智能监控系统中多目标检测与跟踪算法研究

针对智能监控系统的关键技术目标检测与跟踪研究,并提出多目标检测与跟踪算法以解决目前智能监控系统中关键的技术问题,实现视频图像序列的目标实时检测与跟踪.     

基于Mean Shift算法的Camshift跟踪技术研究

计算机算法是目标跟踪技术的核心部分,直接决定目标跟踪的精确性与稳定性。文章将研究基于Mean Shift算法的Camshift算法,并将仿真实验的结果进行比较,找到该算法在跟踪技术领域里的优缺点。     

一种新的空间目标跟踪滤波算法

随着空间目标战略价值的显现,空间高速目标的跟踪成为雷达数据处理领域研究的一个热点。提出了一种改进的最小二乘算法,算法鲁棒性强,可以稳定跟踪高速空间目标。仿真实验表明,新算法跟踪空间目标连续光滑,具有较高的跟踪精度。     

基于python的YOLOv5+DeepSORT多目标追踪的实现与应用

目标跟踪是计算机视觉的重要研究课题,根据跟踪对象的数目不同,可分为单目标跟踪(SOT)和多目标跟踪(MOT)。SORT算法(全称Simple Online and Realtime Tracking)是一种实用的多目标跟踪算法,可以有效进行多目标跟踪。近年来,在此算法基础上诞生了DeepSORT算法,它整合了外观信息,提高了算法的性能。借助追踪算法DeepSORT与检测器YOLOv5,可以实现高性能的实时多目标检测和跟踪模型。     

声道时差算法在安防辅助定位中的应用

随着科技的进步,安防监控系统越来越向自动化监控的方向发展,本文给出了一种使用音频辅助视频跟踪的监控定位方案,能够互补视频跟踪与音频跟踪的优缺点,达到很好的跟踪效果.文中还给出了一种音频定位的方法,通过滤波算法,模板提取算法,模板匹配算法等综合而成的声道时差算法,来定位声源所在的角度,从而控制摄像头转向目标所在方向,进而继续精度更高的视频跟踪.     

基于AI的家庭智能陪护机器人的目标跟踪算法研究

家庭智能陪护机器人在近年来越来越火,目标跟踪是智能机器人的重要关键技术,目前的应用还不是很普遍,效果还不是很好。Mean Shift均值漂移算法是当前目标跟踪应用较普遍的算法,但也存在受背景干扰较大、反应时间较长等问题。本文提出改进的Mean Shift均值漂移算法,通过改进核函数来降低背景对目标的干扰、缩短了反应时间,提高了目标跟踪效率。     

基于帧间差分与时空上下文的人脸检测跟踪算法

人脸检测与跟踪算法存在尺寸、遮挡、背景等问题,同时时空上下文跟踪算法也存在无法对目标自动跟踪的漏洞,为了改进这些缺点,文章把传统的人脸检测用帧间差分法进行改进,人脸跟踪算法用时空上下文跟踪算法进行改进,同时把这两种算法有机结合起来,弥补时空上下文跟踪算法的漏洞,通过对比分析改进前后的实验数据,改进后的算法对人脸检测与跟踪更具精准和高效性。     

智能监控系统中多目标检测与跟踪算法研究

针对智能监控系统的关键技术目标检测与跟踪研究,并提出多目标检测与跟踪算法以解决目前智能监控系统中关键的技术问题,实现视频图像序列的目标实时检测与跟踪。     

基于卡尔曼一致性滤波的最优平滑

文章提出一种运用于无线传感网络中目标跟踪的平滑算法,并讨论了在3种平滑框架下本算法的具体运用。该算法以无迹卡尔曼一致性滤波算法交换节点间滤波估计值,使节点信息趋于一致,以此优化后的滤波估计值作为RauchTung-Striebel(RTS)平滑方法的初始值。针对高斯最优平滑的3种框架具有不同的应用场合,分别阐述3种框架下的基于一致性滤波的无迹RTS平滑算法。仿真实验结果表明,该算法提高了整个跟踪过程的精度。     

基于视频图像的车辆检测算法研究

固定镜头下视频序列中的运动汽车目标的检测、分割、跟踪及计数等底层视觉问题进行了研究,提出了计算交通流量的算法。仿真实现表明:此算法可以有效的去噪、检测目标并计数。     

