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一种基于加权时空上下文的鲁棒视觉跟踪算法被引量：34: 1; 作者徐建强陆耀《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1901-1912,共12页; 由于光照及外观变化、复杂背景、目标旋转与遮挡等因素的影响,给实现鲁棒的视觉跟踪带来困难.有效利用上下文(Context)中包含的有用信息有助于提升上述条件下视觉跟踪的鲁棒性.时空上下文(Spatio-temporal context,STC)算法是新近提出... 展开更多; 关键词视觉跟踪上下文时空上下文加权时空上下文; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WiFi的远程目标跟踪系统设计被引量：3: 2; 作者管凤旭杜俊琪 +1 位作者赵拓徐健《传感器与微系统》 CSCD 2017年第3期101-103,共3页; 提出了远程目标跟踪系统的概念并实现一种远程目标跟踪系统。系统主要分为移动机器人端和远程服务器端,主要功能是移动机器人通过USB摄像头采集到实时现场视频,将实时采集到的现场视频从YUV格式硬编码为H.264格式,再通过WiFi传出给远程... 展开更多; 关键词移动机器人目标跟踪远程监控时空上下文; 在线阅读下载PDF 职称材料

低秩重检测的多特征时空上下文的视觉跟踪被引量：4: 3; 作者郭文游思思 +1 位作者张天柱徐常胜《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1017-1028,共12页; 时空上下文跟踪算法充分地利用空间上下文中包含的结构信息能够有效地对目标进行跟踪,实时性优良.但该算法仅利用单一的灰度信息,使得目标的表观表达缺乏判别性,而且该方法在由于遮挡等问题造成的跟踪漂移后无法进行初始化.针对时空上... 展开更多; 关键词低秩近似矩阵分解时空上下文多特征融合目标跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双目标模型的时空上下文跟踪算法被引量：5: 4; 作者张红颖郑轩《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1215-1223,共9页; 传统的时空上下文跟踪算法在更新目标模型时不考虑跟踪结果的有效性,故目标被长时间遮挡后,目标模型容易被错误更新且难以修正。因此,本文提出了一种基于双目标模型的改进时空上下文跟踪算法以解决错误更新问题。该算法引入一个辅助目... 展开更多; 关键词目标跟踪时空上下文跟踪算法双目标模型级联分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应学习的时空上下文目标跟踪算法被引量：5: 5; 作者张晶王旭范洪博《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期294-299,共6页; 传统时空上下文目标跟踪(STC)算法在目标发生尺度变化时,跟踪窗口长期不变导致学习的上下文空间模型不具有针对性。为此,提出一种能够进行自适应学习的时空上下文目标跟踪(STC-AL)算法。在前后输出窗口提取尺度不变特征并消除误匹配,对... 展开更多; 关键词自适应目标跟踪时空上下文尺度不变特征空间模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

时空上下文与CamShift相结合的目标跟踪算法被引量：3: 6; 作者丁承君闫彬《传感器与微系统》 CSCD 2018年第5期108-111,共4页; 针对传统的时空上下文(STC)目标跟踪算法在完全遮挡或者遮挡面积过大时易导致跟踪失败的问题,提出了一种将STC与Cam Shift相结合的目标跟踪算法。通过设定一个阈值,来判断时空上下文算法何时进入目标遮挡。当进入遮挡时,利用Cam Shift... 展开更多; 关键词目标跟踪时空上下文 CAMSHIFT 稳定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于置信图特性的改进时空上下文目标跟踪被引量：6: 7; 作者张雷于凤芹《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期277-281,288,共6页; 针对时空上下文目标跟踪算法在目标处于遮挡情况下容易产生漂移的问题,基于置信图特性,提出一种改进的时空上下文目标跟踪算法。利用3种子块的特征组合表达目标外观,将置信图中多个峰值点的对应区域作为候选区域,从而提取候选区域的目... 展开更多; 关键词目标跟踪时空上下文峰值点子块组合遮挡比例学习率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时空上下文模型的RGB-D序列目标跟踪方法被引量：2: 8; 作者孔德慧荣子豪 +2 位作者贾思宇王少帆尹宝才《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期224-230,共7页; 为了实现更为精确的视频目标跟踪,提出一种以时空上下文模型为基础的RGB-D序列目标跟踪算法.通过引入更新模板的深度信息,该模型精准地区分了输入序列的目标区域与背景区域,实现了深度权值和颜色权值的融合;基于目标序列的深度及目标动... 展开更多; 关键词计算机视觉目标跟踪机器学习 RGB-D 时空上下文目标动量; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于加权时空上下文的鲁棒视觉跟踪算法被引量：34: 1; 作者徐建强陆耀; 机构北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1901-1912,共12页; 基金国家自然科学基金(61273273 61271374) 高等学校博士学科点专项科研基金(20121101110034)资助~~; 文摘由于光照及外观变化、复杂背景、目标旋转与遮挡等因素的影响,给实现鲁棒的视觉跟踪带来困难.有效利用上下文(Context)中包含的有用信息有助于提升上述条件下视觉跟踪的鲁棒性.时空上下文(Spatio-temporal context,STC)算法是新近提出的一种基于时空上下文的目标跟踪算法,它利用目标周围的稠密上下文信息,取得了良好的跟踪效果.STC的不足是其同等对待整个上下文区域,没有对上下文做进一步的区分,减弱了上下文的作用.