多特征融合匹配的多目标跟踪

针对复杂背景的视频图像多目标跟踪遮挡问题,提出了一种多特征融合匹配的多目标跟踪方法。基于自适应高斯混合背景模型重构和更新背景策略,实现当前帧背景减除和多目标检测;采用目标的颜色特征、质心位置、运动速度等特征进行融合匹配跟踪;最后,通过区域辅助判定策略将场景下的目标状态分为目标进入场景、目标退出场景、目标暂消、目标重现、目标融合和分裂5种状态,用质心预测方法和遮挡因子辅助匹配来提高匹配正确率。仿真实验结果表明：采用该方法跟踪同一目标和不同目标的相似度平均值分别为0.949 71和0.505 73,优于单一颜色特征信息匹配;目标遮挡结束后重新匹配相似度为0.972 83,实现了复杂背景下具有表面相似性的多目标实时跟踪。     

双机IRST配准融合图像的弱小目标检测方法

针对单机红外搜索跟踪（IRST）系统探测距离和精度有限,得到的红外图像在杂乱背景和强噪声环境中弱小目标难以检测的问题,采用双机IRST对同时刻同目标区域探测后的图像进行配准融合,融合过程中采用高频基于区域、低频基于像素的多规则算法,提出一种基于小波变换与边缘信息表征的目标检测方法。仿真实验表明,多规则融合算法使图像质量评价指标提高了30%～50%,该目标检测方法可有效剔除虚假目标及滤除杂波干扰,从融合滤波前的7个减少到3个,虚警率降低,有助于弱小目标更为精确的检测识别。     

基于投影的X光图像分割区域数量判定

为了在随身行李X光图像中自动地检测和识别低亮度的危险物品,首先需要将原始图像进行分割,以得到各个目标的区域.分割图像既不能过分割,也不能欠分割.本文提出了一种基于投影的X光图像分割区域数量判定方法,通过比较分割图像序列在水平和垂直方向投影的相关程度的变化,确定最佳的图像分割区域数量.和基于统计有效指数的方法相比,该方法综合考虑了图像的统计信息和空间分布信息,不仅所得到的最优分割图像中包含足够的目标信息,便于后续的目标检测和识别,而且算法具有较小的计算量.     

基于立体视觉与光流融合的运动目标检测

针对摄像机与被检测目标同时运动时的目标检测问题,提出一种立体视觉与光流融合的运动目标检测算法。结合立体视觉技术设计了光流与自运动估计模型,运用车辆的运动信息和场景的深度信息估计因摄像机运动产生的自运动光流;采用多分辨率细化的Horn算法估计场景的混合光流;对混合光流和自运动光流进行差分运算,剔除背景中静态目标的运动干扰。经过一系列形态学滤波处理获得运动目标完整区域,依据光流的连通性对运动目标标号,并确定位置信息。以典型的交通场景为对象进行分析,实验结果表明该算法能有效地检测出动态背景下的运动目标。     

视觉注意驱动的测地线主动轮廓模型及其应用

针对前视红外时间序列图像,提出一种运动目标自动检测方法。利用三维(3D)时空纹理向量的变化度量运动特征,在视觉注意框架下,给出了运动目标的显著性定义。采用光流累加法校验并提取显著性运动区域作为视觉注意区域,将注意区域边界视作测地线主动轮廓的吸引力驱动可变形轮廓收敛于显著性运动目标,并利用目标梯度边缘作为收敛条件。实验结果表明,所提方法是合理、有效的。与传统运动检测方法相比,所提方法能够辨别冗余运动信息,对速率较快和较慢的运动对象以及噪声具有良好的稳健性。利用基于水平集的曲线演化计算能够同时给出多目标的边界定位,可为后续的识别跟踪以及3D重建与表示提供可靠依据。     

改进联合多站多伯努利滤波器的水下多目标跟踪

针对水下多站多目标跟踪问题,基于多站多伯努利滤波器思想,提出改进联合多站多伯努利滤波器的水下多目标跟踪方法。该方法有两处改进:首先在目标数变化场景,为了获得新生目标状态,提出基于节点分对组合随机观测新目标生成方法,该方法将观测节点两两分对,并进行观测对间组合,以相同概率随机选择观测对组合来生成新目标信息;其次为了输出连续、稳定航迹,提出基于统计双门限的航迹生成方法,该方法对超过第一门限的检测次数进行累加,并将结果与第二门限比较来控制目标航迹输出。仿真结果表明:(1)基于节点分对组合随机观测新目标生成方法能够正确生成新目标信息,与全局交叉定位目标生成方法相比,算法复杂度降低,并与节点数成线性关系;(2)基于统计双门限航迹生成方法能够实时输出稳定航迹,并且其最优子模式指派(OSPA)距离对比不使用该航迹生成方法时减少20%左右。      