复杂背景下目标的快速识别方法

复杂背景下目标的识别是自动跟踪测量系统中的关键技术,识别算法的优劣直接影响了目标识别的精度与速度。针对空中目标成像,由于大气湍流等因素的影响,CCD图像中的光斑通常呈不规则形状,而传统的模板匹配法与圆拟合法在识别不规则光斑时存在不足。本文利用光斑在像平面上的空域分布特性,提出一种基于空域相关程度排序的识别算法,配合经过改进的高效图像处理方法,实现了多个不规则光斑的快速识别。实验结果表明该方法能够在混有多个假目标的图像中有效识别出真实目标并进行跟踪测量。     

基于卡尔曼预测的运动目标实时跟踪

针对运动目标实时跟踪问题,采用图像坐标系下的卡尔曼滤波预测来指导跟踪,对被跟踪目标的运动参数(位移,速度)进行滤波预测。并利用Matlab的视频处理功能对该算法进行了计算机仿真。     

基于结构光视觉的螺旋焊缝跟踪系统研究

目前,螺旋板式换热器焊接存在焊缝跟踪困难,焊接所导致的偏差存在的缺陷。本文设计和研发了一套基于主动光视觉技术的螺旋焊缝实时跟踪焊接系统,通过焊接前的焊缝特征点提取,焊接时核相关滤波目标跟踪算法进行焊缝的识别和自动跟踪,实验测试表明该方法能够达到螺旋板式换热器的全自动焊接跟踪精度要求。     

基于禁忌递阶遗传粒子滤波的无线传感器网络的目标跟踪

提出了一种禁忌递阶遗传粒子滤波跟踪算法.结合禁忌搜索算法和递阶遗传算法提出一种禁忌递阶遗传算法,用递阶遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,该算法能在一定程度上克服早熟问题,避免收敛到局部最优点.仿真结果表明:该算法在大噪声条件下改善了粒子贫乏问题,提高了跟踪精度及速度.     

基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究

针对智能视频监控系统中视频序列图像,本课题利用MATLAB7.0仿真工具采取背景差分法对视频序列图像进行处理,提出了利用分块法和统计方法相结合的算法改进背景图像的提取算法,实现运动目标的检测和跟踪,并基于MATLAB GUI编制了运动目标检测界面。     

监控视频中运动目标的自动检测、跟踪和提取

为了能够从监控视频中快速准确地分析运动目标,文章提出了一种新的运动目标自动检测、跟踪和提取方法。首先通过混合高斯模型背景差分法获得运动目标初始二值轮廓。然后结合Kalman滤波和Blob匹配法跟踪物体的运动轨迹,并用矩形框架标记图像序列中的运动目标。最后传递矩形参数,采用迭代算法实现最优化分割,对运动目标进行准确提取。实验结果表明,该方法具有较高的鲁棒性和准确性。     

雷达目标检测通过计算机视觉技术的实现

雷达目标检测是雷达应用的重要基础,其主要的检测算法基本上都是基于教字信号处理的数学模型。雷达信号是二雏信号,从某种意义上可以看成是一段连续的图像信息。重点对基于计算机视觉方面的一些关键技术进行了适当的改进,从背景的建立与更新、图像预处理以及目标的跟踪检测三个方面,对雷达目标的检测算法进行了探讨,以期从计算机视觉技术的角度得到一种更加准确、行之有效的雷达目标检测算法。     

一种改进的运动目标检测算法研究与实现

运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要分支与基础,在军事、交通、工业以及生物医学等领域具有广泛的应用前景.但由于运动目标检测问题本身的复杂性,运动目标的检测与跟踪面临诸多挑战.背景差分技术是常用的运动目标检测方法,但对于动态场景的变化,如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感.本文提出基于背景差分技术的一种有效的运动目标检测方法,对于解决这些问题是非常有帮助的,首先利用混合高斯模型建立背景横型,再实时更新背景模型,以适应视频本身和光线的变化,最后使用形态学方法消除噪声和背景扰动带来的影响.运动目标跟踪方面使用区域跟踪技术,并引入两个参数实现跟踪匹配,很好地处理了目标之间的相互遮挡问题.实验结果表明,该方法是快速有效,能够满足实时的需要.     

论水利工程造价的管理与控制

水利工程造价的管理与控制是一项系统工程,其实质就是在决策的基础上,进行决策目标的过程跟踪,并随着工程建设进展及时做出跟踪决策.     

MAS及BP神经网络在机动目标跟踪中的应用

文章在目标跟踪理论的基础上,结合MAS和BP神经网络原理,将目标跟踪问题转化为对跟踪模型参数进行优化搜索的问题。提出按自由度划分目标状态,分别进行子网跟踪,再进行BP组网的MAS跟踪思想。最后对其进行仿真,验证了此方法的可行性和正确性。