关滤波跟踪中,不同卷积层表达了目标的不同方面特征,提出了一种结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法。方法针对目标定位不准确的问题,提出连续卷积算子方法,将离... 目的在视觉跟踪领域中,特征的高效表达是鲁棒跟踪的关键,观察到在相关滤波跟踪中,不同卷积层表达了目标的不同方面特征,提出了一种结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法。方法针对目标定位不准确的问题,提出连续卷积算子方法,将离散的位置估计转换成连续位置估计,使得位置定位更加准确;利用不同卷积层的特征表达,提高跟踪效果。首先利用深度卷积网络结构提取多层卷积特征,通过计算相关卷积响应大小,决定在下一帧特征融合时各层特征所占的权重,凸显优势特征,然后使用从不同层训练得到的相关滤波器与提取得到的特征进行相关运算,得到最终的响应图,响应图中最大值所在的位置便是目标所在的位置和尺度。结果与目前较流行的3种目标跟踪算法在目标跟踪基准数据库(OTB-2013)中的50组视频序列进行测试,本文算法平均跟踪成功率达到85.4%。结论本文算法在光照变化、尺度变化、背景杂波、目标旋转、遮挡和复杂环境下的跟踪具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 相关滤波跟踪 连续卷积算子 自适应加权 卷积特征 响应图
基于并行跟踪检测框架与深度学习的目标跟踪算法 预览
11
作者 闫若怡 熊丹 +2 位作者 于清华 肖军浩 卢惠民 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期343-347,共5页
在空地协同背景下,地面目标的移动导致其在无人机视角下外观会发生较大变化,传统算法很难满足此类场景的应用要求。针对这一问题,提出基于并行跟踪和检测(PTAD)框架与深度学习的目标检测与跟踪算法。首先,将基于卷积神经网络(CNN)的目... 在空地协同背景下,地面目标的移动导致其在无人机视角下外观会发生较大变化,传统算法很难满足此类场景的应用要求。针对这一问题,提出基于并行跟踪和检测(PTAD)框架与深度学习的目标检测与跟踪算法。首先,将基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法SSD作为PTAD的检测子处理关键帧获取目标信息并提供给跟踪子;其次,检测子与跟踪子并行处理图像帧并计算检测与跟踪结果框的重叠度及跟踪结果的置信度;最后,根据跟踪子与检测子的跟踪或检测状态来判断是否对跟踪子或检测子进行更新,并对图像帧中的目标进行实时跟踪。在无人机视角下的视频序列上开展实验研究和对比分析,结果表明所提算法的性能高于PTAD框架下最优算法,而且实时性提高了13%,验证了此算法的有效性。 展开更多
关键词 并行跟踪和检测 目标跟踪 深度学习 相关滤波 无人机
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基于智能视频分析的人流量态势感知方法研究 预览
12
作者 李敏 杨阳 +4 位作者 王钤 孟博 李凌寒 白入文 杜虹 《信息安全研究》 2019年第6期488-494,共7页
近几年频发的踩踏事故,使得商业领域、交通管制领域和公共安全领域对人流统计和预测的需求逐渐上升.但是当前的人流统计手段往往采用传统的机械式或人力统计方法,不仅效率低,干扰正常的人员行走以及人流速度,还不能满足实时性统计需求.... 近几年频发的踩踏事故,使得商业领域、交通管制领域和公共安全领域对人流统计和预测的需求逐渐上升.但是当前的人流统计手段往往采用传统的机械式或人力统计方法,不仅效率低,干扰正常的人员行走以及人流速度,还不能满足实时性统计需求.提出的方法采用基于深度学习的目标检测和目标追踪算法,能够对人流量进行实时的统计,并且通过标定和坐标转换能够生成人流热力图,方便实时监控.从摄像头数据采集到最终的人流量预测与预警,整个过程形成完整的态势感知系统,功能稳定,满足实时性需求. 展开更多
关键词 人流量统计 态势感知 目标检测 目标追踪 深度学习 视频监控
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基于深度学习目标检测与跟踪技术的研究 预览
13
作者 师燕妮 《电子设计工程》 2019年第6期59-63,共5页
目标的检测与跟踪技术在计算机视觉领域有着广泛的应用,比如在视频监控,无人驾驶,机器人等领域都有着举足轻重的价值。随着深度学习算法与技术的飞速发展,更是带动了该技术在性能、速度等方面取得了质的飞跃。然而随着社会的发展,需求... 目标的检测与跟踪技术在计算机视觉领域有着广泛的应用,比如在视频监控,无人驾驶,机器人等领域都有着举足轻重的价值。随着深度学习算法与技术的飞速发展,更是带动了该技术在性能、速度等方面取得了质的飞跃。然而随着社会的发展,需求的不断提高,我们在研究算法高效性的同时还要考虑算法所训练出的模型在实际应用上的性能与速度。本篇文章主要研究基于深度学习的目标检测与跟踪技术,该技术主要包括一个离线训练的检测模型,一个优化的跟踪器,以及一个学习模块来组成在线跟踪系统。通过研究出一种更快、性能更好的算法以及模型的压缩来达到使其训练出的模型在手机等嵌入式设备上实时运行的目的。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 目标跟踪 模型压缩
