Camshift算法

摘要： 针对变电站围墙外鼠类动物的监视问题,提出一种基于监控视频图像处理的多特征融合Camshift目标跟踪算法。采用多特征融合的方式,消除背景干扰,并引入线性外推法预测机制,通过预测目标的空间位置信息,矫正Camshift算法搜索框的中心位置,解决因目标受到遮挡或运动速度过快,导致跟踪框漂移的问题。与传统的Camshift算法进行对比,实验结果表明,该算法能有效消除背景干扰,且鼠类目标被严重遮挡或快速运动时,仍能准确跟踪。

摘要： 现有网络安全主动预警系统存在着入侵检测时间过长、误警率较高的问题,无法满足用户对网络安全的需求,故设计了基于Camshift的网络安全主动预警系统。硬件包括网络安全主动预警体系结构单元、检测域硬件选取单元与预警代理单元;软件包括网络数据包获取与处理模块、入侵检测与追踪模块和主动预警信息生成模块。通过上述硬件单元与软件模块的设计,实现了网络安全主动预警系统的运行。通过实验数据对比可知,设计系统入侵检测时间大幅缩短,误警率大幅降低,充分证实设计系统安全预警效果更佳,为网络的可持续发展提供有力的支撑。

摘要： 为防止噪声、光照、背景不断变化等动态环境下识别到的运动目标空洞、轮廓不完整以及目标跟踪丢失现象产生,提出了基于机器学习的动态环境运动目标自动识别方法。对运动视频图像进行中值滤波去噪,并采用改进差分法进行运动目标检测;采用CamShift算法通过查询颜色概率分布图获取将输入像素点作为目标像素点的概率,并采用MeanShift迭代运算实现运动目标自动跟踪识别;实验结果表明,对于动态环境下运动目标,所提出的方法能够实现运动目标识别率高,误识别率低,能够提高运动目标自动识别的准确性和可靠性。

摘要： 针对当今制造业中物料分拣搬运任务的自动化问题,设计出一套新型物料分拣机器人,结合2019年广东省工科大学生实验综合技能竞赛的机器人设计要求,提出了一种基于OpenCV的物料分拣搬运机器人的设计.以结构、控制、识别及通讯四方面对机器人的设计进行介绍.在基于STM32芯片的主控制系统的控制下,以树莓派4B为核心的图像识别系统运行OpenCV对摄像头采集的图像数据进行处理,通过CAMshift跟踪算法对目标进行跟踪,得到目标在图像中的位置,机器人根据该位置对物料进行抓取并搬运至物料投放点,在机器人运动同时通过Wi-Fi和Flask框架可在浏览器网页上对机器人的识别情况进行监视.实验及竞赛结果充分证明机器人在物料分拣搬运任务的完成上具有极大的高效性、准确性及稳定性,对制造业自动化的技术推进具有极大的前景.

摘要： 针对增强现实跟踪注册过程中遮挡及尺度变换的问题,提出一种基于Camshift和ORB算法的自适应跟踪注册方法.将高斯背景建模和Camshift算法融入到跟踪过程中,实现对目标尺度变化的自适应跟踪;在特征匹配中,将图像与Gauss函数进行卷积和差分运算,得到稳定的尺度空间,使ORB算法提取的特征点具有尺度不变性.实验结果表明,该方法在遮挡、视角与旋转变化的情况下,具有良好的鲁棒性,满足了增强现实系统对实时性、稳定性和准确性的要求.

摘要： 为了提高对纱管的实时精准跟踪,将Camshift算法应用于纱管分拣喂纱跟踪领域.传统MeanShift算法需要手动选择初始跟踪窗口,纱管分拣喂纱过程中单一颜色特征的跟踪算法很难满足实时跟踪要求.针对此问题,在CamShift跟踪算法基础上加入颜色识别,有效降低了误跟踪现象;加入卡尔曼预测机制,解决自动框选初始跟踪窗口的问题.通过3组对比实验可知:改进后的算法使目标的质心坐标偏差大约维持在4个像素点,验证了改进方法的实时性和精准性.

