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传统视频跟踪系统的目标检测环节常采用手动指定或使用单处理器运算来确定跟踪目标,这种方法耗费人力且检测速度慢。针对此问题提出了一种改进的图像分割方法,该方法采用多处理器系统构架,并行处理分割区域,增加了检测目标的速度,并且在后续目标跟踪环节中,各处理器根据任务划分,协同处理跟踪任务。实验结果表明基于多处理器系统构架的视频跟踪系统能够实现快速自动检测与跟踪目标,系统加速比为2.066,处理器效率为51.65%。 相似文献
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为了评估激光对红外制导武器的干扰效果,需要研制一种中波红外跟踪处理系统来辅助进行干扰效果研究,在系统设计之初,往往需要对其进行理论分析。通过对目标特性进行分析处理后,分别从视场及焦距、NETD、MRTD、最大保精度跟踪角速度和角加速度等几个系统关键性能参数的确定进行了详细的分析论证,为系统的实现奠定了理论基础。 相似文献
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运动目标的检测与跟踪一直是在计算机视觉的研究领域占有重要位置,该技术被越来越广泛的应用到交通管理、军事、公共安全监控等领域中;文章主要研究基于TMS320DM642开发平台的视频运动物体目标的检测与跟踪,文章分为软硬件两部分进行设计,硬件部分主要包含视频采集模块、视频处理模块以及显示模块3个部分,通过CCD摄像头采集视频信号,接着将采集的模拟视频信号传输到SEED VPM642视频处理模块,在VPM642中通过高性能视频解码器TVP5150将模拟视频信号转换成BT.656格式的视频信号,并将该信号传输给DM642的视频接口;在系统软件部分,系统采用TI的DSP集成开发环境CCS2.2作为系统软件开发平台,最终在DM642视频图像处理平台上实现运动目标的实时检测与跟踪;实验结果表明,该文提出的算法移植和优化方法效果明显,可以在DSP开发平台上实现运动目标的实时检测与跟踪。 相似文献
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针对相关跟踪过程中障碍物遮挡,噪声和目标形变对跟踪稳定性的影响,提出了一种基于加权最多邻近点距离的相关跟踪方法。采用模板图像与实时图像的相似点个数并与距离进行加权的方式定义相似性度量,结合相似度对目标模板进行更新,采用Kalman算子预测目标位置并进行分层搜索,实现快速稳定跟踪目标。实验结果表明,该方法能较好地抑制噪声和目标遮挡的影响,目标遮挡重新捕获成功率高于80%,目标跟踪精度低于10个像素。 相似文献
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设计了一套嵌入式平台上实现的视频目标跟踪系统.该系统采用CMOS图像传感器获取视频信号,利用Z228多媒体芯片自带的ARM9处理器完成视频信号的控制,并通过MPEG-4硬件编码器实现视频信号的压缩.用Mean Shift算法跟踪运动目标,针对其收敛的局限性设置多个搜索点来提高其跟踪效果.通过减少采样点和标记已计算点来提高代码运行速度,增强了跟踪的实时性.实验结果表明,本系统能以27 fps速率连续稳定地实现视频目标的跟踪. 相似文献
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视觉跟踪作为图像处理和计算机视觉学科的重要分支,广泛应用与军事和民事的各个领域。对于相对运动速度较快的对象,传统的光流法计算精度不高,本文提出了一种视频跟踪算法,首先通过差分法检测图像差异,然后通过光流法实现视频自适应跟踪功能。设计了基于ARM和DSP的视频跟踪装置,详细讨论了硬件平台和接口设计,以S3C2410作为主控模块、TM320芯片作为图像处理模块。实验结果证明,该算法具有实时性、精度高、灵活性强的优点。 相似文献
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基于改进Mean Shift算法的实时视频目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一套嵌入式平台上实现的视频目标跟踪系统.该系统采用CMOS图像传感器获取视频信号,利用Z228多媒体芯片自带的ARM9处理器完成视频信号的控制,并通过MPEG-4硬件编码器实现视频信号的压缩.用Mean Shift算法跟踪运动目标,针对其收敛的局限性设置多个搜索点来提高其跟踪效果.通过减少采样点和标记已计算点来提高代码运行速度,增强了跟踪的实时性.实验结果表明,本系统能以27 fps速率连续稳定地实现视频目标的跟踪. 相似文献
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介绍了一种能稳定快速跟踪复杂背景下目标的算法,该算法在传统相关跟踪算法的基础上进行改进.当目标进入红外(电视)摄像机视场时,视频信号中包含有目标信息和背景信息,信号处理器先将此信号进行数字化处理,形成具有一定灰度等级的数字化图像阵列,然后采用边缘检测、阈值分割等算法对包含有目标信息的图像进行边缘处理,提取出具有特征的目... 相似文献
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基于直方图的粒子滤波已成功地用于解决计算机视觉中的目标跟踪问题,但是,在观测似然计算上的低效限制了它们的实时应用。针对该问题,提出了一种快速的粒子跟踪方法。其建立在积分直方图技术的基础上,使得每个候选样本的观测似然能够由少量的查找表运算有效地计算出来。该方法使用了大量的粒子以确保鲁棒性,同时确保具备实时跟踪的能力。实验结果表明该方法在计算效率上优于通常的粒子滤波跟踪方法。 相似文献
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针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求,设计了一种基于灰度直方图的Mean-shift 图像跟踪算法,对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进,抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。算法在系统上位机Visual C+ + 6.0平台上实现,当光电跟踪系统捕获到运动目标后,利用Mean-shift图像跟踪算法跟踪运动目标,并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号,驱动跟踪器跟踪目标。实验结果表明:设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标,使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30"之内。 相似文献
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基于差分交集的视频对象分割与跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
视频对象分割算法的性能好坏将直接影响MPEG 4编码产品的质量。连续两次差分后自适应处理,对差分图像取交集获得运动对象的边界,形态学处理后最终获取运动目标。基于改进的Hausdorff距离度量法对后续帧中视频对象进行跟踪。实验结果证明,该方法能够从背景不变的图像序列中较好的提取出运动对象,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
针对复杂环境条件下的视觉跟踪问题,提出一种基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法。利用目标和背景之间的强度差别,基于自适应核密度估计模型对运动目标进行了非参数统计建模。为了实现具有较大范围运动目标的跟踪,在充分考虑目标和背景之间的相关性前提下,采用目标特征统计的背景加权直方图对搜索区域进行了扩大。为了提高对环境变化的适应能力,根据目标和环境的变化自适应更新目标特征分布模型。通过对实际图像序列的实验,结果表明该算法能够有效跟踪运动目标,并且平均迭代次数比传统方法减少了37.28%。 相似文献
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针对粒子群优化算法应用在目标跟踪时,其惯性权重调节机制的局限性,提出了改进的粒子群优化目标跟踪方法。首先,对目标及粒子群算法中相应参数进行初始化;接着,引入粒子进化率的概念,对惯性权重调节机制进行改进,根据每代每个粒子的不同状态及时调整惯性权重;然后,在更新粒子的速度和位置的同时,更新个体最优解和全局最优解,进行下一次迭代;最后,比较粒子的适应度,选择相似性函数值最大的区域为目标。实验结果表明,该方法与使用自适应惯性权重调节机制的粒子群优化目标跟踪方法相比,减少了获取相同适应度所需的迭代次数,运算效率提高了42.9%。实现了目标在相似性函数出现"多峰"情况下的准确定位,对目标出现部分遮挡的情况具有很好的适应性。 相似文献