跟踪算法

摘要： 本文针对视频跟踪这一课题,提出使用注意力机制进行跟踪的创新性观点,起到了推动视频领域蓬勃发展的作用。同时这一技术也可推广于计算机视觉其他领域,有着较为深刻的启发式作用。

摘要： 在舰船航行中,需要研制出六自由度舰船运动轨迹跟踪模拟器,对航海的海况进行模拟,为开展适应性训练提供平台。六自由度运动轨迹跟踪要综合考虑各种摇摆状况,借助算法规划舰船运动轨迹,进而提升舰船运动模拟技术水平。本文基于六自由度舰船运动模拟平台的技术要求,选择舰船运动机构模型,并提出六自由度运动轨迹跟踪算法,对运动轨迹模拟器的参数进行优化。通过仿真实验验证运动轨迹跟踪算法的精确度,保证了运动轨迹模拟器的性能。

摘要： 随着人口老龄化现象凸显,针对助老服务的机器人发展迅速,发展前景广阔,越来越多的助老服务机器人走入家庭,针对老年人行走行为中突然加速或消失的行为,提出利用机器人跟踪及预警技术的助老机器人平台研究方案。该平台搭载视觉传感器、控制器、显示屏、声光报警器等硬件设备,基于ROS系统和MeanShift算法实现跟踪,同时对跟踪过程中出现的异常进行预警信息显示及告警,经检验该方案的跟随助老机器人平台可实现跟踪、预警功能,方案可行性高,可以保障老年人的行为安全。

摘要： 本文针对当前现有便携式光伏移动电源在无光照条件下无法正常运行,且处于充电状态中电压不稳定、指示灯显示不正确等问题,引入最大功率点跟踪算法,对便携式光伏移动电源开展相关设计研究。通过便携式光伏移动电源总体结构设计;基于最大功率点跟踪算法的电源内部电路结构设计;便携式光伏移动电源输出电压、电流控制;便携式光伏移动电源充、放电程序设计,提出一种全新的便携式光伏移动电源。通过对比实验的方式证明,新的电源与以往基于模糊控制的电源相比在实际运行过程中,处于无光照条件仍然能够保持正常运行,并且在充电状态当中的电压稳定,电源上的LED指示灯也能够正常显示。

摘要： 非圆齿轮包络齿廓线的提取一直以来都是非圆齿轮数控加工领域的一大难点,经过多年探索,研究人员提出了多种解决方案,但大多是通过数值算法进行数据点提取,这些方法固然可行,但过于复杂、耗时长、不易掌握以及通用性不强;针对这一现状,提出了一种高效的非圆齿轮廓线提取方法,首先将得到的非圆齿轮包络图进行二值化处理,然后使用边界跟踪算法对轮廓像素点进行提取,进而获取齿廓数据点;这种方法大大提高了非圆齿轮廓线获取效率,且可以满足加工制造和三维建模的精度要求。

摘要： 为了更快更精确地得到火控系统^([1-2])的校准数据和校准图像^([3]),该辅助校准设备融合并自动解算了舰船的姿态、导航等多种信息,通过相关滤波算法^([4-5])、模型训练、跟踪算法、信息融合以及坐标系转换等方法,可自动显示校正弧度值的功能。在试用过程中,能获得到迅速、精准校准的效果。

摘要： 为了准确关联行人运动目标与特征数据,提出基于改进蚁群算法的行人运动特征跟踪提取方法。以道路监控视频作为研究对象,检测行人运动目标,提取行人轮廓特征与肢体关节角度特征,基于改进蚁群算法求解多行人运动目标特征数据关联问题,获取行人运动目标及其特征的关联对,应用Mean Shift算法对目标进行跟踪,实时提取运动特征,实现了行人运动特征的跟踪提取。实例分析结果显示,目标与特征关联时间、关联对正确率均符合行人运动特征跟踪提取需求,充分证实了提出方法的有效性。

摘要： 在焊缝超声相控阵检测(PAUT)中,对检测数据缺陷的识别定位目前多采用传统的人工判读方式,判读效率较低,对检测人员的判读经验有较高要求,难以满足自动化超声检测的要求。基于深度学习中的目标检测和跟踪算法构建智能识别模型,通过对焊缝超声相控阵检测的S、B扫图特征进行融合,并结合焊缝的三维结构信息,识别并定位出缺陷在焊缝中的三维空间位置。实验结果显示:缺陷框的平均三维IOU(预测三维缺陷框和实际三维缺陷框的平均交并比)达到0.644 9,较为接近缺陷的真实空间位置,可以实现焊缝超声相控阵检测成像结果智能识别和定位。