摘要： 神经丝蛋白体型细长、形态多变,跟踪难度大.为了能够准确稳定的获取神经丝蛋白质的运动状态,利用了改进的Camshift算法实现了对神经丝蛋白运动的自动跟踪.利用HSV颜色空间的颜色直方图建立目标模型,结合预测点对目标特征点加权.通过在目标颜色概率模型中引入核函数,利用核密度梯度来进行目标搜索,最终在每帧图像中获取目标的具体位置.鉴于神经丝蛋白的特殊性,还对比分析了其他两种概率预测类算法的跟踪效果.实验结果表明,此方法能够快速稳定跟踪神经丝蛋白,为神经丝蛋白质的医学研究提供了新的途径.

摘要： 在互动投影系统中,针对Kinect自带的机器学习的目标跟踪算法精确度不高,而Camshift算法在背景颜色与目标物颜色相近时,容易出现误差而无法预测运动方向,提出将Kinect的深度信息与Camshift算法颜色直方图相融合;为克服Camshift算法在目标物体速度发生突变而引起目标跟踪丢失的现象,加入了目标运动轨迹预测机制,提出了一种动态目标自适应跟踪算法.实验结果表明,该算法在背景颜色与目标物颜色相近,且运动速度发生突变的条件下,相比传统的Cam?shift算法更具鲁棒性,跟踪准确率提高5.0％.

摘要： 针对目标姿态变化和遮挡下的目标实时跟踪问题,提出了一种基于卡尔曼滤波运动估计的Camshift的人脸跟踪方法.将图像的RGB空间转换成HSV空间,建立H分量直方图,找出H分量像素点并建立颜色概率表,从而实现图像的反向投影;同时引入卡尔曼滤波算法解决目标跟踪过程中的非线性变化和目标遮挡问题.实验结果显示,该算法能有效解决运动过程中目标遮挡等干扰问题,提高人脸跟踪的准确性.

摘要： 针对实时监控系统在复杂背景或颜色相近且有遮挡情况下目标检测与跟踪时易出现误判现象的问题,利用Qt和OpenCV设计了一种基于改进Camshift目标跟踪的智能移位还原监控系统.采用改进的三帧差分法对运动目标进行检测,融合Kalman滤波算法与AKAZE特征匹配算法对Camshift算法进行改进,实现在有遮挡情况下目标的检测与跟踪.在此基础上,结合移位还原技术实现精确的位置还原,并进行了软件设计.运行结果表明,改进的目标跟踪算法能够在背景存在大量干扰的情况下准确跟踪目标.移位还原技术也能够辅助将物体进行100％的还原.该监控系统可以应用于多种复杂应用场景下,同时能够为公共安全提供技术支持.

摘要： 为了提高复杂情景中运动目标检测与跟踪的性能,采用帧间差分和背景差分相结合的改进运动目标检测算法检测视频序列中的运动目标,得到连通性更强的运动前景图像,建立运动目标的特征信息;再使用改进的CamShift算法跟踪视频序列中的运动目标,实时建立的色彩概率分布图随着跟踪结果更新.基于Visual Studi02008开发环境,应用OpenCV开源库,设计实现了一个运动目标检测与跟踪演示系统,可直观地展示使用各种算法的跟踪效果.实验结果表明,改进的运动目标检测算法可以检测到较为完整的运动目标,并能较为精确地跟踪运动目标,验证了算法的有效性.

摘要： 为了提高复杂情景中运动目标检测与跟踪的性能,采用帧间差分和背景差分相结合的改进运动目标检测算法检测视频序列中的运动目标,得到连通性更强的运动前景图像,建立运动目标的特征信息;再使用改进的CamShift算法跟踪视频序列中的运动目标,实时建立的色彩概率分布图随着跟踪结果更新.基于Visual Studi02008开发环境,应用OpenCV开源库,设计实现了一个运动目标检测与跟踪演示系统,可直观地展示使用各种算法的跟踪效果.实验结果表明,改进的运动目标检测算法可以检测到较为完整的运动目标,并能较为精确地跟踪运动目标,验证了算法的有效性.

