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基于深度去噪自编码器的RGB-D视频目标跟踪 被引量：1
1
作者 姜明新 潘志庚 +1 位作者 王兰芳 胡铸鑫 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期4276-4283,共8页
提出了一种基于跨模式特征深度学习的RGB-D视频目标跟踪算法。构建跨模式稀疏去噪自编码器深度学习网络,提取RGB-D视频数据中样本的跨模式特征。将样本的跨模式特征输入到逻辑回归分类器中,获得置信分数,利用逻辑回归分类器的输出来构... 提出了一种基于跨模式特征深度学习的RGB-D视频目标跟踪算法。构建跨模式稀疏去噪自编码器深度学习网络,提取RGB-D视频数据中样本的跨模式特征。将样本的跨模式特征输入到逻辑回归分类器中,获得置信分数,利用逻辑回归分类器的输出来构建观测似然模型。通过粒子滤波算法来实现RGB-D视频数据中的目标跟踪。实验结果表明,提出的视频目标跟踪算法对遮挡、旋转、光照变化等具有较强的鲁棒性,能够稳定的跟踪目标,具有较高的成功率。 展开更多
关键词 跨模式特征 稀疏去噪自编码器 深度学习 rgb-d视频目标跟踪
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考虑遮挡的视频图像运动目标激光跟踪定位方法
2
作者 陈健 鲁长春 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期76-80,共5页
为能够有效解决遮挡情况下,视频图像快速运动目标的精确跟踪定位问题,文中提出考虑遮挡的视频图像运动目标跟踪定位方法。利用Kalman滤波方法将视频图像中下一帧的位置提前至当前帧进行估计,并对未来帧进行修正,完成对遮挡状态下运动目... 为能够有效解决遮挡情况下,视频图像快速运动目标的精确跟踪定位问题,文中提出考虑遮挡的视频图像运动目标跟踪定位方法。利用Kalman滤波方法将视频图像中下一帧的位置提前至当前帧进行估计,并对未来帧进行修正,完成对遮挡状态下运动目标的粗定位。在粗定位的基础上,采用激光逐次逼近模式与激光离散点插值模式相结合的形式对运动目标进行定位。通过激光逐次逼近模式,系统从初始位置开始逐步调整激光发射方向,不断接近目标物体。当激光测量到目标点时,获取目标离散点的空间坐标。利用激光离散点插值模式对这些离散点数据进行插值处理,获得连续的目标轨迹表示。通过在连续图像帧中实时更新和匹配轨迹,对视频图像进行运动目标定位和跟踪。实验结果表明,该方法能够在遮挡的情况下准确获取运动目标的位置中心点,有效实现对运动目标的精准跟踪定位。 展开更多
关键词 遮挡 视频图像 运动目标 激光 跟踪定位 卡尔曼(Kalman)滤波器
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结合多粒度信息学习的卫星视频目标跟踪算法
3
作者 鲁宸旭 高隆 +1 位作者 邹云龙 李云松 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期36-47,共12页
在遥感卫星视频目标跟踪任务中,由于跟踪目标分辨率低,背景干扰较多,容易被遮挡等问题,导致现有目标跟踪算法不能满足需要。针对这些问题,提出了一种基于多粒度信息学习与运动状态估计的卫星视频目标跟踪算法。多粒度信息学习通过双向... 在遥感卫星视频目标跟踪任务中,由于跟踪目标分辨率低,背景干扰较多,容易被遮挡等问题,导致现有目标跟踪算法不能满足需要。针对这些问题,提出了一种基于多粒度信息学习与运动状态估计的卫星视频目标跟踪算法。多粒度信息学习通过双向融合网络,将空间信息丰富的浅层特征与语义信息丰富的深层特征进行双向自适应融合,提升特征对低分辨目标的表征能力。进一步,使用运动状态估计方法,基于历史目标运动状态,估计当前目标位置,以修正跟踪网络受遮挡和背景噪声干扰输出的错误结果,提升跟踪网络在复杂场景下的鲁棒性。最后,基于以上两种方法和孪生网络设计实现了一种新的卫星视频目标跟踪算法,并在遥感卫星视频数据集SatSOT上进行了测试。实验结果表明,所提出算法的跟踪性能优于其他目标跟踪算法,其在跟踪精确度和成功率方面比同样基于孪生网络的SiamCAR算法分别有5.1%和3.2%的提升。 展开更多