摘要： 针对多维视频监控受到图像噪声的影响,导致多维视频的质量变差,以提高多维视频图像的质量为目的,提出了面向工业4.0的多维视频监控系统设计;在第四次工业革命的背景下,利用多维视频采集器设计和监控网络传输接口设计,完成了系统的硬件设计;确定多维视频背景中的图片像素点,提取多维视频背景,通过低通滤波来阻止视频更新的影响,根据帧多维视频的检测结果来更新多维视频的背景,提出多维视频跟踪算法,完成了系统的软件设计,实现了多维视频的监控;测试结果表明,与其他两个多维视频监控系统相比,面向工业4.0的多维视频监控系统可以将噪声消除掉80%~90%,平均压缩比为80.004:1,平均分辨率大约为533*533 dpi,可以获得较高质量的多维视频图像。

摘要： 为了减少视觉图像在处理运动目标跟踪时所需的消耗时间,设计一种基于增强现实技术的视觉图像抗遮挡运动目标跟踪算法.利用噪声去除结果标记图像中的目标连通区域,进而提取特征值数据指标,完成视觉图像的前景处理.在此基础上,设计集成分类器结构,根据跟踪评价指标的选取结果建立跟踪算法流程,完成增强现实中视觉图像抗遮挡运动目标的跟踪算法研究.对比实验结果表明,与现有处理手段相比,应用新型跟踪算法后,运动目标定位准确性最大值达到95％,单位时间内可跟踪目标数量提升至9.0×1011 TB,运动目标跟踪处理所需的固定消耗时间得到有效控制.

摘要： 水上无人作战平台的兴起,对声呐的自动检测与跟踪提出了进一步的需求.针对被动声呐提出了一种多目标自动检测与跟踪算法.该算法以宽带相关检测及目标峰值提取作为检测手段,以最强邻近卡尔曼滤波器(SNKF)作为跟踪算法的基础,解决了多目标轨迹自动提取、轨迹中断及多目标交叉问题.文章最后给出了该算法对海试数据的自动检测和跟踪结果.该算法为单拍跟踪算法,具有跟踪的实时性,且计算量小,因此能够应用于工程实践.

摘要： 本文通过分析超宽带(Ultra Wide Band,UWB)定位的特点,研究了UWB定位跟踪方法,针对其定位过程中易受到非视距误差影响的问题,采用不同的误差处理方法以降低误差的影响.目前存在的定位算法主要有:基于两步加权最小二乘的CHAN算法、具有限制约束条件的定位算法;而跟踪算法主要是在滤波的基础上进行的.基于matlab编程语言,实现UWB不同的定位跟踪算法,同时也对实验结果和定位精度进行了分析与比较.

摘要： 视觉目标跟踪指在图像序列中跟踪一个由初始框初始化的未知的物体，这是计算机视觉中的一个基本问题。本文对现有的跟踪算法进行了分析,提出了一种改进的高速核化相关跟踪算法,通过采用线性核函数以及对算法流程的优化,将原来的每次跟踪主循环需要计算十次傅里叶变换(FFT)减少到三次FFT.并通过定量实验分析验证,在跟踪性能基本不变的情况下,将速度提升到原来的4-5倍.为高性能跟踪算法在嵌入式DSP等运算能力有限的平台上实时运行奠定了技术基础.

摘要： 随着航天技术不断发展,低轨卫星的应用日趋广泛.这推动了其重要部件-星载导航接收机不断朝着低功耗、小型化、高动态的方向发展.本文设计了一种适用于低轨卫星的导航接收机,兼容BDS和GPS系统信号,采用了基于ZYNQ-7000的硬件平台,避免了传统DSP+FPGA方案功耗和体积较大的弊端.本文详细介绍了该星载导航接收机总体设计思路和其中涉及到的高动态捕获算法、跟踪算法及电离层延时修正的关键技术.最后,通过模拟源模拟低轨卫星运动场景验证了本方案的可行性,通过统计定位误差,证明了该星载接收机具备高动态实时定位功能且精度满足指标要求.

