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遮挡情况下的多目标跟踪算法
均值漂移 卡尔曼滤波器 目标遮挡 目标跟踪
2010/8/26
在视频监控系统中，由于背景的复杂变化，运动目标经常会出现部分或全部被遮挡的情况。为了在遮挡条件下进行多目标跟踪，针对运动目标发生遮挡情况下的Mean Shift跟踪问题进行了研究，提出一种新的抗遮挡算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧Mean Shift算法的起始位置，再利用Mean Shift算法得到目标跟踪位置，通过目标遮挡判定机制和目标搜索机制来解决遮挡问题。实验表明，该算法较好地解决了运动目标...
粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数，实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合，将多目标跟踪问题分为2个部分，即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目标跟踪估计。前者通过序列重要性重采样实现，后者使用卡尔曼滤波进行最小均方误差估计。实验结果表明，采用最优重要性分布可以减少计算所需粒子数和计算量。
共享存储并行多目标跟踪
多目标跟踪 粒子滤波 共享存储并行编程
2009/9/21
高度的运算复杂性制约了粒子滤波在实际的多目标视频跟踪系统中的应用。为克服性能瓶颈，探索了一种基于OpenMP共享存储并行编程模型的粗粒度并行多目标跟踪系统的实现方法。在共享变量中维护被跟踪目标的列表，每一个目标用一个独立的粒子滤波器进行跟踪。根据处理单元的数目确定线程数量和每个线程跟踪的目标数量。与对应的串行版本相比，该并行系统将可实时跟踪的目标数目由2个增加到了8个，具有更大的实用价值。
流水线多目标跟踪的点匹配投票校正算法
多目标跟踪 实时算法 点匹配
2009/8/31
针对工业视觉检测系统中流水线多目标实时跟踪问题，提出一种目标中心点快速匹配方法与目标图像水平投影曲线投票校正技术相融合的多目标跟踪算法。其过程是：利用多个目标在连续帧图像中的整体分布的稳定性进行整体匹配，得到多点匹配的一一映射关系；针对局部目标的晃动、跳动问题，利用目标图像水平投影曲线，采用投票校正技术消除局部运动所带来的误差，对映射关系进行校正。该算法应用于某钢铁厂的棒材计数系统，有效地排除了复...
基于运动检测与运动搜索的多目标跟踪
多目标跟踪 背景减法 kalman滤波器
2009/8/6
提出一种新的单摄像机多目标跟踪方法，采用全局背景减法得到当前帧所有运动区域，利用kalman滤波器及局部背景减法得到已跟踪目标在当前帧的预测区域，根据全局减法运动区域及预测区域的位置及大小来判断是否有遮挡发生，并用不同匹配方法进行目标跟踪。实验表明，该方法能有效提高单摄像机跟踪对目标合并、遮挡等问题的处理能力。
改进的Viterbi多目标跟踪算法
多目标跟踪 剪枝/合并 数据关联
2009/7/31
使用改进的Viterbi算法用于多目标跟踪，引入测量“门限”，使所跟踪的目标仅与“门限”内的测量值关联。该方法能够减少假设的个数、降低算法的计算负担，有利于对MHT算法进行剪枝和合并。用Kalman 滤波和先验概率计算各目标的最大后验概率。该算法是连续的，能够处理丢失的探测、虚警以及跟踪目标的数量，提供一系列最好的跟踪目标集。
模糊聚类粒子滤波的点状交叉多目标跟踪算法
检测前跟踪 粒子滤波器 最大模糊熵高斯聚类
2009/7/14
提出了一种新的低信噪比红外序列图像多目标检测跟踪算法，该算法有机地结合了TBD检测算法与模糊聚类粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后，检测出运动目标的初始位置、运动速度，然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态，并在估计位置开一个跟踪窗进行检测、模糊聚类概率融合。对真实红外图像序列进行实验仿真，仿真结果验证了该算法具有良好的实时性与很高的精确性。
基于SIS框架和蚁群算法的非线性多目标跟踪
SIS 蚁群算法 目标跟踪
2009/4/30
该文提出一种新的非线性多目标跟踪方法——用蚁群算法实现数据关联和SIS(Sequential Importance Sampling)实现对单目标的跟踪。首先根据数据关联问题对蚁群算法进行修改，考虑目标运动中的约束条件对关联概率的影响，重新定义蚁群算法中的路径和路径长度，从而利用蚁群算法寻找最短路径的能力实现对数据关联。由于SIS框架是针对非线性系统的一种较好的状态估计方法，该文将其作为对单目标进...
一种伪粒子滤波的多目标跟踪方法
粒子滤波 目标识别 多目标跟踪
2009/1/17
针对经典粒子滤波方法进行多目标跟踪的发散问题，基于经典粒子滤波原理和聚类算法，提出一种伪粒子滤波方法．通过对经典粒子滤波重要性重采样结果进行聚类分析，获得相应目标的粒子子群集合以及相应的不动点．并证明了选取近于目标区域大小的聚类核函数带宽，聚类不动点即逼近目标的最大后验概率分布．通过数据关联确定多目标的最终状态．实验结果表明，该算法解决了经典理论的发散问题，可以完成实时多目标跟踪，且具有鲁棒性能和...
智能成像多目标跟踪算法研究人员
目标跟踪 航迹匹配 航迹预测
2008/11/24
该课题来自所长基金。智能化成像多目标跟踪目标进行探测、识别和跟踪，最终完成对多个目标的自动识别并达到自动跟踪的目的。
受限工作模式下航迹融合多目标跟踪算法研究
2007/12/13
Abstract针对实际目标跟踪系统中，传感器工作常常受到限制，以满足跟踪精度和隐蔽性双重
要求的工程应用问题．研究了杂波环境下，采用红外(主传感器)始终工作、雷达(辅传感器)
间歇工作的特殊传感器工作模式，红外\雷达双传感器航迹融合多目标跟踪算法及实现．仿
真表明可以达到跟踪精度与隐蔽能力兼顾的系统要求．