关键词 卫星视频 目标跟踪 多粒度信息学习 运动状态估计 孪生网络
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基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法 被引量：1
4
作者 李奕炜 骆立实 +5 位作者 赵波 何红亮 李维江 武建松 王晋元 周可新 《电信科学》 北大核心 2025年第3期179-189,共11页
现阶段我国智能电网建设迅速发展,对变电站视频监控系统提出了更高的多样化、智能化需求。针对现有变电站视频监控摄像头对人员、车辆、异常入侵识别精度不足的问题,提出了一种基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法。首先... 现阶段我国智能电网建设迅速发展,对变电站视频监控系统提出了更高的多样化、智能化需求。针对现有变电站视频监控摄像头对人员、车辆、异常入侵识别精度不足的问题,提出了一种基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法。首先,利用YOLO v8算法对变电站目标进行监测,通过采样算法加大感受野进而提升数据特征融合能力,采用注意力机制识别远处微小目标;然后,基于卡尔曼滤波器和变电站摄像头运动防抖,将YOLO v8监测到的信息输入BoTSORT算法,完成多场景多目标下的变电站视频监控目标智能跟踪;最后,实验验证表明,该方法相比于YOLO v5、YOLO v7算法,目标识别平均精度均值分别提升了9.73个百分点、5.28个百分点,目标跟踪精度分别提升了12.34个百分点、8.41个百分点,提升了变电站视频监控系统智能化水平。 展开更多
关键词 变电站视频监控系统 YOLO v8算法 多目标智能跟踪 注意力机制 卡尔曼滤波器
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基于特征增强的光学遥感视频多目标跟踪算法
5
作者 刘晨 陈实 陈红珍 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期177-185,共9页
高分辨率视频卫星的出现为遥感视频目标的检测和跟踪提供了重要数据源,在灾害检测、军事侦察等领域都有重要作用。针对遥感视频复杂地物背景下目标尺寸弱小、目标特征相似、云雾遮挡和背景噪声干扰导致目标误检、误跟、漏跟问题,提出基... 高分辨率视频卫星的出现为遥感视频目标的检测和跟踪提供了重要数据源,在灾害检测、军事侦察等领域都有重要作用。针对遥感视频复杂地物背景下目标尺寸弱小、目标特征相似、云雾遮挡和背景噪声干扰导致目标误检、误跟、漏跟问题,提出基于特征增强的光学遥感视频多目标跟踪算法FE-MOT,设计了基于边缘特征增强的特征提取网络,在微小目标缺乏纹理特征的情况下更好地融合语义与空间特征,通过构建基于交叉熵损失和中心损失的Re-ID分支结构,提高了对具有相似特征的微小目标的可分性。在吉林一号遥感视频多目标跟踪数据集AIR-MOT上的实验结果表明,FE-MOT在原模型的基础上MOTA提高了14.28个百分点,IDF1提高了15.47个百分点,FN降低了24个百分点,对于遥感视频多目标跟踪中目标身份维持能力和跟踪稳定性有显著提升,在2个Tesla T4 GPU上的运行速度达到19.9FPS,满足实时运行的需要。 展开更多
关键词 视频卫星 多目标跟踪 联合检测跟踪
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基于特征融合的卫星视频抗遮挡目标跟踪算法
6
作者 许慧 莫楠 《遥感信息》 北大核心 2025年第2期169-176,共8页