一种机场目标检测与定位方法

针对机场目标检测定位时目标特征提取过于单一,识别结果不理想的问题,文章提出一种基于多源遥感图像的机场目标检测与定位方法;分别提取多光谱机场图像的跑道特征、纹理特征,以及相同区域SAR图像的后向散射特征,并将这些特征输入SVM分类器进行识别来判断候选区域是否包含机场,解决了目前特征单一、识别率较低等问题;实验结果表明该方法能更好地识别机场区域、提高识别率。     

基于自适应混合滤波的多目标跟踪算法

针对多目标视频跟踪中需要主要解决的目标冲突、合并以及分离等问题,提出了基于自适应混合滤波的多目标跟踪算法。采用混合高斯背景建模法获得前景图,并对图中阴影采用一种简化去除算法,即判断前景像素时,将HSV分量用加权的形式描述,而不必对各个分量依次判断。对前景图提取观测值时,引入了合并处理算法,将分裂的多个矩形检测框进行合并。然后,利用推理的方法将前景观测值与目标关联,用自适应混合滤波算法实现多目标有效跟踪。该算法结合了均值漂移算法运算效率高的和粒子滤波算法能够有效处理遮挡情况的特点。实验表明该算法可以高效地跟踪多目标、准确判断目标的出现和消失,并能够解决多目标冲突、合并和分离等问题。     

基于多传感器数据融合的人体运动模式识别研究

针对单一传感器在人体运动姿态监测中误差较大的问题,提出了一种基于加速度传感器和陀螺仪数据融合的人体运动模式识别方法。该方法使用陀螺仪输出的人体运动信息对加速度传感器采集到的姿态角信息进行修正,采用卡尔曼滤波算法实现多传感器信息的融合,有效提高了姿态角度测量的准确度。根据人体日常的活动状态构建了基于人体姿态角度特征的隐马尔可夫模型实现人体运动模式的识别。实验表明,该方法比采用单一传感器方法识别的准确率高,可以有效区分不同的日常活动行为。     

基于多级跟踪队列的运动目标跟踪遮挡处理

针对多目标跟踪过程中存在的遮挡问题,提出了一种固定摄像机场景下的多目标实时跟踪算法.提出基于鬼影判别与背景模型选择更新的背景差法检测运动目标,建立一种融合色度与边缘特征的目标模型.通过定义稳定跟踪队列、临时跟踪队列、跟踪丢失队列以及候选跟踪队列等跟踪器队列,提出基于多级关联匹配的策略实现多目标跟踪遮挡处理,针对新目标、...     

相位一致性图像及其在目标跟踪中的应用(英文)

针对传统实时相关跟踪方法对照度变化敏感的问题,提出了一种基于相位一致性图像的相关跟踪方法.利用相位一致性函数值在[0,1]区间内且无量纲、对图像的亮度和对比度具有不变性等特点,首先对原始图像进行相位一致性检测,得到相位一致性图像,再利用MAD(Minimum Absolute Difference)等相关跟踪算法在相位一致性图像中对目标进行跟踪运算.对可见光和红外图像的实验表明,在图像的亮度和对比度发生剧烈变化的情况下,算法仍能保持对目标的稳定跟踪.该方法可用于解决传统实时相关跟踪方法普遍存在的因照度变化导致跟踪点漂移甚至跟踪失败的问题.     

An object tracking method based on guided filter for night fusion image

Online object tracking is a challenging problem as it entails learning an effective model to account for appearance change caused by intrinsic and extrinsic factors. In this paper, we propose a novel online object tracking with guided image filter for accurate and robust night fusion image tracking. Firstly, frame difference is applied to produce the coarse target, which helps to generate observation models. Under the restriction of these models and local source image, guided filter generates sufficient and accurate foreground target. Then accurate boundaries of the target can be extracted from detection results. Finally timely updating for observation models help to avoid tracking shift. Both qualitative and quantitative evaluations on challenging image sequences demonstrate that the proposed tracking algorithm performs favorably against several state-of-art methods.     

