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基于尺度预测的相关滤波器目标跟踪算法 预览
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作者 许二敏 黄俊 +1 位作者 余忠永 施新岚 《信息通信》 2019年第4期1-4,共4页
目标跟踪是计算机视觉中的关键问题,有着广泛的应用,由于现实场景中仍存在着众多问题,目标跟踪仍然具有巨大的研究价值。针对传统的核相关滤波器(KCF)算法在跟踪过程中存在的问题,文章提出一种结合位置相关滤波器和尺度相关滤波器的目... 目标跟踪是计算机视觉中的关键问题,有着广泛的应用,由于现实场景中仍存在着众多问题,目标跟踪仍然具有巨大的研究价值。针对传统的核相关滤波器(KCF)算法在跟踪过程中存在的问题,文章提出一种结合位置相关滤波器和尺度相关滤波器的目标跟踪算法,同时依据跟踪效果,采取了自适应的模型更新策略。文章选取了公开视频序列进行测试,相较于KCF算法跟踪准确率提高了10%,尤其在光照变化、目标尺度变化等情况下有较强的适应性。 展开更多
关键词 相关滤波器 目标跟踪 尺度预测 峰值检测 自适应跟踪
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基于核相关滤波的长时间目标跟踪
2
作者 杨剑锋 张建鹏 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第2期149-155,共7页
针对传统跟踪方法在严重遮挡情况下出现目标跟踪漂移和丢失的问题,在核相关滤波跟踪框架下提出一种长时间稳健的目标跟踪算法。在跟踪过程中引入包含遮挡信息的组合置信度测量方法,用于稳健更新。如果核相关滤波算法中置信度的结果表明... 针对传统跟踪方法在严重遮挡情况下出现目标跟踪漂移和丢失的问题,在核相关滤波跟踪框架下提出一种长时间稳健的目标跟踪算法。在跟踪过程中引入包含遮挡信息的组合置信度测量方法,用于稳健更新。如果核相关滤波算法中置信度的结果表明目标被遮挡,则引入块均值漂移算法来跟踪目标。利用局部信息获取目标的最终位置。用OTB-13测试库中的8组视频序列测试算法的性能,相比传统的核相关滤波算法,精确度提高了0.7%,成功率提高了5.7%。测试结果表明在目标发生严重遮挡时,该算法仍具有较好的跟踪效果,能实现目标长时间稳定的跟踪。 展开更多
关键词 机器视觉 目标跟踪 核相关滤波 遮挡检测 均值漂移
基于核相关滤波的长期目标跟踪算法
3
作者 茅正冲 陈海东 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第1期94-101,共8页
针对传统核相关滤波器(KCF)无法处理严重遮挡及光照变化等问题,提出一种结合快速角点检测与双向光流法的长期KCF跟踪算法。首先利用KCF跟踪器在目标位置上提取融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征,计算输出响... 针对传统核相关滤波器(KCF)无法处理严重遮挡及光照变化等问题,提出一种结合快速角点检测与双向光流法的长期KCF跟踪算法。首先利用KCF跟踪器在目标位置上提取融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征,计算输出响应图并得到所跟踪目标的峰值旁瓣比(PSR),然后通过比较PSR与经验阈值来判断目标是否被遮挡;当目标出现遮挡时,在快速角点检测的角点基础上利用双向光流法重新检测下一帧目标位置,并采用一种新模板更新策略来应对严重遮挡。与其他算法进行对比实验,验证了本文算法对处理遮挡和光照变化具有高效性及稳健性。 展开更多
关键词 傅里叶光学 目标跟踪 核相关滤波 快速角点检测 双向光流 遮挡
基于改进空间正则化相关滤波器的运动目标跟踪研究 预览
4
作者 郭克友 胡巍 暴启超 《机床与液压》 北大核心 2019年第2期124-129,共6页
为降低光照、遮挡、尺寸变化等因素对目标跟踪过程的影响,提出在经典空间正则化核相关滤波基础上,增加遮挡检测及处理机制,并分别采用相似度计算与空间距离计算作为遮挡评判标准。在模型更新之前先判断遮挡是否存在,如有遮挡,则不更新模... 为降低光照、遮挡、尺寸变化等因素对目标跟踪过程的影响,提出在经典空间正则化核相关滤波基础上,增加遮挡检测及处理机制,并分别采用相似度计算与空间距离计算作为遮挡评判标准。在模型更新之前先判断遮挡是否存在,如有遮挡,则不更新模型;否则更新模型。提出搜索半径择优处理,分别以6种搜索半径进行目标跟踪,寻找最优搜索半径;进而提出特征择优处理,分别提取HOG特征、PHOG特征、Haar-like特征、LBP特征以及FHOG特征与改进算法结合,选取最佳特征。采用两组实验进行验证:分别采用经典KCF算法、Mean Shift算法、Fragment算法、DSST算法、经典SRDCF算法和改进SRDCF算法对Bolt2和Basketball两个视频中运动目标进行跟踪对比。实验结果表明:FHOG特征与改进空间正则化核相关滤波相结合,且在搜索半径为8个像素点时的跟踪性能最佳,优于其他经典跟踪算法,处理速度可达3. 7 fps。 展开更多