视频遥感图像中的目标通常呈现小尺度特性,且易受到遮挡、背景干扰和尺度变化等复杂环境影响。针对现有目标跟踪方法对其运动状态估计不够准确的问题,在核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)算法框架的基础上,提出一种融合纹理与... 视频遥感图像中的目标通常呈现小尺度特性,且易受到遮挡、背景干扰和尺度变化等复杂环境影响。针对现有目标跟踪方法对其运动状态估计不够准确的问题,在核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)算法框架的基础上,提出一种融合纹理与颜色特征的视频遥感卫星抗遮挡单目标跟踪算法。该算法使用卡尔曼滤波方法对遮挡的目标进行位置预测;提出将FHOG特征和颜色特征融合的最高输出响应作为预测目标位置信息,提高KCF算法在复杂背景下的跟踪精度,同时设计一个尺度滤波器来实现目标尺度的自适应变化。实验结果表明,该算法在目标受遮挡、背景干扰、尺度变化等复杂环境下对视频遥感影像中的移动目标具有良好的跟踪能力,跟踪平均精度和成功率分别可达87.4%和73.4%,优于其他对比方法。 展开更多
关键词 视频遥感 目标跟踪 卡尔曼滤波 特征融合 尺度自适应
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面向视频卫星的多目标跟踪技术 被引量：2
7
作者 陈海涛 马骏 +3 位作者 李峰 鹿明 鲁啸天 张南 《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期144-153,共10页
随着面阵探测器的广泛使用,面向视频卫星的多目标跟踪具有重要意义,但基于图结构的多目标跟踪方法,在图的构建中,大多数从相邻帧提取线索,而忽略了以往帧的线索。针对这个问题,提出了一个端到端的图网络框架,利用从多帧中提取的运动特... 随着面阵探测器的广泛使用,面向视频卫星的多目标跟踪具有重要意义,但基于图结构的多目标跟踪方法,在图的构建中,大多数从相邻帧提取线索,而忽略了以往帧的线索。针对这个问题,提出了一个端到端的图网络框架,利用从多帧中提取的运动特征、外观特征、拓扑信息等多种线索,对图的节点、边和全局变量进行构建。实现这个统一框架的一个关键原则是为不同的线索和不同的来源(轨迹和检测目标)设计兼容的特征表示和图网络更新机制。该框架以前馈的方式运行,并以在线的方式进行训练。在公共数据集VISO、MOT16、MOT17基准上评测,取得了99.8%、48.8%、51.8%的多目标跟踪精度,优于其他相关多目标跟踪算法,并通过消融试验验证了各个线索对多目标跟踪性能提高的有效性,未来在智慧交通、智慧城市、军事战争等诸多领域具有广泛应用场景。 展开更多
关键词 多目标跟踪 视频卫星 图结构 时空信息 运动特征 外观特征
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激光雷达融合机器视觉的物流分拣多目标视频跟踪 被引量：1
8
作者 蒋文娟 刘经天 邵开丽 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第6期221-226,共6页
为了实现物流分拣多目标精准跟踪,提出一种激光雷达融合机器视觉的物流分拣多目标视频跟踪方法。通过激光雷达采集检测环境内的点云数据,并对其滤波处理。将机器视觉采集的物流分拣视频去噪,采用Sobel边缘检测算子检测去噪后的图像边缘... 为了实现物流分拣多目标精准跟踪,提出一种激光雷达融合机器视觉的物流分拣多目标视频跟踪方法。通过激光雷达采集检测环境内的点云数据,并对其滤波处理。将机器视觉采集的物流分拣视频去噪,采用Sobel边缘检测算子检测去噪后的图像边缘,引入分裂合并算法对去噪图像展开多区域分割处理,获取比较明显的多目标视频区域。利用透视变换原理对图像数据融合处理,实时确定目标位置,实现物流分拣多目标视频跟踪。经过实验测试证明,所提方法的物流分拣多目标视频跟踪结果准确率超过95%,且延误时间控制在13 ms以内。 展开更多
关键词 激光雷达 融合 机器视觉 物流分拣 多目标视频跟踪
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基于双分支在线优化和特征融合的视频目标跟踪算法
9
作者 李新鹏 王鹏 +3 位作者 李晓艳 孙梦宇 陈遵田 郜辉 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1079-1089,共11页