摘要： 低轨LEO大气掩星探测系统可以反演得到地表～80km高度范围的大气折射率、温度、压强等参数,大气探测对于我国气象预报、科学研究、军事应用等都有着非常重大的意义.低轨LEO接收到的大气掩星信号由于大气折射率梯度的快速变化,导致大气多普勒频移和振幅信号的波动剧烈增加.信号幅度的衰减与多普勒频率快速变化双重因素导致一般的锁相环不能正常工作,需要一种更稳定的跟踪技术对掩星信号进行稳定跟踪.本文介绍了一种应用于在轨的GPS大气掩星开环跟踪技术,它与传统的锁相环PLL的重要差别是在观测信号和控制模型之间没有反馈,开环跟踪算法采用轨道预报模型以及大气折射率气候多普勒模型、伪距模型对信号进行跟踪,所以它不受信号变动的影响,具备跟踪多重相位和幅度的能力.低轨LEO大气掩星事件可分为上升掩星事件及下降掩星事件,上升掩星事件没有闭环数据的辅助,难以有效的跟踪捕获,大气掩星开环技术是基于模型伪距及模型多普勒的预报进行信号的捕获跟踪,可解决上升掩星事件难以捕获的问题.本文最后以航天恒星自研的GNSS掩星信号源进行了实际的接收验证,通过与信号源内部的理论文件做对比,预报的多普勒精度优于5Hz,并对大气掩星事件进行了反演处理,折射率的精度优于1％.

摘要： 基于轮廓匹配的无纹理3D目标跟踪算法需要根据3D模型和2D投影轮廓的3D一2D匹配点连续估计目标的位置和姿态,但在背景复杂和运动模糊的情况下容易错配导致跟踪失败.针对此问题,提出一种基于自适应特征融合的3D目标跟踪算法.首先在3D模型投影轮廓附近进行轮廓匹配和颜色统计建模,以提取轮廓特征和颜色特征;然后定义基于轮廓特征和颜色特征自适应加权的能量函数,并计算其相对于位置和姿态参数的偏导数;最后通过LM优化算法求解位置和姿态参数的最优值.为处理目标和相机的快速运动,采用由粗到细的策略在多尺度视频帧中迭代跟踪.定性和定量实验结果表明,在复杂背景和运动模糊的情况下,该算法仍能实现快速稳定的跟踪,具有较高的精确性和鲁棒性.

摘要： 实时机场场面监视对于民航安全具有重要意义.若将基于视频的监控与其他民航监控手段相结合,就能更好地发挥视频监控具有的可视化、实时性等优点.本文提出了一种将民航ADS-B数据融入视频监控数据的方法.首先基于现有监视设备采集相机视场范围内飞行器目标的ADS-B数据,并提取其航班号与GPS坐标信息;然后利用平面坐标的单应映射关系,实现GPS坐标与图像坐标的转;最后根据坐标对应关系将飞行器目标的航班号实时显示在视频图像之中.由于ADS-B数据与视频数据不同步,仅基于坐标变换无法实现航班号的连续显示.设计了基于检测的视频跟踪算法,获取飞行器目标的运动轨迹,在没有ADS-B数据到达的时候,基于跟踪轨迹仍能实现航班号的连续显示.在成都双流机场的实验表明,本文提出的方法可以实现民航机场ADS-B数据与视频数据的稳定融合与显示.

摘要： 为了提高复杂环境下轮廓跟踪的鲁棒性,提出了一种基于内侧轮廓模型的粒子滤波轮廓跟踪算法.在轮廓采样点的法线上利用Canny算子得到轮廓法线方向的梯度信息，并用该法线的内侧部分构建局部颜色信息,使之与梯度信息结合,形成一个新的一维法线观测似然，用所有内侧法线构建一幅全局内侧颜色直方图，而且将梯度信息、局部颜色信息和全局颜色信息3种特征进行有效融合,形成一个新的多特征融合观测模型.实验结果表明,在复杂环境下,该算法能够较好地实现对复杂的非封闭轮廓的鲁棒跟踪.