实时多运动目标提取与跟踪研究

介绍一种静止背景条件下实时多运动日标提取与跟踪的方法。使用了单模态背景模型,用连通检测的方法分割出目标,取得目标信息,采用特征参数匹配的方法跟踪目标。对实际中出现的目标停止移动、被背景遮掩和相交运动等情况做了分析。通过采集的图像序列证实采用所提出的运动日标提取与跟踪算法可获得良好效果。     

Target tracking in infrared imagery using a novel particle filter

To address two challenging problems in infrared target tracking, target appearance changes and unpre- dictable abrupt motions, a novel particle filtering based tracking algorithm is introduced. In this method, a novel saliency model is proposed to distinguish the salient target from background, and the eigenspace model is invoked to adapt target appearance changes. To account for the abrupt motions efficiently, a two- step sampling method is proposed to combine the two observation models. The proposed tracking method is demonstrated through two real infrared image sequences, which include the changes of luminance and size, and the drastic abrupt motions of the target.     

基于直方图比的背景加权的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift跟踪算法目标模型中背景像素所造成的目标跟踪定位的偏差，提出了一种基于直方图比的背景加权的目标表示方法。该方法使用由目标核直方图和背景直方图的对数似然比值推导出的隶属度因子作为权值，通过只对目标模型进行加权变换，而不变换目标候选模型的方法，增强了目标和背景的可分性，有效减少了跟踪过程中背景像素的干扰，提高了目标定位的准确性。 仿真实验结果表明算法的有效性。     

时空方向能量特征用于红外弱表观目标跟踪

在红外弱表观目标跟踪中,由于目标表观信息贫乏且受场景强噪声干扰,现有算法难以有效提取目标特征,实现对目标的准确跟踪.针对这一问题,本文提出一种基于时空方向能量的红外弱表观目标跟踪方法.该方法提取目标时空方向能量作为特征,建立方向能量直方图描述目标特征.在粒子滤波方法框架下,将粒子方向能量直方图与目标模板的相似度作为粒子滤波预测与更新阶段的观测输入.由于时空方向能量来源于目标的运动特征,因此本文方法具有较强的抗辐射突变性.实验结果证明,该方法能够稳定地跟踪弱表观目标,与传统基于灰度特征的跟踪方法相比,可靠性增强,且具有良好的适应性.     

Bearings-Only Target Motion Analysis Using a Dual-Waveband Infrared System

Infrared systems are widely used for target detection, designation and tracking. For example, an Infrared Search and Track (IRST) system, as a typical airborne or shipboard detecting device, is widely equipped for the remote target detection and tracking. In recent years, the problem of target motion analysis (TMA) and tracking has been studied increasingly extensively. In an airborne infrared system, the problem becomes more difficult due to absence of range information. In this paper, the infrared model and motion model of typical aerial targets are described. An airborne dual-waveband IRST system, which is quite familiar nowadays, is choosed for implementation of target motion analysis. Based on the above, a novel and more practical algorithm of target tracking via bearings-only measurements is formed and the major parameters are defined according to a typical airborne dual-waveband IRST system. Finally, data simulation is implemented, and the results demonstrate the new algorithm has a better performance than before for bearings-only target tracking.     

Consensus pursuit of heterogeneous multi-agent systems under a directed acyclic graph

This paper is concerned with the cooperative target pursuit problem by multiple agents based on directed acyclic graph. The target appears at a random location and moves only when sensed by the agents,and agents will pursue the target once they detect its existence. Since the ability of each agent may be different,we consider the heterogeneous multi-agent systems. According to the topology of the multi-agent systems,a novel consensus-based control law is proposed,where the target and agents are modeled as a leader and followers,respectively. Based on Mason’s rule and signal flow graph analysis,the convergence conditions are provided to show that the agents can catch the target in a finite time. Finally,simulation studies are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.     

一种基于Kalman滤波的环形模板匹配相关跟踪算法(英文)

为了解决在目标跟踪系统中,传统相关算法在目标发生目标局部遮挡或旋转等姿态变化较大的情况时容易跟踪丢失的问题,提出一种改进的基于卡尔曼预测器的环形模板匹配相关跟踪的算法.利用卡尔曼预测器来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行环形相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,使跟踪更具主动性。环形匹配还可以克服由于姿态变化而引起的横向匹配点丢失,从而可以跟踪各种姿态运动的机动目标.实验中,利用改进算法对出现局部遮挡情况的姿态变化大的运动目标进行跟踪,传统算法处理此类情况容易跑飞,而本文算法不受这两种跟踪局限性的干扰,始终稳定跟踪机动目标且耗时大幅减少.