针对D3S算法对跟踪目标的判别能力不足的问题,提出了一种基于双分支在线优化和特征融合的视频目标跟踪算法。首先,构建双分支的在线优化分类器,实现对目标的二次定位,得到更准确的目标位置响应图;然后,在特征层上实现响应图与搜索特征... 针对D3S算法对跟踪目标的判别能力不足的问题,提出了一种基于双分支在线优化和特征融合的视频目标跟踪算法。首先,构建双分支的在线优化分类器,实现对目标的二次定位,得到更准确的目标位置响应图;然后,在特征层上实现响应图与搜索特征的融合,并通过encoder模块促进融合过程,进一步突出跟踪目标的特征;最后,通过encoder模块实现模板特征的更新,拟合特征间的差异,提高分割模块的判别能力。在VOT2018和UAV123数据集进行实验,改进后算法与原算法相比,在VOT2018数据集上EAO提高了2.9%,在UAV123数据集上成功率提高了2.4%,准确率提高了2.9%。实验结果表明,本文方法提高了算法的判别能力,并且进一步提升了精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 视频目标跟踪 目标分割 在线优化 特征融合 注意力机制
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基于跟踪检测时序特征融合的视频遮挡目标分割方法
10
作者 郑申海 高茜 +1 位作者 刘鹏威 李伟生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期403-408,共6页
视频实例分割是近年来兴起的一项在图像实例分割基础上引入时序特性的视觉任务,旨在同时对每一帧的目标进行分割并实现帧间的目标跟踪。移动互联网和人工智能的迅猛发展产生了大量的视频数据,但由于拍摄角度、快速运动和部分遮挡等,视... 视频实例分割是近年来兴起的一项在图像实例分割基础上引入时序特性的视觉任务,旨在同时对每一帧的目标进行分割并实现帧间的目标跟踪。移动互联网和人工智能的迅猛发展产生了大量的视频数据,但由于拍摄角度、快速运动和部分遮挡等,视频中的物体往往会出现分裂或模糊的情况,使得从视频数据中准确地分割目标并对目标进行处理和分析面临着重大挑战。经查阅和实践发现,现有的视频实例分割方法在遮挡情况下的表现较差。针对上述问题,提出了一种改进的遮挡视频实例分割算法——通过融合Transformer和跟踪检测的时序特征来改善分割性能。为增强网络对空间位置信息的学习能力,该算法将时间维度引入Transformer网络中,并考虑到视频中目标检测、跟踪和分割之间的相互依赖和促进关系,提出了一种能够有效地聚合目标在视频中的跟踪偏移的融合跟踪模块和检测时序特征模块,提升了遮挡环境下的目标分割性能。通过在OVIS和YouTube-VIS数据集上进行的实验,验证了所提方法的有效性。相比当前的基准方法,该方法展现出了更好的分割精度,进一步证明了其优越性。 展开更多
关键词 视频实例分割 目标检测 目标跟踪 时序特征 遮挡目标
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基于光谱降维和特征融合的高光谱目标跟踪
11
作者 武丽 汪梦元 +4 位作者 黄鲲鹏 田昊翔 仲伟翔 蒲征 王青 《电光与控制》 北大核心 2025年第2期7-12,共6页
针对现有高光谱视频跟踪算法在目标尺度变化时表现不佳的问题,提出一种基于光谱降维和特征融合的高光谱视频目标跟踪算法。首先,计算目标局部光谱曲线的差值并结合特征值排序和阈值设定获取目标光谱曲线;随后,利用目标光谱曲线与高光谱... 针对现有高光谱视频跟踪算法在目标尺度变化时表现不佳的问题,提出一种基于光谱降维和特征融合的高光谱视频目标跟踪算法。首先,计算目标局部光谱曲线的差值并结合特征值排序和阈值设定获取目标光谱曲线;随后,利用目标光谱曲线与高光谱图像进行光谱角距离计算来实现降维;之后,利用改进的多尺度胶囊网络提取多尺度特征,为利用不同尺度的信息,将降维生成的掩模进行多尺度特征融合;最后,将融合的多尺度特征输入分类和回归胶囊,利用模版更新机制增强跟踪的稳定性和鲁棒性,使得所提算法能够更好地应对尺度变化带来的挑战。实验结果表明,所提算法在应对尺度变化挑战时具有优越性。 展开更多
关键词 目标跟踪 光谱降维 胶囊网络 高光谱视频