摘要： 针对现有车道检测算法复杂度较高,难以应用于低功耗便携设备的不足,提出一种基于几何矩采样的车道检测跟踪算法,能够快速准确地检测出车道线.首先,通过跳跃式处理连续帧图像,对单帧图分段采样车道信息,获取动态感兴趣区域(ROI);然后,依次标注二值图像中的连通分量,分割出车道信息;最后,分析连通分量的各阶几何矩,分别计算出各段车道线的质心和主轴偏转角,结合二者分段拟合出车道线,实现车道检测.大量实验表明,本文算法具有较高的检测效率,能够快速准确地检测出不同形状的车道线,且在不同光照影响、路面污渍和反光条件下具有良好的适应性,同时满足汽车智能驾驶对车道检测的实时性要求.

摘要： 全球导航卫星系统(GNSS)作为未来民用航空运行的主要导航源,已经进入了快速发展和应用阶段.在民航客机上,机载导航卫星接收机与飞行管理系统交互采用的是机载ARINC429总线,以往的ARINC429总线技术,多采用分离元器件构成,造成电路体积大、功耗大,可靠性降低;本文基于民航飞机对卫星导航定位设备的需求,研制出标准2MCU规格大小的机载导航接收机.该接收机能够实现导航信号的捕获、跟踪及定位解算,单GPS定位精度(95％置信度)达到水平10m,垂直17m,并使用ARM9作为主处理器,HOLT-3210作为机载429总线协议处理芯片,完成了多路机载ARINC429总线的硬件实现.该机载导航接收机符合ARINC-743标准,能够与国际该类型主流设备进行互换,为我国民航机载航电设备自主研制奠定了技术基础.

摘要： 本发明公开了一种基于离线型的在线跟踪方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：实时采集在线视频，获取在线视频中包含待跟踪目标的每一帧图像，并对获取到的每一帧图像进行预处理，以生成待跟踪目标的初始结果，通过预先训练好的离线跟踪模型对所述初始结果进行修正处理，以产生最终结果。本案通过结合离线型跟踪方法和在线型跟踪方法，一方面通过离线型跟踪方法实现向前回溯修改之前结果，从而提升了处理实时的在线视频流的精度；另一方面通过在线型跟踪方法处理实时的在线视频流。

摘要： 本发明涉及一种跟踪算法中的跟踪目标框的定位方法，包括以下步骤：(a)获取待处理图像中的初始目标框；(b)根据所述初始目标框计算不同位置的衡量指标值获得所述跟踪目标框的最佳位置；(c)根据所述最佳位置和所述初始目标框获得所述跟踪目标框的最佳尺寸。本发明实施例，针对鼠标直接框选跟踪目标或自动获取跟踪目标框的方法做出改进，以提高首帧跟踪目标框定位的准确性，为后续跟踪过程提供一个良好的前提条件。

摘要： 本文提出了一种基于两种互补跟踪算法的自适应目标跟踪方法。首先，以拉普拉斯滤波模块锐化图像做图像预处理，加强图像边缘信息，获取更好的方向梯度直方图特征。然后，针对核相关滤波用于目标遮挡、快速运动变形、“渐变”目标等情况的目标跟踪时很容易发生模型漂移，后续也难以再跟踪到目标，提出利用两种互补的跟踪算法的预测框面积的交并比自适应控制位置滤波器的更新。通过在标准测试集上与其他算法的对比实验，说明了本发明具有良好的跟踪准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于快速压缩跟踪算法的尺度自适应目标跟踪方法。本发明首先，采用上下文模型对类哈尔特征进行加权，增强了类哈尔特征对光照变化的鲁棒性。其次，采用分步跟踪，即增强了算法的抗遮挡能力和应对目标尺度变化的能力，又保持了算法的实时性。最后，提出尺度自适应方法，实现了对尺度变化目标的稳定跟踪。本发明对目标尺度变化、目标外观变化及目标被遮挡的情况具有较好的鲁棒性，且能保证帧频在39帧/秒左右，满足实时性的要求。

摘要： 本发明公开了一种基于压缩跟踪算法的尺度自适应多姿态人脸跟踪方法，利用压缩跟踪算法对目标人脸进行粗略定位，从而缩小了人脸检测算法的搜索范围，进而提高目标人脸检测算法准确性和实时性；利用人脸检测算法，实现目标人脸的准确定位，同时实现目标人脸的尺度自适应跟踪；利用目标人脸检测算法，解决目标人脸离开镜头再次进入时，跟踪失效的问题；利用目标人脸运动过程在时间上的连续性，实现目标人脸检测算法检测失败情况下的跟踪连续性问题。本发明通过以上方法能够保证摄像头对目标人脸进行准确有效的多姿态，尺度自适应跟踪，可广泛的应用于视频监控、人机交互、虚拟现实以及各种安防系统之中如：ATM机监控门禁系统等。