关键词 视频目标跟踪 空间正则化核相关滤波器 遮挡检测 搜索半径 特征选取
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残差深度特征和漂移检测的核相关滤波跟踪 预览
5
作者 胡昭华 郑伟 钱坤 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期613-621,共9页
传统特征的片面性,传统跟踪模型对于模型漂移问题检测手段和补救措施的缺乏,限制着传统跟踪算法的性能.因此,本文提出了一种残差深度特征和漂移检测的核相关滤波跟踪算法.通过卷积神经网络提取分层特征,在卷积神经网络加入残差结构,连... 传统特征的片面性,传统跟踪模型对于模型漂移问题检测手段和补救措施的缺乏,限制着传统跟踪算法的性能.因此,本文提出了一种残差深度特征和漂移检测的核相关滤波跟踪算法.通过卷积神经网络提取分层特征,在卷积神经网络加入残差结构,连接不同的网络层,实现浅层和深层特征的融合.不需要人为设计特征融合方式,网络结构能够自动实现特征融合的功能.用深度特征区分目标和背景,比传统特征更具有分辨力,跟踪结果更精确;在预测当前帧的目标位置时,设计了一个响应强度下降计数器.计数器根据相邻连续帧响应强度的变化计数.每一帧根据计数器的数值判断是否出现模型漂移,并采取相对应的模型更新方案作为补救措施.响应强度下降计数器检测模型漂移的策略能够处理不同场景下跟踪目标的任务,实现鲁棒跟踪.在与当下的几种跟踪算法比较中,本文提出的跟踪算法在跟踪精度和鲁棒性都优于所对比的算法. 展开更多
关键词 目标跟踪 残差深度网络 漂移检测 模型更新 相关滤波
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体育视频运动目标检测与跟踪系统的设计 预览
6
作者 李鑫 《电子设计工程》 2018年第20期54-58,共5页
基于体育视频运动目标检测与跟踪系统功能需求基础上, 研发一款依托MySQL数据库、 JAVA语言等技术支持的系统.依据项目实际需求, 将其设定为体育视频管理、 目标检测、 视频采集及目标跟踪这4个功能模块.同时, 对系统的操作及性能展开测... 基于体育视频运动目标检测与跟踪系统功能需求基础上, 研发一款依托MySQL数据库、 JAVA语言等技术支持的系统.依据项目实际需求, 将其设定为体育视频管理、 目标检测、 视频采集及目标跟踪这4个功能模块.同时, 对系统的操作及性能展开测试, 进一步验证所设计系统的可行性.通过将该系统用于体育视频中, 系统对采集的运动信息展开处理并获取人体运动参数, 而这些数据的获取对运动员及教练自身发展具有重要的现实意义. 展开更多
关键词 体育视频 目标跟踪检测 模块设计 数据库
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基于超像素分割和混合权值AdaBoost运动检测算法 预览
7
作者 李忠海 杨超 梁书浩 《电光与控制》 北大核心 2018年第2期33-37,78共6页
针对长时间目标跟踪检测不准确问题,提出一种结合运动场景的超像素分割与混合权值的Ada Boost多目标检测(ABSP)算法。首先在动态模型中,计算Ada Boost算法的混合权值,检测运动目标,确定搜索区域,提高多目标跟踪检测能力;在训练阶段,采... 针对长时间目标跟踪检测不准确问题,提出一种结合运动场景的超像素分割与混合权值的Ada Boost多目标检测(ABSP)算法。首先在动态模型中,计算Ada Boost算法的混合权值,检测运动目标,确定搜索区域,提高多目标跟踪检测能力;在训练阶段,采用SLIC分割与Mean-Shift聚类形成超像素图块,构建目标外观模型;在跟踪阶段,结合超像素特征池生成模板直方图与置信图,构建观测模型与运动模型,采用粒子滤波与贝叶斯模型,计算最大后验估计,实现遮挡运动目标检测。结果表明:能够有效处理数目变化多目标检测与遮挡问题,提高了检测的实时性。 展开更多
关键词 目标跟踪 多目标检测 超像素 AdaBoost检测 外观模型
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面向视频监控的TLD改进目标跟踪算法研究 预览 被引量:1
8
作者 常立博 杜慧敏 +3 位作者 毛智礼 张盛兵 郭冲宇 蒋忭忭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第14期191-198,共8页
