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题名基于相关滤波器的长时视觉目标跟踪方法
被引量：21
- 1
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作者
朱明敏
胡茂海
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机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期1466-1470,共5页
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文摘
为解决相关滤波器(CF)在跟踪快速运动目标时存在跟踪失败的问题,提出一种结合了核相关滤波(KCF)跟踪器和基于光流法的检测器的长时核相关滤波(LKCF)跟踪算法。首先,使用跟踪器跟踪目标,并计算所得跟踪目标的峰值响应强度(PSR);然后,通过比较峰值响应强度(PSR)与经验阈值大小判断目标是否跟踪丢失,当目标跟踪丢失时,在上一帧所得目标附近运用光流法检测运动目标,得到目标在当前帧中的粗略位置;最后,在此粗略位置处再次运用跟踪器得到精确位置。与核相关滤波(KCF)、跟踪-学习-检测(TLD)、压缩跟踪(CT)、时空上下文(STC)等4种跟踪算法进行对比实验,实验结果表明,所提算法在距离精确度和成功率上都表现最优,且分别比核相关滤波(KCF)跟踪算法高6.2个百分点和5.1个百分点,表明所提算法对跟踪快速运动目标有很强的适应能力。
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关键词
相关滤波
光流法
长时目标跟踪
快速运动
目标再检测
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Keywords
correlation filter
optical flow
long-term object tracking
fast motion
object redetection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名采用多相关滤波策略的鲁棒长时自适应目标跟踪
被引量：1
- 2
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作者
谭建豪
殷旺
刘力铭
王耀南
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机构
湖南大学电气与信息工程学院
机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第12期169-176,共8页
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基金
国家自然科学基金(61433016)。
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文摘
传统相关滤波方法在目标运动模糊和光照变化上取得了一定的鲁棒效果,但当目标存在形变、颜色变化、重度遮挡等干扰因素时难以实现跟踪,鲁棒性差,且当目标丢失后不能再恢复,无法实现长时间跟踪。因此,文中提出了一种鲁棒长时自适应目标跟踪算法。首先,提出了一种特征互补策略,将方向梯度直方图和全局颜色直方图的特征响应线性加权,学习对颜色变化和形变都具有鲁棒性的相关滤波模型,用以估计目标位移;然后,仅提取目标前景HOG特征,学习一个判别滤波器,用以保持对目标外观的长期记忆,使用该长期滤波器的输出响应来判别是否出现遮挡或跟踪失败,采用在线SVM分类器对丢失目标进行再检测,从而能够跟踪已丢失目标,以实现长期跟踪;其次,学习了以目标位置为中心的特征金字塔模型以预测尺度变化,防止目标框漂移;最后,在OTB目标跟踪基准数据集上对算法进行实验,并与目前较为流行的目标跟踪算法进行对比,进一步验证了所提算法的鲁棒性、准确性和优越性。
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关键词
长时目标跟踪
颜色直方图
相关滤波
SVM再检测器
尺度自适应
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Keywords
Long-term object tracking
Color histogram
Correlation filter
SVM re-detector
Scale adaptation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名动态模板匹配的孪生网络长时目标跟踪算法
被引量：4
- 3
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作者
李阳
侯颖
李娇
杨林
石欢
贺顺
张释如
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第17期159-168,共10页
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基金
国家自然科学基金(62071481)
陕西省技术创新引导专项(2020TG-005)
西安科技大学研究生教学改革项目(YJG2020010)。
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文摘
近年来备受关注的长时目标跟踪更接近实际应用场景,许多算法通过目标重检测机制来解决目标消失与重现问题,但跟踪速度无法满足实时目标跟踪需求,因此提出一种基于模板匹配的孪生网络长时目标跟踪算法。改进算法引入快速动态模板匹配的全局搜索重检测机制,当检测到目标丢失情况,则利用模板匹配进行预测粗定位,再通过孪生网络目标跟踪算法进一步获得目标准确位置。目标外观形变会严重影响模板匹配预测定位的准确度,因此引入动态匹配模板更新策略进一步提高抗干扰性能。在四个数据集上与当前先进的长时目标跟踪算法相比较,实验结果显示改进算法不仅跟踪性能显著提高,并且跟踪速度达到40FPS左右,能满足实时目标跟踪需求。
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关键词
机器视觉
长时目标跟踪
深度学习
孪生网络
目标重检测
模板匹配
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Keywords
machine vision
long-term object tracking
deep learning
Siamese network
target re-detection