本文采用动态分区处理思想,根据上下文中不同区域与跟踪目标运动相似度大小,赋予不同权值,提出了基于加权时空上下文(Weighted spatio-temporal context,WSTC)的鲁棒视觉跟踪算法.最后在公共数据集上进行的对比实验表明,本文所提出的算法具有更好的跟踪效果和鲁棒性.; 关键词视觉跟踪上下文时空上下文加权时空上下文; Keywords Visual tracking context spatio-temporal context（stc） weighted spatio-temporal context（Wstc）; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WiFi的远程目标跟踪系统设计被引量：3: 2; 作者管凤旭杜俊琪赵拓徐健; 机构哈尔滨工程大学自动化学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 2017年第3期101-103,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(51409055); 文摘提出了远程目标跟踪系统的概念并实现一种远程目标跟踪系统。系统主要分为移动机器人端和远程服务器端,主要功能是移动机器人通过USB摄像头采集到实时现场视频,将实时采集到的现场视频从YUV格式硬编码为H.264格式,再通过WiFi传出给远程服务器,服务器将接收到的视频流解码并对指定目标进行跟踪算法处理后控制移动机器人追踪目标。实验结果表明:该系统可以有效实现远程的目标跟踪,验证了该设计的可行性。; 关键词移动机器人目标跟踪远程监控时空上下文; Keywords mobile robot target tracking remote monitor spatio-temporal context（stc）; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名低秩重检测的多特征时空上下文的视觉跟踪被引量：4: 3; 作者郭文游思思张天柱徐常胜; 机构山东工商学院信息与电子工程学院山东省高校感知技术与控制重点实验室模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所); 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1017-1028,共12页; 基金国家自然科学基金(61572296 61472227 +3 种基金 61303086 61328205) 模式识别国家重点实验室开放课题(201600024)~~; 文摘时空上下文跟踪算法充分地利用空间上下文中包含的结构信息能够有效地对目标进行跟踪,实时性优良.但该算法仅利用单一的灰度信息,使得目标的表观表达缺乏判别性,而且该方法在由于遮挡等问题造成的跟踪漂移后无法进行初始化.针对时空上下文算法存在的弱点,提出了一种基于低秩重检测的多特征时空上下文跟踪方法.首先,利用多特征对时空上下文进行多方面的提取,构建复合时空上下文信息,充分利用目标周围的特征信息,提高目标表观表达的有效性.其次,利用简单、有效的矩阵分解方式将跟踪到的历史跟踪信息进行低秩表达,将其引入有效的在线重检测器中来保持跟踪结构的一致稳定性,解决了跟踪方法在跟踪失败后的重定位问题,在一系列跟踪数据集上的实验结果表明,该算法与原始算法及当前的主流算法相比有更好的跟踪精度与鲁棒性,且满足实时性要求.; 关键词低秩近似矩阵分解时空上下文多特征融合目标跟踪; Keywords low-rank approximate matrix decomposition spatio-temporal context （stc） multiple feature fusion object tracking; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双目标模型的时空上下文跟踪算法被引量：5: 4; 作者张红颖郑轩; 机构中国民航大学电子信息与自动化学院; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1215-1223,共9页; 基金国家自然科学基金民航联合基金项目(No.U1333105) 天津市自然科学基金青年基金资助项目(No.12JCQNJC00600) +2 种基金 No.SY-1419) 波音基金资助技术挑战项目(No.20140159210); 文摘传统的时空上下文跟踪算法在更新目标模型时不考虑跟踪结果的有效性,故目标被长时间遮挡后,目标模型容易被错误更新且难以修正。因此,本文提出了一种基于双目标模型的改进时空上下文跟踪算法以解决错误更新问题。该算法引入一个辅助目标判别模型来评估时空上下文算法跟踪结果的有效性,并根据评估结果对目标模型进行更新。辅助模型使用目标的局部纹理信息而不是相关性信息作为特征,在目标被长时间遮挡后也能准确评估更新内容的有效性,并能在遮挡结束后修正错误更新的目标模型。在多组数据集上的实验表明,改进算法在测试数据集上的跟踪成功率为82%,中心偏差为8pixels;在长时间遮挡等干扰情况下的跟踪精度比原时空上下文算法有明显提升,实现了目标的可靠跟踪。; 关键词目标跟踪时空上下文跟踪算法双目标模型级联分类器; Keywords object tracking Spatio-temporal context（stc）tracking algorithm dual-object model cascade classifier; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应学习的时空上下文目标跟踪算法被引量：5: 5; 作者张晶王旭范洪博; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期294-299,共6页; 基金国家自然科学基金(61562051) 云南省应用基础研究计划重点项目(2014FA029); 文摘传统时空上下文目标跟踪(STC)算法在目标发生尺度变化时,跟踪窗口长期不变导致学习的上下文空间模型不具有针对性。为此,提出一种能够进行自适应学习的时空上下文目标跟踪(STC-AL)算法。在前后输出窗口提取尺度不变特征并消除误匹配,对匹配点集进行综合分析后调整输出窗口,并对传统空间模型的学习与更新进行改进。