目前智能视频监控对视频目标跟踪算法的实时性、准确性和鲁棒性都提出了很高的要求,而已有算法无法完全满足应用需求。在TLD(Tracking Learning Detector)框架下,提出一种基于视觉背景提取(Visual Background extractor,Vi Be)的前... 目前智能视频监控对视频目标跟踪算法的实时性、准确性和鲁棒性都提出了很高的要求,而已有算法无法完全满足应用需求。在TLD(Tracking Learning Detector)框架下,提出一种基于视觉背景提取(Visual Background extractor,Vi Be)的前景分类算法,提高了TLD算法检测目标的速度;用核相关滤波器(Kernelized Correlation Filters,KCF)实现了TLD框架中的跟踪器,提高了算法的精度及鲁棒性。采用OTB-2013评估基准中针对视频监控的视频序列进行测试,并与其他4种具有代表性跟踪算法进行了对比。测试结果表明:该算法的鲁棒性和准确性均优于对比算法,处理速度可达到40帧/s;相比于标准TLD算法,跟踪距离精度提高了1.52倍,成功率提高了1.2倍;相比于KCF算法,虽然跟踪速度有所下降,但跟踪距离精度提高了2.7倍,成功率提高了2.04倍。 展开更多
关键词 视频监控 目标跟踪 跟踪学习检测 核相关滤波器 视觉背景提取
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基于动态捕获区域的DC-TLD目标跟踪算法 预览
9
作者 何俊衡 刘曙 狄红卫 《光电工程》 CSCD 北大核心 2018年第8期48-57,共10页
为提升TLD目标跟踪算法的处理速度,以达到在更高分辨率视频中跟踪目标的实时性要求,在TLD算法框架的基础上,提出了一种基于动态捕获区域的TLD目标跟踪算法(DC-TLD)。算法采用前一帧目标位置作为当前帧目标位置的预测值,减小了目标位置... 为提升TLD目标跟踪算法的处理速度,以达到在更高分辨率视频中跟踪目标的实时性要求,在TLD算法框架的基础上,提出了一种基于动态捕获区域的TLD目标跟踪算法(DC-TLD)。算法采用前一帧目标位置作为当前帧目标位置的预测值,减小了目标位置的预测误差。研究了检测区域负样本出现需满足的条件,分析了检测区域大小对算法鲁棒性的影响。针对样本的访问方式,提出基于索引的访问方法,极大地减少了访问时间。实验结果表明,该方法不仅有效降低了TLD算法的样本检测时间,而且提高了算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 TLD 动态捕获区域 负样本 索引访问
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基于数学形态学的差分图像目标检测算法研究 预览
10
作者 秦雨萍 张双 +1 位作者 张萍 尹福成 《舰船电子工程》 2018年第4期16-18,22共4页
针对舰船运动目标跟踪瞄准中,目标受背景影响比较严重这一问题,文章提出将通过运动补偿实现图像的配准后的图像,通过差分运算,以及利用多帧差分图像序列,获得平均差分图像,从而提高信噪比,系统设计为了减小噪声点对目标检测的干扰,利用... 针对舰船运动目标跟踪瞄准中,目标受背景影响比较严重这一问题,文章提出将通过运动补偿实现图像的配准后的图像,通过差分运算,以及利用多帧差分图像序列,获得平均差分图像,从而提高信噪比,系统设计为了减小噪声点对目标检测的干扰,利用自适应阈值对差分图像二值化,对二值化后的图像用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终检测出目标,通过实验验证该方法是有效可行的。 展开更多
关键词 目标跟踪 差分运算 数学形态学 目标检测
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时空上下文相似性的TLD目标跟踪算法 预览 被引量:1
11
作者 张晶 王旭 范洪博 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第7期1169-1181,共13页
在单目标长期跟踪过程中,为了避免快速移动、运动模糊的噪声影响以及解决目标出视角后再出现的跟踪无法恢复问题,提出了一种基于时空上下文相似性的TLD(tracking-learning-detection)目标跟踪算法(TLD object tracking algorithm bas... 在单目标长期跟踪过程中,为了避免快速移动、运动模糊的噪声影响以及解决目标出视角后再出现的跟踪无法恢复问题,提出了一种基于时空上下文相似性的TLD(tracking-learning-detection)目标跟踪算法(TLD object tracking algorithm based on spatio-temporal context similarity,TLD-STCS)。