template matching
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于核相关滤波器和分层卷积特征的长时间目标跟踪
被引量：3
- 4
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作者
陈威
李决龙
邢建春
杨启亮
周启臻
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机构
陆军工程大学国防工程学院
海军海防工程研究中心
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第9期271-276,共6页
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基金
江苏省自然科学基金项目(BK20151451)资助
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文摘
针对长时间目标跟踪中出现的目标形变、尺度变化、目标遮挡以及离开视野等问题,提出一种基于核相关滤波器和分层卷积特征的长时目标跟踪算法。首先,利用预训练的卷积神经网络模型提取分层卷积特征来训练核相关滤波器,进行位置估计。其次,构建目标尺度金字塔,进行尺度估计。最后,为了应对目标遮挡以及离开视野导致跟踪失败的情况,训练一个在线支持向量机进行目标再检测,从而实现长时间目标跟踪。在长时间目标跟踪数据集上的测试结果表明:所提算法的精度分别比其他几种主流跟踪算法HCF,LCT,DSST,KCF和TLD高出7%,15%,17%,21%和50%。
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关键词
核相关滤波器
分层卷积特征
支持向量机
长时目标跟踪
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Keywords
Kernelized correlation filter
Hierarchical convolution features
Support vector machine
Long-term object tracking
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进核相关滤波的长时目标跟踪算法
被引量：2
- 5
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作者
陈丽萍
王铭羽
杨文柱
王思乐
陈向阳
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机构
河北大学网络空间安全与计算机学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2020年第3期32-36,共5页
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基金
河北省自然科学基金资助项目(F2015201033,F2017201069)。
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文摘
长时目标跟踪研究在当前的目标跟踪研究领域占有主导地位。在长时目标跟踪过程中,由于目标快速移动和物体遮挡等造成的模板漂移是研究难点。为解决该问题,提出了一种基于改进核相关滤波的长时目标跟踪算法。该算法采用核相关滤波跟踪框架,联合高置信度的模版更新机制和目标重检机制解决模板漂移问题。实验结果表明,本文算法在长时目标跟踪过程中相对于传统算法更加稳定可靠。
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关键词
长时目标跟踪
模板漂移
核相关滤波
置信度
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Keywords
long-term target tracking
template drift
kernelized correlation filter
confidence
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名装甲战车图像跟踪系统技术研究
被引量：1
- 6
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作者
郭琼
闫秀燕
段晶晶
段杰奇
翟晓燕
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机构
北方自动控制技术研究所
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020年第1期65-68,74,共5页
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基金
陆军装备发展部公用技术基金资助项目（41412050101）
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文摘
在高技术条件下的局部战争中,装甲战车应具备精确的打击能力、目标获取能力和态势感知能力,这就需要一个能对抗复杂场景的目标跟踪系统。针对用于装甲战车的目标跟踪系统所存在的关键技术,提出了应用于复杂场景下的目标长时跟踪算法,实现了目标受遮挡情况的自适应判定和目标丢失的重捕获,在目标发生尺度变化、姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况下仍具有良好的跟踪效果;设计了一套视频跟踪器系统,通过实验验证,可实现对比度优于5%,目标像素数大于2×2,部分遮挡及完全遮挡的复杂战场环境下目标的稳定跟踪。
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关键词
装甲战车
目标跟踪系统
目标长时跟踪
低对比度
小目标
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Keywords
armored vehicle
target tracking system
long-term object tracking
low contrast
small target
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分类号
TJ81
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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