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基于光谱分割的孪生融合高光谱目标跟踪
12
作者 王永鑫 夏慧琳 +1 位作者 姜贺 吴卿 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期229-239,共11页
在高光谱视频目标跟踪领域,背景杂波通常会影响跟踪的准确性。为解决这一问题,提出了一种基于光谱分割的孪生融合高光谱目标跟踪算法。通过计算未知像素与目标局部区域的最大、最小光谱曲线的偏差,并根据预设阈值实现目标与背景的精确... 在高光谱视频目标跟踪领域,背景杂波通常会影响跟踪的准确性。为解决这一问题,提出了一种基于光谱分割的孪生融合高光谱目标跟踪算法。通过计算未知像素与目标局部区域的最大、最小光谱曲线的偏差,并根据预设阈值实现目标与背景的精确分割。随后计算目标光谱曲线,将目标光谱曲线与搜素区域像素的光谱曲线进行光谱角距离运算完成降维。将降维后图像分别送入负责提取目标深层语义信息的语义解析网络和负责提取目标浅层特征的外观描述网络,得到两张目标响应图,从多角度增强目标识别效果。最后,根据平均峰值相关能量计算响应图权重,对响应图进行加权融合,最终确定目标位置完成跟踪。为验证文中算法的有效性,选择六种跟踪算法进行对比,并进行消融实验,其中包括四种高光谱目标跟踪算法和两种RGB目标跟踪算法。实验结果表明,文中算法通过结合浅层外观信息和深层语义特征,在背景杂波和光照变化等挑战下,均表现优秀的跟踪性能。尤其在背景杂波挑战下实现了69.98%的成功率,比排名第二的算法高出4.48%,精度为89.66%,比排名第二的算法高出0.59%。此外,在所有测试序列上,文中算法成功率达到63.8%,位居第一。由实验结果表明,该算法在应对背景杂波的高光谱目标跟踪任务中具有较强的鲁棒性和优越的跟踪性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 高光谱视频 孪生网络 特征融合 神经网络
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基于阴影的视频SAR动目标检测与跟踪方法综述
13
作者 马慧连 李银伟 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第10期49-57,共9页
视频合成孔径雷达(SAR)是一种融合了SAR和视频成像技术的先进雷达成像系统,不仅具有传统SAR成像的特点,还可以实时获取目标丰富的动态信息,在运动目标检测和跟踪上具有明显优势。运动目标在视频SAR序列中表现出明显的阴影特征,并且阴影... 视频合成孔径雷达(SAR)是一种融合了SAR和视频成像技术的先进雷达成像系统,不仅具有传统SAR成像的特点,还可以实时获取目标丰富的动态信息,在运动目标检测和跟踪上具有明显优势。运动目标在视频SAR序列中表现出明显的阴影特征,并且阴影特征能够近似反映目标的真实位置,具有定位精度高、检测概率高等优势,这使得基于阴影的动目标检测与跟踪技术成为当前视频SAR领域的研究热点之一。文中对目前基于阴影的视频SAR动目标检测与跟踪方法进行梳理总结,对比各方法的性能,分析目前视频SAR动目标检测与跟踪方法的优势和存在的不足,明确视频SAR运动目标检测与跟踪亟需解决的问题。 展开更多
关键词 视频SAR 阴影 运动目标 检测与跟踪
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一种基于SiameseRPN的模糊视频目标跟踪算法
14
作者 赵曜 周勇 +1 位作者 龚俊 李锐 《兵工自动化》 北大核心 2024年第5期77-79,共3页
为提高追踪准确率,提出一种针对模糊视频的轻量级视频跟踪算法。采用主流对抗生成网络模型DeblurGAN V2进行去模糊处理,交由基于改进SiameseRPN目标跟踪算法进行目标跟踪。为实现轻量化,将目标跟踪的特征网络替换为EfficientNet网络,改... 为提高追踪准确率,提出一种针对模糊视频的轻量级视频跟踪算法。采用主流对抗生成网络模型DeblurGAN V2进行去模糊处理,交由基于改进SiameseRPN目标跟踪算法进行目标跟踪。为实现轻量化,将目标跟踪的特征网络替换为EfficientNet网络,改进注意力机制为ECANet以捕捉多通道信息,并在GoPro数据集上进行测试。测试结果表明:相比SiameseRPN算法,该算法能实现更高的追踪准确率,帧率能达到实时性要求,具有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 模糊视频 目标跟踪 去模糊 算法轻量化
