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基于差分图象的多运动目标的检测与跟踪 被引量：90
1
作者 王栓 艾海舟 何克忠 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 1999年第6期470-475,共6页
运动目标的检测与跟踪在许多领域有着广泛的应用，它是应用视觉研究的焦点之一。文中介绍了一种基于差分图象的运动目标检测算法，检测结果是符号化了的图象，其中运动目标由其外接矩形表示，然后根据连续性约束假设，实现了运动目标的... 运动目标的检测与跟踪在许多领域有着广泛的应用，它是应用视觉研究的焦点之一。文中介绍了一种基于差分图象的运动目标检测算法，检测结果是符号化了的图象，其中运动目标由其外接矩形表示，然后根据连续性约束假设，实现了运动目标的跟踪。实验表明这种检测和跟踪方法是快速有效的，与现有其它方法相比它能更好地处理跟踪目标之间的重叠以及目标的暂时消失等情况。 展开更多
关键词 差分图象 运动检测 目标跟踪 计算机视觉
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基于深度学习的目标跟踪方法研究现状与展望 被引量：100
2
作者 罗海波 许凌云 +1 位作者 惠斌 常铮 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期6-12,共7页
目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一,在精确制导、智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用。目标跟踪的基本问题是在一个视频或图像序列中选择感兴趣的目标,在接下来的连续帧中,找到该目标的准确... 目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一,在精确制导、智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用。目标跟踪的基本问题是在一个视频或图像序列中选择感兴趣的目标,在接下来的连续帧中,找到该目标的准确位置并形成其运动轨迹。目标跟踪是一个颇具挑战性的问题,目标的非刚性变化往往改变了目标的表观模型,同时复杂的光照变化、目标与场景间的遮挡、背景中相似物体的干扰和摄像机的抖动等使目标跟踪任务变得更加困难。近年来,随着深度学习在目标检测和识别等领域中取得巨大的突破,许多学者开始将深度学习模型引入到目标跟踪中,并在一系列数据评测集上取得了优于传统方法的性能,逐渐开启了目标跟踪领域的新篇章。文中将首先阐述目标跟踪问题的难点和基本解决思路;然后根据利用深度学习算法解决目标跟踪问题的不同思路,对当前出现的此类主流算法进行分析,介绍这些算法各自的优缺点及未来的工作方向。 展开更多
关键词 目标跟踪 深度学习 计算机视觉 精确制导
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自适应UKF算法在目标跟踪中的应用 被引量：96
3
作者 石勇 韩崇昭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期755-759,共5页
针对目标跟踪中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.该算法在滤波过程中,利用改进的Sage-Husa估计器在线估计未知系统噪声的统计特性,并对滤波... 针对目标跟踪中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.该算法在滤波过程中,利用改进的Sage-Husa估计器在线估计未知系统噪声的统计特性,并对滤波发散的情况进行判断和抑制,有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差.仿真实验结果表明,与标准UKF算法相比,自适应UKF算法明显改善了目标跟踪的精度和稳定性. 展开更多
关键词 目标跟踪 自适应滤波 无迹卡尔曼滤波
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目标跟踪技术综述 被引量：89
4
作者 高文 朱明 +1 位作者 贺柏根 吴笑天 《中国光学》 EI CAS 2014年第3期365-375,共11页
本文回顾了视频目标跟踪方法中常用的目标表示方法,并对目标表示方法进行了系统地分类,对现有的目标跟踪方法进行了分类,并对每类中具有代表性的方法进行了详细描述,分析各类别的优缺点。讨论了目标跟踪的难点以及未来的发展趋势,为相... 本文回顾了视频目标跟踪方法中常用的目标表示方法,并对目标表示方法进行了系统地分类,对现有的目标跟踪方法进行了分类,并对每类中具有代表性的方法进行了详细描述,分析各类别的优缺点。讨论了目标跟踪的难点以及未来的发展趋势,为相关研究人员了解目标跟踪技术提供参考。 展开更多