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CrowdTmcker:—种基于移动群智感知的目标跟踪方法 预览
14
作者 景瑶 郭斌 +3 位作者 陈荟慧 岳超刚 王柱 於志文 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期328-337,共10页
面向目标跟踪问题提出一种基于移动群智感知的解决方案CrowdTracker.不同于基于视频监控的目标跟踪方法,通过基于群智的多人协作拍照方式实现对移动目标的轨迹预测和跟踪,其优化目标为在保证准确实时地对目标进行跟踪的同时尽可能地减... 面向目标跟踪问题提出一种基于移动群智感知的解决方案CrowdTracker.不同于基于视频监控的目标跟踪方法,通过基于群智的多人协作拍照方式实现对移动目标的轨迹预测和跟踪,其优化目标为在保证准确实时地对目标进行跟踪的同时尽可能地减少用户激励的成本(假设激励与完成任务的参与者人数和参与者完成任务所移动的距离成正比).为实现该目标,提出了目标移动性预测的方法MPRE和任务分配的方法T-centric,P-centric.T-centric是以任务为中心的参与者选择方法,而P-centric是以人为中心的任务选择方法.MPRE通过分析大量的车辆历史轨迹建立城市里车辆的移动模型以预测目标下一步的位置.在预测的区域内通过T-centric或P-centric方法进行跟踪任务分配.通过一个大规模的真实数据集对移动性预测方法MPRE和2种任务分配算法进行实验评估,实验结果表明:CrowdTracker能有效地在实现目标实时跟嫁的同时降低激励成本. 展开更多
关键词 移动群智感知 拍照 目标跟踪 目标移动性预测 任务分配
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自适应权值卷积特征的鲁棒目标跟踪算法 预览
15
作者 王海军 张圣燕 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期117-123,共7页
针对传统基于固定权值卷积特征的深度学习跟踪算法在部分视频跟踪失败的问题,提出一种新颖的基于响应图和熵函数的评估各卷积神经网络层跟踪性能的方法.该方法能根据评估结果自动调整各层的权值系数;同时引入边界框检测机制,当跟踪响应... 针对传统基于固定权值卷积特征的深度学习跟踪算法在部分视频跟踪失败的问题,提出一种新颖的基于响应图和熵函数的评估各卷积神经网络层跟踪性能的方法.该方法能根据评估结果自动调整各层的权值系数;同时引入边界框检测机制,当跟踪响应最大值小于给定阈值时,采用滑动窗口采样一定数量的边界框,并对边界框进行评估,生成初始建议边界框;最后在初始建议边界框的基础上进行相关滤波跟踪,并给出模型更新策略。将文中算法与其他9种算法在OTB-2013视频数据库上进行跟踪仿真,实验结果表明,所提算法具有较高的中心点距离准确率和跟踪成功覆盖率。 展开更多
关键词 目标跟踪 自适应权值 相关滤波 目标检测
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基于图像处理技术的行人运动轨迹提取方法 预览
16
作者 谢玮 成艳英 +1 位作者 陈柯 张玉春 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2019年第1期44-47,共4页
为了实现复杂场景中多运动行人目标的检测和跟踪,采用计算机视觉技术对真实场景下行人运动视频进行处理。利用基于高斯混合模型的背景消减法提取运动目标前景,并通过形态学运算进行目标清晰化处理。采用基于预测的Kalman滤波算法对运动... 为了实现复杂场景中多运动行人目标的检测和跟踪,采用计算机视觉技术对真实场景下行人运动视频进行处理。利用基于高斯混合模型的背景消减法提取运动目标前景,并通过形态学运算进行目标清晰化处理。采用基于预测的Kalman滤波算法对运动目标进行跟踪,并对画面中的人数进行实时统计和更新。输出多运动行人目标的实时坐标和运动轨迹。研究结果表明:本文提出的算法能够快速准确地检测和追踪多运动行人目标,初步提取行人运动轨迹。 展开更多
关键词 目标检测 目标跟踪 轨迹提取 图像处理 人员疏散
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基于遮掩感知重检测的视觉跟踪算法 预览
17