摘要： 为了提高复杂情景中运动目标检测与跟踪的性能,采用帧间差分和背景差分相结合的改进运动目标检测算法检测视频序列中的运动目标,得到连通性更强的运动前景图像,建立运动目标的特征信息;再使用改进的CamShift算法跟踪视频序列中的运动目标,实时建立的色彩概率分布图随着跟踪结果更新.基于Visual Studi02008开发环境,应用OpenCV开源库,设计实现了一个运动目标检测与跟踪演示系统,可直观地展示使用各种算法的跟踪效果.实验结果表明,改进的运动目标检测算法可以检测到较为完整的运动目标,并能较为精确地跟踪运动目标,验证了算法的有效性.

摘要： 为了提高复杂情景中运动目标检测与跟踪的性能,采用帧间差分和背景差分相结合的改进运动目标检测算法检测视频序列中的运动目标,得到连通性更强的运动前景图像,建立运动目标的特征信息;再使用改进的CamShift算法跟踪视频序列中的运动目标,实时建立的色彩概率分布图随着跟踪结果更新.基于Visual Studi02008开发环境,应用OpenCV开源库,设计实现了一个运动目标检测与跟踪演示系统,可直观地展示使用各种算法的跟踪效果.实验结果表明,改进的运动目标检测算法可以检测到较为完整的运动目标,并能较为精确地跟踪运动目标,验证了算法的有效性.

摘要： CamShift算法是一种利用颜色信息对移动目标进行跟踪的算法,当目标快速运动或者受到遮挡干扰时容易导致跟踪失败.针对此问题,文中提出了一种改进的CamShift目标跟踪算法,通过结合削弱背景中含有的目标颜色直方图信息和进行移动目标的运动估计,从而在存在干扰目标或目标部分被遮挡的情况下,仍能实现有效跟踪.实验结果表明,该方法能够对移动目标持续稳定地跟踪.

摘要： CamShift算法是一种利用颜色信息对移动目标进行跟踪的算法,当目标快速运动或者受到遮挡干扰时容易导致跟踪失败.针对此问题,文中提出了一种改进的CamShift目标跟踪算法,通过结合削弱背景中含有的目标颜色直方图信息和进行移动目标的运动估计,从而在存在干扰目标或目标部分被遮挡的情况下,仍能实现有效跟踪.实验结果表明,该方法能够对移动目标持续稳定地跟踪.

摘要： CamShift算法是一种利用颜色信息对移动目标进行跟踪的算法,当目标快速运动或者受到遮挡干扰时容易导致跟踪失败.针对此问题,文中提出了一种改进的CamShift目标跟踪算法,通过结合削弱背景中含有的目标颜色直方图信息和进行移动目标的运动估计,从而在存在干扰目标或目标部分被遮挡的情况下,仍能实现有效跟踪.实验结果表明,该方法能够对移动目标持续稳定地跟踪.

摘要： CamShift算法是一种利用颜色信息对移动目标进行跟踪的算法,当目标快速运动或者受到遮挡干扰时容易导致跟踪失败.针对此问题,文中提出了一种改进的CamShift目标跟踪算法,通过结合削弱背景中含有的目标颜色直方图信息和进行移动目标的运动估计,从而在存在干扰目标或目标部分被遮挡的情况下,仍能实现有效跟踪.实验结果表明,该方法能够对移动目标持续稳定地跟踪.

摘要： CamShift算法是一种利用颜色信息对移动目标进行跟踪的算法,当目标快速运动或者受到遮挡干扰时容易导致跟踪失败.针对此问题,文中提出了一种改进的CamShift目标跟踪算法,通过结合削弱背景中含有的目标颜色直方图信息和进行移动目标的运动估计,从而在存在干扰目标或目标部分被遮挡的情况下,仍能实现有效跟踪.实验结果表明,该方法能够对移动目标持续稳定地跟踪.