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视频监视中运动目标的检测与跟踪算法 被引量：31
15
作者 郑江滨 张艳宁 +1 位作者 冯大淦 赵荣椿 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期34-37,共4页
提出一种视频监视中运动目标的精确检测、提取以及跟踪算法。该算法采用基于自适应背景图像估计与当前多帧图像的混合差实现快速精确地检测和提取目标 ,使用扩展的Kalman滤波器预测运动目标下一时刻可能处于的区域 ,缩小了目标跟踪时的... 提出一种视频监视中运动目标的精确检测、提取以及跟踪算法。该算法采用基于自适应背景图像估计与当前多帧图像的混合差实现快速精确地检测和提取目标 ,使用扩展的Kalman滤波器预测运动目标下一时刻可能处于的区域 ,缩小了目标跟踪时的搜索范围。充分利用运动目标检测的结果 ,提高了目标的匹配效率及跟踪速度。 展开更多
关键词 视频监视 运动目标 检测 跟踪算法 KALMAN滤波器
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深度学习在视频目标跟踪中的应用进展与展望 被引量：87
16
作者 管皓 薛向阳 安志勇 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期834-847,共14页
视频目标跟踪是计算机视觉的重要研究课题,在视频监控、机器人、人机交互等方面具有广泛应用.大数据时代的到来及深度学习方法的出现,为视频目标跟踪的研究提供了新的契机.本文首先阐述了视频目标跟踪的基本研究框架.对新时期视频目标... 视频目标跟踪是计算机视觉的重要研究课题,在视频监控、机器人、人机交互等方面具有广泛应用.大数据时代的到来及深度学习方法的出现,为视频目标跟踪的研究提供了新的契机.本文首先阐述了视频目标跟踪的基本研究框架.对新时期视频目标跟踪研究的特点与趋势进行了分析,介绍了国际上新兴的数据平台、评测方法.重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法,包括堆叠自编码器、卷积神经网络等在视频目标跟踪中的最新具体应用情况并进行了深入分析与总结.最后对深度学习方法在视频目标跟踪中的未来应用与发展方向进行了展望. 展开更多
关键词 目标跟踪 视频分析 在线学习 深度学习 大数据
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视频监控系统中的概率模型单目标跟踪框架 被引量：11
17
作者 李静宇 刘艳滢 +2 位作者 田睿 王延杰 姜瑞凯 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期2093-2099,共7页
针对视频监控的特点与跟踪目标的强机动性,提出了一种新的基于概率模型的目标跟踪框架,从目标表观模型、系统动态模型以及系统观测模型3个方面对当前标准的粒子滤波目标跟踪方法进行了改进。首先,考虑人眼细胞的分布特点,基于人眼分布... 针对视频监控的特点与跟踪目标的强机动性,提出了一种新的基于概率模型的目标跟踪框架,从目标表观模型、系统动态模型以及系统观测模型3个方面对当前标准的粒子滤波目标跟踪方法进行了改进。首先,考虑人眼细胞的分布特点,基于人眼分布结构建立目标表观模型来提高跟踪系统抵抗局部遮挡的能力;然后,建立基于自适应目标运动的系统动态模型,提高跟踪算法对快速机动目标的鲁棒性;最后,采用实时更新的系统观测模型,有效避免目标在遇到遮挡、光照变化、剧烈变形等情况下发生的跟踪漂移现象。实验结果表明,本文算法的正确跟踪率可达98%;平均跟踪误差小于6个像元。实验证明本文算法在保证系统跟踪精度要求的同时,具有计算量小、抗干扰能力强等特点。 展开更多