摘要： 本发明涉及电力系统优化技术，具体涉及一种基于梯度跟踪算法的风电场快速跟踪优化方法，基于机会约束规划方法建立风电场时段优化模型，通过预留电压安全裕度来控制电压越限风险，利用内点法求解模型，得到该时段风电场的最优运行状态；将时段优化结果下发给各台风机用于指导该时段内风电场的快速跟踪优化；在时段内的每个时刻，各台风机控制单元根据自身风机的实测功率，利用梯度跟踪算法快速调节风机无功，实现对风机功率短期波动的跟踪优化；所有风机的快速跟踪优化叠加组成整个风电场的快速跟踪优化。该方法通过梯度跟踪算法实现风电场在更小时间尺度上的优化，能减轻风电场总控单元的计算成本和系统通信负担，降低风电场网损，改善电压质量。

摘要： 本发明属于水下目标跟踪领域，公开了一种基于标签多伯努利检测前跟踪算法的水下目标跟踪轨迹临近交叉解决方法。初始化多伯努利参数集；对水下目标分别建立运动模型和量测模型；对水下目标进行预测，得到多伯努利预测参数集；将多伯努利预测参数集，按存在概率排序后采用一种辅助门限进行选择性更新得到更新后的标签多伯努利参数集；通过剪枝以挑选存在概率大的有限个目标；基于有限个目标，进行重采样对存在概率大的粒子进行复制以进行目标和杂波的明显区分；对上述步骤处理后的目标进行跟踪形成跟踪轨迹。本发明用以解决水下密集目标方位角交叉导致跟踪轨迹合并产生偏差的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于YOLOV3网络和kcf跟踪算法的安全帽检测跟踪方法，包括控制图像采集模块获取视野内的深度图像数据；将所获取的深度图像数据输入YOLOV3网络进行目标检测，得到YOLOV3网络输出的标注有目标框的位置以及每个目标框对应的类别的图像；将YOLOV3网络输出的图像初始化为kcf跟踪算法的输入图像，若输入图像存在未佩戴安全帽的目标，则kcf跟踪算法选取深度信息最小的目标框进行跟踪；根据深度信息下发运动指令至运动模块，控制运动机器人运动至所选取的距离最近的目标，并通过语音模块发出相应的语音提醒；本发明目标检测效率更高，且实现全面化、无死角的监控，同时能够避免对同一目标的重复检测。

摘要： 本发明公开了一种基于CenterNet多目标跟踪算法的车辆跟踪方法，包括以下步骤：S1：拍摄车辆图片并标注得到车辆数据集；S2：将车辆数据集转换得到标签文档，将该文档及拍摄的图片作为新数据集，划分训练集和测试集；S3：基于FairMOT框架，采用HRnet网络作为目标检测CenterNet的主干网络，引入注意力机制ECA‑Net，构建FairMOT的目标检测和重识别网络；S4：将目标检测和重识别网络得到的检测结果送入FairMOT的跟踪网络，并使用训练集对整体网络进行训练，在训练时采用Lookahead和Adam结合的方法进行优化，网络参数收敛后得到训练完成的目标跟踪模型；S5：使用测试集对训练好的目标跟踪模型进行测试，输出目标车辆跟踪结果。本发明有效地降低了损失，提高了精度。

摘要： 本文提出了一种基于两种互补跟踪算法的自适应目标跟踪方法。首先，以拉普拉斯滤波模块锐化图像做图像预处理，加强图像边缘信息，获取更好的方向梯度直方图特征。然后，针对核相关滤波用于目标遮挡、快速运动变形、“渐变”目标等情况的目标跟踪时很容易发生模型漂移，后续也难以再跟踪到目标，提出利用两种互补的跟踪算法的预测框面积的交并比自适应控制位置滤波器的更新。通过在标准测试集上与其他算法的对比实验，说明了本发明具有良好的跟踪准确性。