摘要： Camshift算法时一种实时的跟踪算法，它是利用目标图像的颜色直方图构建目标模型，得到每帧图像的颜色投影图，并根据上一帧跟踪的结果自适应调节搜索框的窗口大小和位置，从而得到当前图像中跟踪目标的尺寸和位置。Camshift的颜色投影图构建一般是基于直方图颜色概率，基于这种投影图调整方法存在搜索结果中心不收敛问题，并且无法判断目标跟踪是否成功。本文结合粒子滤波的原理提出一种基于目标与当前图像颜色直方图相似程度的颜色投影图像方法，根据搜索框中搜索对象和跟踪目标模型的平均相似程度来调整搜索窗口大小以及判断跟踪成功与否，提高了Camshift算法的跟踪效果。

摘要： 本发明公开了一种基于改进Camshift算法的人脸跟踪方法，所述方法包括以下步骤：1）以视频图像初始帧中的人脸为初始人脸窗口，作为跟踪目标；2）以跟踪目标的质心位置和窗口大小对改进的Camshift跟踪算法进行建模，在当前帧图像中利用该跟踪算法计算得到最优候选窗口；3）计算当前帧图像遮挡干扰是否超过给定阈值；4）干扰小于给定阈值，使用步骤2得到的候选窗口作为目标窗口，并返回目标窗口；5）若干扰不小于给定阈值，引入Kalman滤波器，将得到的目标质心作为观测向量进行预测，返回预测结果作为目标窗口；6）使用Kalman滤波器得到的输出预测向量作为搜索窗口中心，继续下一帧的目标跟踪。

摘要： 一种基于Grabcut及LBP跟踪质心矫正模型的Camshift算法，通过定值增强跟踪视频流和Grabcut前景分割将目标物体从环境中分离出来，使Camshift得到纯净的直方图。同时，Kalman滤波器辅助Camshift，对目标运动轨迹进行预测。在跟踪期间，对目标框内图像进行LBP变换，得到模板以及当前LBP直方图数据，通过比对得到判断系数和框体变化情况，若判定为相近色物体遮挡，则执行S‑Grabcut算法，将质心进行搬移，然后继续正常跟踪。此算法与传统Camshift算法相比很大程度减小了背景噪声的干扰，并且加入Kalman滤波器解决了快速移动和遮挡问题。同时，质心矫正模型很好地解决了相近色物体遮挡带来的干扰。实验结果表明，该算法的鲁棒性优良，满足实时性及准确跟踪的要求，使复杂环境下对目标的跟踪更加稳定。

摘要： 本发明公开一种基于Kalman滤波与Camshift算法结合的多运动目标检测跟踪算法的多焦距镜头超高分辨率联动成像摄像机系统，该系统主要由视频采集装置、视频合成处理输出系统、视频管理软件构成以及两路视频输出接口，视频采集装置包括一个用于采集低分辨率的场景概貌的概貌采集单元，十个用于共同采集细节部分超高分辨率画面的细节采集单元，获取的视频流经视频合成处理输出至视频管理软件，用于实现场景概貌画面和超高分辨率画面协同联动。本发明具有以下有益效果：使用单镜头采集的场景概貌与多个不同焦距镜头获取的超高分辨率拼接画面联动，实现对场景的无死角全覆盖监控，有效提高监控效率。