首先进行检测分类器的学习。然后利用STC跟踪算法进行下一帧计算,对计算得到的获选目标与前一帧目标进行空间上下文的相似性计算,即保守相似度计算以及运动相似度计算,进行跟踪结果的有效判断,若判定有效,则输出过程与TLD的一样;如果判定失效,将此时的上下文时空模型加入到目标时空模型。对检测模块检测到的多个候选目标位置计算其置信图,输出平均置信值最大的检测目标,并对目标时空模型进行更新,如果检测到单聚类框就直接输出。最后进行在线学习来更新分类器的相关参数,改善检测精度。在不同测试视频序列上进行算法对比验证,结果表明,TLD-STCS算法能自适应目标遮挡、旋转等复杂情景下的目标跟踪,具有很高的鲁棒性,尤其是在目标快速移动且运动模糊情况下具有很好的抗干扰能力和很高的成功率。 展开更多
关键词 目标跟踪 时空上下文 检测分类器 目标时空模型 置信图
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基于改进核相关滤波器的目标跟踪算法 预览 被引量:1
12
作者 江维创 张俊为 桂江生 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第11期222-227,共6页
在跟踪场景中,目标自身和背景会发生不可预测的变化,给目标跟踪带来较大困难。针对该问题,建立一种基于核相关滤波器(KCF)处理遮挡的跟踪算法。根据前向分类器响应最大值的分布特征建立遮挡处理模型,采用阈值方法进行遮挡检测,在目标受... 在跟踪场景中,目标自身和背景会发生不可预测的变化,给目标跟踪带来较大困难。针对该问题,建立一种基于核相关滤波器(KCF)处理遮挡的跟踪算法。根据前向分类器响应最大值的分布特征建立遮挡处理模型,采用阈值方法进行遮挡检测,在目标受到遮挡之后通过块区域螺旋搜索方法进行目标搜索,在目标搜索过程中计算滑动框的响应判定是否为目标。在OTB测试序列集的测试结果表明,与Staple、DSST、KCF、SST算法相比,该算法在跟踪准确度上比次优方法提高6.1%,在跟踪成功率上比次优方法提高1.5%。 展开更多
关键词 核相关滤波器 目标跟踪 分类器响应 遮挡检测 目标搜索
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双目视觉运动目标跟踪定位系统的设计 预览
13
作者 李鹏飞 田瑜 +2 位作者 张蕾 景军锋 王晓华 《测控技术》 CSCD 2018年第4期72-77,共6页
对运动目标在被遮挡时跟踪丟失问题,采用双目视觉对运动目标进行跟踪定位。首先,利用背景差分法实现目标检测;然后,利用Kalman滤波器改进的CamShift算法与FAST角点检测算法相结合,通过缩小角点检测的范围,提高预测的准确性和跟踪速度,... 对运动目标在被遮挡时跟踪丟失问题,采用双目视觉对运动目标进行跟踪定位。首先,利用背景差分法实现目标检测;然后,利用Kalman滤波器改进的CamShift算法与FAST角点检测算法相结合,通过缩小角点检测的范围,提高预测的准确性和跟踪速度,同时有效解决了目标跟踪丟失问题;最后,通过双目立体视觉视差原理求出目标的三维坐标,实现对目标的定位。实验结果表明,该系统有效地解决了目标跟踪丟失问题,且算法实时性良好,有利于工业上使用机器人对运动目标的精确抓取。 展开更多
关键词 双目视觉 目标跟踪 背景差分法 FAST角点检测 目标丢失
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基于在线学习的雷达目标跟踪技术研究 预览
14
作者 耿利祥 尹晓燕 +1 位作者 蔡文彬 李伟 《雷达与对抗》 2018年第3期28-30,68共4页
传统的单纯依赖跟踪算法的雷达目标跟踪在目标长时间跟踪任务中容易受到杂波和目标本身属性波动的影响,导致跟踪失败.提出一种基于在线学习机制的长时间雷达目标跟踪方法——基于多模型优化的在线学习雷达目标跟踪算法.在跟踪一学习一... 传统的单纯依赖跟踪算法的雷达目标跟踪在目标长时间跟踪任务中容易受到杂波和目标本身属性波动的影响,导致跟踪失败.提出一种基于在线学习机制的长时间雷达目标跟踪方法——基于多模型优化的在线学习雷达目标跟踪算法.在跟踪一学习一检测架构上,采用多模型跟踪结果作为训练检测器的部分样本,由学习器约束跟踪器和检测器,并优化跟踪器,以达到长时间稳定跟踪的目的.仿真实验表明,本文算法能够有效降低长时间跟踪过程中跟踪失败现象,具有一定的工程研究价值. 展开更多
关键词 雷达目标跟踪 目标检测 在线学习 多模型 跟踪-学习-检测
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基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法 预览
15