实验结果表明,STC-AL算法能够适应目标尺度变化,与STC算法、CT算法和KCF算法相比,跟踪结果更准确。; 关键词自适应目标跟踪时空上下文尺度不变特征空间模型; Keywords self-adaption target tracking Spatio Temporal context（stc） scale invariant feature spatio model; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名时空上下文与CamShift相结合的目标跟踪算法被引量：3: 6; 作者丁承君闫彬; 机构河北工业大学机械工程学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 2018年第5期108-111,共4页; 基金天津市科技支撑计划资助项目(14ZCDZGX00811 13ZCZDGX01200 +3 种基金 15ZXHLGX0210) 14RCHZGX00862); 文摘针对传统的时空上下文(STC)目标跟踪算法在完全遮挡或者遮挡面积过大时易导致跟踪失败的问题,提出了一种将STC与Cam Shift相结合的目标跟踪算法。通过设定一个阈值,来判断时空上下文算法何时进入目标遮挡。当进入遮挡时,利用Cam Shift算法得到的跟踪中心修正时空上下文模型计算出的跟踪中心,并用修正后的中心更新局部上下文区域。实验结果表明:提出的算法较原有的算法更加适合复杂的场景变化,具有更好的鲁棒性和稳定性。; 关键词目标跟踪时空上下文 CAMSHIFT 稳定性; Keywords target tracking spatio-temporal context （ stc ） CamShift stability; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于置信图特性的改进时空上下文目标跟踪被引量：6: 7; 作者张雷于凤芹; 机构江南大学物联网工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期277-281,288,共6页; 文摘针对时空上下文目标跟踪算法在目标处于遮挡情况下容易产生漂移的问题,基于置信图特性,提出一种改进的时空上下文目标跟踪算法。利用3种子块的特征组合表达目标外观,将置信图中多个峰值点的对应区域作为候选区域,从而提取候选区域的目标特征并找到与目标模板最相似的区域。通过连续蒙特卡洛采样得到最优目标区域,并根据子块遮挡比例自适应调节时空上下文学习率以降低遮挡的影响。仿真实验结果表明,与时空上下文目标跟踪算法和压缩跟踪算法相比,在目标快速移动或发生遮挡时,改进算法仍能较准确地跟踪目标。; 关键词目标跟踪时空上下文峰值点子块组合遮挡比例学习率; Keywords object tracking spatial-temporal context （ stc ） peak point combination of sub-block occlusion ratio learning rate; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时空上下文模型的RGB-D序列目标跟踪方法被引量：2: 8; 作者孔德慧荣子豪贾思宇王少帆尹宝才; 机构北京工业大学信息学部北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期224-230,共7页; 基金国家自然科学基金面上资助项目(61772049) 北京市自然科学基金资助项目(4202003)。; 文摘为了实现更为精确的视频目标跟踪,提出一种以时空上下文模型为基础的RGB-D序列目标跟踪算法.通过引入更新模板的深度信息,该模型精准地区分了输入序列的目标区域与背景区域,实现了深度权值和颜色权值的融合;基于目标序列的深度及目标动量计算,该模型有效地实现了尺度更新与遮挡处理.通过在RGB-D图像序列数据集上的详细实验评估,该时空上下文模型相对于其他先进的同类方法表现出更好的性能.因此,该方法实现了更为精确可靠的视频目标跟踪.; 关键词计算机视觉目标跟踪机器学习 RGB-D 时空上下文目标动量; Keywords computer vision target tracking machine learning RGB-D spatial-temporal context(stc) target momentum; 分类号 U461 [机械工程—车辆工程] TP308 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于加权时空上下文的鲁棒视觉跟踪算法	徐建强陆耀	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2015	34	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于WiFi的远程目标跟踪系统设计	管凤旭杜俊琪赵拓徐健	《传感器与微系统》 CSCD	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	低秩重检测的多特征时空上下文的视觉跟踪	郭文游思思张天柱徐常胜	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于双目标模型的时空上下文跟踪算法	张红颖郑轩	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	自适应学习的时空上下文目标跟踪算法	张晶王旭范洪博	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	时空上下文与CamShift相结合的目标跟踪算法	丁承君闫彬	《传感器与微系统》 CSCD	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于置信图特性的改进时空上下文目标跟踪	张雷于凤芹	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2016	6	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于时空上下文模型的RGB-D序列目标跟踪方法	孔德慧荣子豪贾思宇王少帆尹宝才	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料