作者 李中科 万长胜 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期567-572,595共7页
为解决相关滤波一类跟踪器因目标被遮掩等原因引起的跟踪目标丢失问题,提出一种包含遮掩感知和目标重检测机制的相关滤波器改进跟踪方法。采用遮掩感知模块对目标跟踪模块跟踪的结果做遮掩事件评估,在发生遮掩等严重影响跟踪结果的情形... 为解决相关滤波一类跟踪器因目标被遮掩等原因引起的跟踪目标丢失问题,提出一种包含遮掩感知和目标重检测机制的相关滤波器改进跟踪方法。采用遮掩感知模块对目标跟踪模块跟踪的结果做遮掩事件评估,在发生遮掩等严重影响跟踪结果的情形时,采用目标重检测模块重新检测原跟踪目标,该目标重检测采用基于颜色特征的逐像素目标置信积分图来确定备选目标。对跟踪质量不可靠且未重检测到可靠目标的视频帧,不进行跟踪模型的在线更新。实验结果表明,该算法可以有效避免因遮掩等引起的跟踪目标丢失和模型漂移问题,跟踪性能和几个主流的相关滤波类跟踪器相比有明显改善。 展开更多
关键词 相关滤波 目标跟踪 目标重检测 模型漂移 遮掩感知 模板和逐像素融合学习
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在线时空关联的人体检测跟踪一体化方法 预览
18
作者 史国凯 《现代导航》 2019年第4期273-278,261共7页
视觉人体检测跟踪一体化技术在很多领域都有着重要的应用价值,其关键技术有:鲁棒的目标检测技术、稳定的路径关联技术。主流的路径关联技术只考虑了目标的时间相关性,没有同时兼顾目标的时空关联属性,当相似目标距离太近时,容易导致错... 视觉人体检测跟踪一体化技术在很多领域都有着重要的应用价值,其关键技术有:鲁棒的目标检测技术、稳定的路径关联技术。主流的路径关联技术只考虑了目标的时间相关性,没有同时兼顾目标的时空关联属性,当相似目标距离太近时,容易导致错位跟踪。本文提出基于深度神经网络学习和结构化在线学习算法联合的目标检测跟踪一体化方法,通过构建结构化在线学习模型,建立目标时空关联关系。实验验证了所提方法可以有效抵制相似目标的干扰问题,并可提升对严重遮挡目标的跟踪能力。 展开更多
关键词 目标检测 目标跟踪 结构化学习
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LK光流法的多信息融合目标跟踪算法研究 预览
19
作者 郭瑞峰 贾榕 《现代电子技术》 北大核心 2019年第18期55-59,共5页
针对改善动态目标物体跟踪过程中特征点选取的准确性及实时性问题,提出一种基于LK光流法的多信息融合目标跟踪方法并设计相关算法.将Sift提取出的特征点作为初始特征点,结合Harris角点检测函数R值,通过设定阈值,从中选取出具有高对比度... 针对改善动态目标物体跟踪过程中特征点选取的准确性及实时性问题,提出一种基于LK光流法的多信息融合目标跟踪方法并设计相关算法.将Sift提取出的特征点作为初始特征点,结合Harris角点检测函数R值,通过设定阈值,从中选取出具有高对比度的特征点作为目标特征点,对其进行光流法跟踪;然后引入在线学习检测器,使得在跟踪器跟踪失败之后可以更新目标位置,以实现稳定、准确跟踪.实验的结果从动态目标识别所需时间、特征点的数量、交并比以及每秒处理的帧数几个方面进行比较分析,证明所提算法能够实现准确跟踪,且实时性强. 展开更多
关键词 目标跟踪 信息融合 光流法 特征提取 HARRIS角点检测 动态目标 实验分析
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哈希编码和Kalman滤波的目标跟踪算法 预览
20
作者 李华 李莉 郭育艳 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期406-411,共6页
针对现有的目标跟踪算法过于复杂、计算量大和遮挡无法跟踪等缺点,提出了基于哈希编码和Kalman滤波的目标跟踪改进算法.采用哈希算法对图像感兴趣的区域进行编码,将二维图像变为一维数字摘要,大大地减少了匹配运算量;采用Kalman滤波算... 针对现有的目标跟踪算法过于复杂、计算量大和遮挡无法跟踪等缺点,提出了基于哈希编码和Kalman滤波的目标跟踪改进算法.采用哈希算法对图像感兴趣的区域进行编码,将二维图像变为一维数字摘要,大大地减少了匹配运算量;采用Kalman滤波算法进行目标搜索,并预测目标在下一帧图像中的位置,再以预测位置为起点进行搜索,从而缩小了搜索范围,加快了跟踪速度.通过对多组视频中的目标进行跟踪实验,结果说明所提出的改进算法在背景复杂、目标快速运动、完全遮挡的环境下具有较强的抗干扰能力,跟踪效果较好,跟踪速率高达12帧/s. 展开更多
关键词 目标跟踪 哈希算法 编码特征 KALMAN滤波 目标搜索 位置预测 目标校正 加速策略
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