关键词 目标跟踪 综述 SIFT MEANSHIFT
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快速运动目标的Mean shift跟踪算法 被引量：50
5
作者 朱胜利 朱善安 李旭超 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期66-70,共5页
针对Meanshift本身的理论缺陷,提出Meanshift和卡尔曼滤波器相结合的快速目标跟踪算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧Meanshift算法的起始位置,然后再利用Meanshift算法得到跟踪位置。在目标出现大比例阻挡情况时,利用卡尔曼残差的计算... 针对Meanshift本身的理论缺陷,提出Meanshift和卡尔曼滤波器相结合的快速目标跟踪算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧Meanshift算法的起始位置,然后再利用Meanshift算法得到跟踪位置。在目标出现大比例阻挡情况时,利用卡尔曼残差的计算来关闭和打开卡尔曼滤波器,此时,目标位置的线性预测替代了卡尔曼的作用。试验证明,本算法可以实现对快速运动目标的跟踪,对阻挡也有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 Mean SHIFT 核函数 卡尔曼滤波器 目标跟踪
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自动目标识别与跟踪技术研究综述 被引量：38
6
作者 余静 游志胜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第1期12-15,共4页
对复杂背景下扩展目标进行有效的识别和跟踪是一个具有挑战性的难题。对当前的目标自动识别系统(ATR)所采用的算法进行了归类和叙述,对目标识别问题中具有旋转、尺度、平移不变性的特征及目标跟踪算法进行了讨论,最后对自动目标识别和... 对复杂背景下扩展目标进行有效的识别和跟踪是一个具有挑战性的难题。对当前的目标自动识别系统(ATR)所采用的算法进行了归类和叙述,对目标识别问题中具有旋转、尺度、平移不变性的特征及目标跟踪算法进行了讨论,最后对自动目标识别和跟踪进一步的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 自动目标识别 目标跟踪 扩展目标 特征提取
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粒子滤波器及其在目标跟踪中的应用 被引量：41
7
作者 江宝安 卢焕章 《雷达科学与技术》 2003年第3期170-174,178,共6页
为了在物理条件下对目标进行精确建模 ,有时需要运用非线性、非高斯系统。而常规的卡尔曼滤波算法要求系统是线性高斯型的 ,因而不能直接用来解决非线性、非高斯问题。为了解决这一问题 ,人们开发出各种非线性滤波算法。一种是扩展卡尔... 为了在物理条件下对目标进行精确建模 ,有时需要运用非线性、非高斯系统。而常规的卡尔曼滤波算法要求系统是线性高斯型的 ,因而不能直接用来解决非线性、非高斯问题。为了解决这一问题 ,人们开发出各种非线性滤波算法。一种是扩展卡尔曼算法 (EKF) ,它对非线性系统进行局部线性化 ,从而间接利用卡尔曼算法进行滤波与估算 ;另一种是序列蒙特卡罗算法 ,亦即粒子滤波器 (PF) ,它是最近出现的解决非线性问题的有效算法。本文简要介绍非线性跟踪的最优与次优贝叶斯算法 ,重点关注粒子滤波器 ,通过再入大气层弹道目标的例子 ,说明PF在目标跟踪中的应用。 展开更多
关键词 粒子滤波器 目标跟踪 贝叶斯算法 非线性系统
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基于差分图象的人脸检测 被引量：24
8
作者 艾海舟 王栓 何克忠 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 1998年第12期987-992,共6页
提出了两种基于差分图象的人脸检测算法：扫描法和投影法，实验表明它们是准实时的、非常有效的人脸检测算法，可以作为人脸自动输入的有效途径，用于构造诸如安全检查。
关键词 差分图象 人脸检测 人脸识别 目标跟踪
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基于自适应粒子群优化的新型粒子滤波在目标跟踪中的应用 被引量：71