关键词 视频监控 概率模型 目标跟踪 表观模型 实时更新
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基于改进的相关滤波卫星视频抗遮挡跟踪方法 被引量：1
18
作者 李孟歆 王宝锋 +2 位作者 姜政 李志秀 朴东辉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期128-134,共7页
卫星视频中的目标存在背景复杂、尺寸较小、容易受遮挡等问题,这将影响跟踪的准确性,甚至导致跟踪失败。提出了用改进的核相关滤波算法来解决卫星视频中目标遮挡问题,并对目标进行有效跟踪。该算法通过提取目标的HOG特征、LBP特征和SIF... 卫星视频中的目标存在背景复杂、尺寸较小、容易受遮挡等问题,这将影响跟踪的准确性,甚至导致跟踪失败。提出了用改进的核相关滤波算法来解决卫星视频中目标遮挡问题,并对目标进行有效跟踪。该算法通过提取目标的HOG特征、LBP特征和SIFT特征共同描述目标,并以融合特征减少背景变化的影响。提出自适应卡尔曼滤波算法解决跟踪过程中目标被遮挡的问题,通过ITCI值判断目标是否被遮挡,并对被遮挡的目标进行位置预测,选用核相关滤波算法以满足跟踪的实时性和准确性。实验结果表明,改进的核相关滤波算法解决了目标遮挡问题,对目标背景变化有较好表现,同时跟踪的精度和成功率也有很大提高。 展开更多
关键词 核相关滤波 特征融合 自适应卡尔曼滤波 目标跟踪 卫星视频
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目标基视频编码中的运动目标提取与跟踪新算法 被引量：15
19
作者 朱仲杰 蒋刚毅 +2 位作者 郁梅 王让定 吴训威 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第9期1426-1428,共3页
自动、快速的视频目标提取与跟踪是目标基视频编码中的一项关键技术 .本文提出一种运动目标提取与跟踪新算法 .首先 ,根据多帧运动信息和高阶统计检测方法得到二值运动掩模图像 ,然后提出一种改进分水岭算法对运动区域及其周围部分进行... 自动、快速的视频目标提取与跟踪是目标基视频编码中的一项关键技术 .本文提出一种运动目标提取与跟踪新算法 .首先 ,根据多帧运动信息和高阶统计检测方法得到二值运动掩模图像 ,然后提出一种改进分水岭算法对运动区域及其周围部分进行分割 .将二者所得结果进行投影运算 ,得到最终运动目标 .最后提出一种运动目标跟踪新算法 ,能对目标进行有效的跟踪 . 展开更多
关键词 视频目标分割 有限区域分割 改进分水岭算法 运动跟踪
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基于目标检测及跟踪的视频摘要技术研究 被引量：6
20
作者 田合雷 丁胜 +1 位作者 于长伟 周立 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第11期297-299,312,共4页
为了能够在不丢失有用信息的前提下对海量监控视频进行摘要,提出一种基于目标检测及跟踪的视频摘要技术。首先根据混合高斯模型对视频进行背景建模,获得监控视频的背景;然后通过背景减法对运动目标进行检测,得到前景运动目标;其次对检... 为了能够在不丢失有用信息的前提下对海量监控视频进行摘要,提出一种基于目标检测及跟踪的视频摘要技术。首先根据混合高斯模型对视频进行背景建模,获得监控视频的背景;然后通过背景减法对运动目标进行检测,得到前景运动目标;其次对检测到的运动目标采用分层关联的思想进行目标跟踪,得到运动目标的完整信息;最后将这些运动目标及视频背景重新组装成摘要视频。实验结果表明,该方法能够有效地对监控视频进行浓缩,形成的摘要视频能够完整地保存原有视频信息,减少了存储空间,降低了成本,方便了相关人员及时获取有用信息,提高了工作效率。 展开更多
关键词 视频摘要 视频浓缩 目标检测 目标跟踪 背景建模 分层关联
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