作者 陈佳俊 张光宇 +1 位作者 孙杰 沈浩 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第8期85-90,共6页
针对典型声学传感器构成的WSN(WirelessSensorNetwork,无线传感器网络),提出了一种基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法,通过移动代理采集当前时刻最优探测结果的节点数据集合,利用三边定位法对目标位置进行估计,根据卡尔曼滤波估计... 针对典型声学传感器构成的WSN(WirelessSensorNetwork,无线传感器网络),提出了一种基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法,通过移动代理采集当前时刻最优探测结果的节点数据集合,利用三边定位法对目标位置进行估计,根据卡尔曼滤波估计目标下一时刻位置和节点剩余能量条件,确定移动代理后续迁移节点。仿真结果表明提出的算法能够有效对WSN中目标进行跟踪,且误差较小。 展开更多
关键词 无线传感器网络 目标跟踪 移动代理 最优探测
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基于多帧状态估计机制的GM-PHD滤波器 预览
16
作者 王丽娟 王登峰 张玉宏 《电光与控制》 北大核心 2018年第1期92-97,113共7页
为处理低检测概率情况下目标漏检的情况,引入一种新的多帧状态估计机制,提出了一种基于多帧状态估计机制的高斯混合概率假设密度滤波器。该机制依据不同时间步骤的目标权值来构建每个目标的历史权值矩阵和状态提取标识符。在目标跟踪... 为处理低检测概率情况下目标漏检的情况,引入一种新的多帧状态估计机制,提出了一种基于多帧状态估计机制的高斯混合概率假设密度滤波器。该机制依据不同时间步骤的目标权值来构建每个目标的历史权值矩阵和状态提取标识符。在目标跟踪过程中,当一些连续运动目标在某些时间步骤漏检时,通过多帧状态估计机制,充分依据关联目标的权值矩阵和状态提取标识符来对目标的当前状态进行估计。仿真实验表明,所提算法在保证跟踪有效性的同时,能够在低检测概率且杂波率相对较高的情况下显著提高目标的跟踪性能,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 多目标跟踪 数据关联 多帧估计机制 概率假设密度 高斯混合滤波 低检测概率
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快速尺度自适应核相关滤波目标跟踪算法
17
作者 何雪东 周盛宗 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第12期373-379,共7页
针对大多数跟踪算法无法解决尺度变化问题和现有尺度解决方案存在冗余、固定的问题,提出一种基于核相关滤波框架的由粗到细快速和新颖地解决尺度估计的方法,考虑到仅利用响应图峰值进行比较存在不稳定性,以检测响应图与期望输出图的欧... 针对大多数跟踪算法无法解决尺度变化问题和现有尺度解决方案存在冗余、固定的问题,提出一种基于核相关滤波框架的由粗到细快速和新颖地解决尺度估计的方法,考虑到仅利用响应图峰值进行比较存在不稳定性,以检测响应图与期望输出图的欧氏距离作为峰值的可靠程度,以两者的乘积作为最终比较结果;该方法首先使用3个尺度因子确定目标尺度变化方向,然后在尺度变化方向求解最优尺度;在OTB-100 的26个带有尺度变化属性的基准序列上进行实验,并与现有其他先进跟踪算法进行定量和定性比较。结果表明:提出的方法能够很好地解决尺度变化问题;与核相关滤波相比,所提出算法的平均距离精度提高了18.8%,曲线下面积提高了19.6%,跟踪速度是稳健视觉跟踪的精确尺度估计的2.5倍,是特征整合尺度自适应核相关滤波跟踪算法的6倍。 展开更多
关键词 机器视觉 目标跟踪 核相关滤波 尺度估计 遮挡检测
尺度自适应核相关滤波目标跟踪 被引量:3
18
作者 高美凤 张晓玄 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第4期284-290,共7页
针对传统跟踪方法难以实时准确适应目标尺度变化这一问题,基于核相关滤波跟踪框并采用尺度估计方法,提出一种自适应尺度的目标跟踪算法。对正则化最小二乘分类器进行求解,获得滤波模板,并对候选样本进行检测,估计出目标的位置;利... 针对传统跟踪方法难以实时准确适应目标尺度变化这一问题,基于核相关滤波跟踪框并采用尺度估计方法,提出一种自适应尺度的目标跟踪算法。对正则化最小二乘分类器进行求解,获得滤波模板,并对候选样本进行检测,估计出目标的位置;利用尺度估计方法,在已确定目标位置处根据前一帧目标的大小对当前帧目标尺度进行检测,由最大的响应值确定当前帧目标的尺度;根据遮挡检测机制,在线更新目标和尺度模型参数。实验结果表明,所提出的算法与其他跟踪算法中的最优者相比,距离精度提高了17.12%,成功率提高了10.77%;在目标发生背景干扰、严重遮挡以及在光照、姿态和尺度变化等复杂场景下,该算法仍具有较好的跟踪效果。 展开更多