9
作者 陈志敏 薄煜明 +2 位作者 吴盘龙 段文勇 刘正凡 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期193-200,共8页
针对基于粒子群优化的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高,实时性差,难以满足雷达机动目标跟踪的需求,提出一种基于动态邻域自适应粒子群优化的粒子滤波(DPSO-PF)算法.该算法可以动态调整粒子邻域环境,其中每个粒子按照邻域的环境和自身的位... 针对基于粒子群优化的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高,实时性差,难以满足雷达机动目标跟踪的需求,提出一种基于动态邻域自适应粒子群优化的粒子滤波(DPSO-PF)算法.该算法可以动态调整粒子邻域环境,其中每个粒子按照邻域的环境和自身的位置信息自适应地调整相互间的邻域粒子数量,使邻域粒子数量更为合理,达到寻优能力与收敛速度的最佳平衡.最后利用不同模型对该算法进行了仿真实验,实验结果表明所提出的算法能够提高雷达机动目标跟踪的实时性和精确性. 展开更多
关键词 粒子滤波 粒子群优化 自适应 目标跟踪 局部最优
原文传递
基于非合作雷达辐射源的无源雷达技术综述 被引量：65
10
作者 宋杰 何友 +1 位作者 蔡复青 唐小明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2151-2156,2180,共7页
对基于非合作雷达辐射源的无源雷达技术进行了综述,介绍了该领域内的研究历史与现状。然后对非合作式双基地雷达系统基本原理进行了分析与研究,主要内容包括基本几何关系、信号能量关系、接收站的组成以及参数测量与目标定位方法。最后... 对基于非合作雷达辐射源的无源雷达技术进行了综述,介绍了该领域内的研究历史与现状。然后对非合作式双基地雷达系统基本原理进行了分析与研究,主要内容包括基本几何关系、信号能量关系、接收站的组成以及参数测量与目标定位方法。最后,对辐射源的信号分析与优化选择、系统同步、直达波参考信号的恢复、微弱目标信号的检测与参数估计以及跟踪、融合与目标识别等系统关键技术进行了分析与评述。 展开更多
关键词 非合作 双基地雷达 无源相干定位 目标跟踪
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智能视频监控技术及其在安防领域的应用 被引量：54
11
作者 刘治红 骆云志 《兵工自动化》 2009年第4期75-78,共4页
为解决传统视频监控系统中存在的诸多弊端,满足越来越高的安全需求,提出一种新型的智能视频监控技术。其由视频采集、智能视频分析和监控端构成,物理架构则包括中央式和分散式。系统关键技术涉及运动目标检测、运动目标分类、运动目标... 为解决传统视频监控系统中存在的诸多弊端,满足越来越高的安全需求,提出一种新型的智能视频监控技术。其由视频采集、智能视频分析和监控端构成,物理架构则包括中央式和分散式。系统关键技术涉及运动目标检测、运动目标分类、运动目标跟踪、视频内容分析等。该监控技术的应用可用于安防类和非安防类两方面。 展开更多
关键词 智能视频系统 视频分析技术 目标检测 目标跟踪 目标分类
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基于视觉的移动机器人目标跟踪方法 被引量：61
12
作者 余铎 王耀南 +2 位作者 毛建旭 郑海华 周显恩 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期227-235,共9页
为实现对行人目标进行快速稳定地跟踪并简化机器人系统,提出一种快速判别尺度空间相关滤波目标跟踪算法(fDSST)与卡尔曼滤波结合的跟踪方法,解决了跟踪过程中因遮挡造成的目标坐标信息丢失问题。根据相关滤波响应图的震荡剧烈程度设置... 为实现对行人目标进行快速稳定地跟踪并简化机器人系统,提出一种快速判别尺度空间相关滤波目标跟踪算法(fDSST)与卡尔曼滤波结合的跟踪方法,解决了跟踪过程中因遮挡造成的目标坐标信息丢失问题。根据相关滤波响应图的震荡剧烈程度设置遮挡判断标准,利用遮挡判断标准实现fDSST跟踪算法与卡尔曼滤波算法的切换,持续输出目标的位置坐标信息,提升了算法的鲁棒性。移动机器人根据视觉跟踪算法提供的图像坐标,利用基于图像的伺服控制策略完成对目标的跟随任务,简化了移动机器人系统结构。最后将该方法在OTB2013测试集上和移动机器人中进行实验,实验结果表明,该方法对于目标遮挡及尺度变化具有较强的鲁棒性和准确性,同时满足实时性要求。 展开更多
关键词 移动机器人 机器视觉 目标跟踪 快速判别尺度空间相关滤波目标跟踪算法 卡尔曼滤波