摘要： 本发明公开了一种基于ViBe和Camshift算法的摄像头动静状态下的钻孔检测方法，首先通过LK算法提取图像特征点，然后通过计算视频相邻帧间特征点的位移判断摄像头状态；再使用ViBe算法在摄像头静止状态下检测出目标；当摄像头发生抖动或开始位移时，使用ViBe算法得到的目标框作为Camshift算法的初始化窗口，并将算法切换为Camshift在摄像头运动状态下对目标进行检测。本发明克服了ViBe算法在摄像头抖动或运动时无法精确对目标进行定位的问题，避免了使用单一Camshift算法导致计算量较大的情况和Camshift算法需要人为设定初始框的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于CAMShift算法的低光照下人脸跟踪方法，包括以下步骤：S1：读取跟踪视频序列，得到当前帧图像的跟踪目标；S2：利用马尔科夫预测器得到下一帧图像的跟踪目标的位置，并确定搜索窗口；S3：提取H分量，得到颜色概率分布图；S4：统计当前帧图像中各个纹理级别像素的个数，得到纹理概率分布图；S5：将颜色概率分布图和纹理概率分布图进行融合运算，得到当前灰度图；S6：将当前灰度图作为当前帧图像，返回步骤S2；并重复步骤S2‑S6，更新马尔科夫预测器，确定新的搜索窗口，继续下一帧图像的目标跟踪。在低光照情况下，利用纹理特征代替传统算法中的颜色特征，降低背景光照对跟踪目标的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于Camshift算法的运动目标跟踪方法。该方法为：采集视频图像，对图像进行预处理；使用目标检测算法对运动目标进行检测；将视频图像转为HSV模型，对目标采用颜色概率直方图统计方法，并作反向投影，得到目标特征模板和初始搜索框的大小；采用Camshift算法，计算并调整下一帧的搜索框大小及质心坐标，更新特征模板；对下一帧的质心坐标进行预测，并将结果反馈给Camshift算法；判断运动目标是否遇到干扰，来确定融合系数，进而确定每一帧的搜索框大小及位置，实现对运动目标的准确跟踪；获取下一帧图像，更新目标特征模型，重复上述过程，直至完成运动目标的跟踪。本发明提高了运动目标跟踪的准确性和实时性。

摘要： 本发明提出了一种基于Camshift算法与影像逐帧结合的航道状态分析方法，其步骤为：首先通过船载摄像头采集船只的航道状态视频，设置初始帧航道影像中标注目标区域及质心和候选区域及中心坐标，建立候选模型；其次，将航道影像通过颜色空间转化到HSV颜色空间，获得航道影像的颜色直方图；再利用反向投影将候选区域与目标区域进行相似性度量，求得最相近的候选区域及其质心；最后，移动候选区域质心将其与目标区域质心重合，再进行下一帧的计算，完成对航道影像的逐帧分析。本发明利用Camshift算法实现对传感器采集到的多变航道信息的综合动态分析，有效的进行动态的航道状态分析，改进传统分析方式的时效性和准确性、提供零失真地分析数据。

摘要： 本发明公开了一种改进Camshift的目标跟踪算法。本发明在目标遮挡时，切换成粒子滤波算法跟踪目标，有效解决目标遮挡问题，在目标未被遮挡时，切换到Camshift算法跟踪目标，本发明将Camshift算法和粒子滤波算法结合，保障了目标跟踪算法的实时性，同时，提升了目标跟踪算法的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于改进Camshift算法的人脸跟踪方法，所述方法包括以下步骤：1）以视频图像初始帧中的人脸为初始人脸窗口，作为跟踪目标；2）以跟踪目标的质心位置和窗口大小对改进的Camshift跟踪算法进行建模，在当前帧图像中利用该跟踪算法计算得到最优候选窗口；3）计算当前帧图像遮挡干扰是否超过给定阈值；4）干扰小于给定阈值，使用步骤2得到的候选窗口作为目标窗口，并返回目标窗口；5）若干扰不小于给定阈值，引入Kalman滤波器，将得到的目标质心作为观测向量进行预测，返回预测结果作为目标窗口；6）使用Kalman滤波器得到的输出预测向量作为搜索窗口中心，继续下一帧的目标跟踪。

摘要： 本发明涉及一种基于Camshift算法的视频跟踪小车系统及方法，该系统包括控制系统、电源模块、小车、小车驱动模块、舵机转向模块、摄像头和运动目标检测及判断模块；控制系统与小车驱动模块及舵机转向模块连接；舵机转向模块及摄像头均设于小车上，舵机转向模块用于控制摄像头转动以寻找待跟踪的运动目标并拍摄图像；运动目标检测及判断模块先对拍摄的图像进行模板图像匹配处理以确定拍摄的图像中包含待跟踪的运动目标，然后再用Camshift算法对该图像进行处理和判断以确定待跟踪的运动目标相对摄像头所拍摄图像中心的左右偏移数值，控制系统根据运动目标检测及判断模块传输来的左右偏移数值控制小车驱动模块驱动小车左右移动以跟踪运动目标；电源模块用于为控制系统、小车及舵机转向模块供电。