关键词 机器视觉 目标跟踪 核相关滤波 最小二乘分类器 尺度估计 遮挡检测
基于智能驾驶的动态目标跟踪研究 预览
19
作者 张晶晶 杨鹏 +1 位作者 刘元盛 梁军 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期14-19,共6页
针对智能驾驶过程中存在背景变化剧烈、光照变化影响较大且背景颜色不易区分等缺陷,提出一种改进的卡尔曼粒子滤波算法。采用灰度投影算法对车辆视频和图像序列帧进行预处理,通过Harris角点检测在图像区域内的目标和背景提取角点,利用... 针对智能驾驶过程中存在背景变化剧烈、光照变化影响较大且背景颜色不易区分等缺陷,提出一种改进的卡尔曼粒子滤波算法。采用灰度投影算法对车辆视频和图像序列帧进行预处理,通过Harris角点检测在图像区域内的目标和背景提取角点,利用卡尔曼嵌入粒子滤波器对粒子滤波进行二次预测,以保证智能驾驶过程中动态跟踪的有效性和准确性。实验结果表明,与传统KPF算法相比,该算法在不同场景下的动态目标跟踪能力明显增强,在复杂的交通驾驶环境下跟踪准确率为95.7%,且具有较好的实时性。 展开更多
关键词 目标跟踪 智能驾驶 HARRIS角点检测 卡尔曼滤波 粒子滤波
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Moving Target Detection and Tracking for Smartphone Automatic Focusing 预览
20
作者 HU Rongchun WANG Xiaoyang +1 位作者 ZHENG Yunchang PENG Zhenming 《中兴通讯技术:英文版》 2017年第1期55-60,共6页
In this paper, a non?contact auto?focusing method is proposed for the essential function of auto?focusing in mobile devices. Firstly, we introduce an effective target detection method combining the 3 ? frame differenc... In this paper, a non?contact auto?focusing method is proposed for the essential function of auto?focusing in mobile devices. Firstly, we introduce an effective target detection method combining the 3 ? frame difference algorithm and Gauss mixture model, which is robust for complex and changing background.Secondly, a stable tracking method is proposed using the local binary patter feature and camshift tracker. Auto?focusing is achieved by using the coordinate obtained during the detection and tracking procedure. Experiments show that the proposed method can deal with complex and changing background. When there exist multiple moving objects, the proposed method also has good detection and tracking performance. The proposed method implements high efficiency,which means it can be easily used in real mobile device systems. 展开更多
关键词 moving target detection frame.difference METHOD BACKGROUND modeling METHOD CAMSHIFT TRACKING MEANSHIFT TRACKING autofocusing
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