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红外弱小目标检测技术研究现状与发展趋势 被引量：59
13
作者 侯旺 孙晓亮 +1 位作者 尚洋 于起峰 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第1期1-10,共10页
在一些关键的军事和民用红外成像应用领域,待突破的技术瓶颈往往都集中在红外弱小目标检测技术上。简介了红外弱小目标检测的含义和在军事、民用方面的意义,重点综述了目前红外弱小目标检测的各类典型算法原理和特点,最后对红外弱小目... 在一些关键的军事和民用红外成像应用领域,待突破的技术瓶颈往往都集中在红外弱小目标检测技术上。简介了红外弱小目标检测的含义和在军事、民用方面的意义,重点综述了目前红外弱小目标检测的各类典型算法原理和特点,最后对红外弱小目标检测技术的研究和发展趋势进行了预测。 展开更多
关键词 红外弱小目标 目标检测 空域滤波 频域滤波 跟踪算法
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一种快速运动目标检测与跟踪算法 被引量：17
14
作者 范勇 游志胜 +2 位作者 张建州 郑文琛 冯子亮 《光电工程》 CAS CSCD 2000年第6期30-33,共4页
运动目标的检测与跟踪是计算机视觉和图象编码研究的主要内容 ,有着广泛的应用领域。基于光流场的检测与跟踪是其常用的方法之一 ,但其计算结果和效率是不能令人满意的。提出了基于帧间差阈值法和光流场相结合的快速运动目标检测与跟踪... 运动目标的检测与跟踪是计算机视觉和图象编码研究的主要内容 ,有着广泛的应用领域。基于光流场的检测与跟踪是其常用的方法之一 ,但其计算结果和效率是不能令人满意的。提出了基于帧间差阈值法和光流场相结合的快速运动目标检测与跟踪算法 ,计算结果表明该算法简单实用、运算速度快 ,克服了单纯光流场方法的不足。 展开更多
关键词 目标跟踪 目标检测 计算机视觉 图像编码
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基于特征角点的目标跟踪和快速识别算法研究 被引量：48
15
作者 王向军 王研 李智 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期360-364,共5页
提出了一种基于特征角点的目标跟踪、识别方法,其运算效率较高,且角点不易丢失。从对基于灰度的角点提取方法和基于边缘的角点提取方法的比较入手,提出建立新特征模型的必要性。随后给出了一种既能提高运算效率又能简化跟踪模型的特征... 提出了一种基于特征角点的目标跟踪、识别方法,其运算效率较高,且角点不易丢失。从对基于灰度的角点提取方法和基于边缘的角点提取方法的比较入手,提出建立新特征模型的必要性。随后给出了一种既能提高运算效率又能简化跟踪模型的特征角点法。选取了飞行速度为300m/s的某战机序列共11帧连续图像作为处理对象,通过在主要配置为Pentium 4、80G内存计算机的、Matlab2006a软件的环境中进行仿真,算法的运算速度可达0.7s,与其他跟踪算法相比跟踪速度较快,表明该方法是一种简洁有效的目标跟踪识别方法。 展开更多
关键词 信息处理 目标跟踪 特征点跟踪 角点
原文传递
形心和匹配跟踪算法的改进 被引量：25
16
作者 李强 杨涛 《光电工程》 CAS CSCD 2000年第2期28-30,共3页
从数字图象处理方法着手介绍了一些有效的跟踪算法 ,分析了这些算法的优缺点 ,并根据工程应用的要求 ,对这些算法进行了改进 ,以满足工程要求。实验表明这些改进后的算法对复杂背景中目标的跟踪性能有较大提高。
关键词 数字图象处理 目标跟踪 形心算法 匹配算法
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基于均值漂移与卡尔曼滤波的目标跟踪算法 被引量：40
17
作者 常发亮 刘雪 王华杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第12期50-52,共3页
均值漂移算法在目标跟踪过程中没有利用目标的运动方向和速度信息,在目标受到干扰时容易跟踪失败,而Kalman滤波能够较为准确地预测目标的速度和位置。因此,提出了一种结合均值漂移与Kalman滤波的跟踪算法,使用Kalman滤波对目标运动速度... 均值漂移算法在目标跟踪过程中没有利用目标的运动方向和速度信息,在目标受到干扰时容易跟踪失败,而Kalman滤波能够较为准确地预测目标的速度和位置。因此,提出了一种结合均值漂移与Kalman滤波的跟踪算法,使用Kalman滤波对目标运动速度和空间位置进行预测。根据干扰的不同情况,使用不同的比例因子将两算法的跟踪结果线性加权得到目标的最终位置。实验结果表明该算法是可行有效的。 展开更多
关键词 目标跟踪 遮挡 均值漂移 KALMAN滤波
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EKF、UKF、PF目标跟踪性能的比较 被引量：40
18
作者 万莉 刘焰春 皮亦鸣 《雷达科学与技术》 2007年第1期13-16,共4页
雷达系统的非线性目标跟踪已被人们广泛重视。扩展卡尔曼滤波器(EKF)是将卡尔曼滤波器(KF)局部线性化,其算法简单、计算量小,适用于弱非线性、高斯环境下。不敏卡尔曼滤波器(UKF)是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,在高斯环境... 雷达系统的非线性目标跟踪已被人们广泛重视。扩展卡尔曼滤波器(EKF)是将卡尔曼滤波器(KF)局部线性化,其算法简单、计算量小,适用于弱非线性、高斯环境下。不敏卡尔曼滤波器(UKF)是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,在高斯环境中,对任何非线性系统都有较好的跟踪性能。粒子滤波器(PF)是用随机样本来近似状态后验概率密度函数,适用于任何非线性非高斯系统。文中通过仿真实验,对三者的性能进行了仿真比较,结果证明在复杂的非高斯非线性环境中,粒子滤波器的性能明显优于另外两种滤波器,但计算复杂,耗时长。 展开更多
关键词 目标跟踪 后验概率密度函数 非线性滤波 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波
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基于压缩感知的多特征实时跟踪 被引量：48
19
作者 朱秋平 颜佳 +2 位作者 张虎 范赐恩 邓德祥 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期437-444,共8页
针对基于压缩感知的目标跟踪算法中存在的特征单一,在目标纹理变化、光照变化较大时跟踪不稳定、易丢失目标的问题,提出了多特征联合的实时跟踪算法。该算法以多个矩阵作为压缩感知中的投影矩阵,将压缩后的数据作为特征来提取出跟踪所... 针对基于压缩感知的目标跟踪算法中存在的特征单一,在目标纹理变化、光照变化较大时跟踪不稳定、易丢失目标的问题,提出了多特征联合的实时跟踪算法。该算法以多个矩阵作为压缩感知中的投影矩阵,将压缩后的数据作为特征来提取出跟踪所需的多种特征。在更新过程中,针对不同特征在跟踪过程中的稳定性不同,采取不同速度的更新方法,使得在目标环境变化时跟踪的鲁棒性仍然很高。对不同视频的测试结果表明,提出的方法在目标运动、旋转、纹理变化和光照变化的情况下跟踪准确,在目标大小为70pixel×100pixel时平均帧速为23frame/s,满足实时跟踪的要求。与单一特征的压缩感知算法相比,本算法在目标纹理和光照变化很大的情况下仍能完成稳定的实时跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 实时跟踪 压缩感知 多特征
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改进后的TLD视频目标跟踪方法 被引量：47
20
作者 周鑫 钱秋朦 +1 位作者 叶永强 王从庆 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2013年第9期1115-1123,共9页
TLD(tracking-learning-detection)是近期受到广泛关注的一种有效的视频目标跟踪算法。在原始TLD的基础上,对其进行改进,改进包括:在TLD的跟踪器中对其局部跟踪器的布置和局部跟踪器的跟踪成败预测方法进行改进,提高跟踪器的跟踪精度和... TLD(tracking-learning-detection)是近期受到广泛关注的一种有效的视频目标跟踪算法。在原始TLD的基础上,对其进行改进,改进包括:在TLD的跟踪器中对其局部跟踪器的布置和局部跟踪器的跟踪成败预测方法进行改进,提高跟踪器的跟踪精度和鲁棒性;在TLD的检测器中引入基于Kalman滤波器的当前帧目标所在区域预估,缩小了检测器的检测范围,提高了检测器处理速度;在TLD的检测器中加入基于马尔可夫模型的方向预测器,增强了检测器对相似目标的辨识能力。通过实验对原始TLD和改进后的TLD进行了比较,实验结果显示改进后的TLD算法较原始TLD算法具备更高的跟踪精度和更快的处理速度,而且增强了对场景中相似目标的辨识能力。 展开更多
关键词 目标跟踪 TLD 跟踪精度 处理速度 目标运动预估
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