利用轨迹跟踪的视频交通事件检测算法

由于基于车辆检验知识和像素强度等传统的视频交通检测手段受到诸多因素影响,检测算法准确率低.轨迹跟踪算法能够提高视频交通事件检测的准确性.针对不同交通事件的特性,提出了分别适用于易形变的非刚性行人目标和形状同定的刚性车辆目标的跟踪算法,通过对可疑目标进行轨迹跟踪、行为分析,给出可靠、稳定的交通事件判定依据.采用轨迹跟踪及行为分析方法使视频交通事件检测较传统视频检测方式具有更高的可靠性和通用性.     

基于openCV的视频路径船舶检测与跟踪

通过对船舶运动状态的监测和跟踪,船舶在航行时能够最大程度避免碰撞,同时也能够方便航运管理,极大地提高航行效率。本文从船舶监测和跟踪的具体需求出发,设计基于openCV的船舶路径视频监控系统,能够借助智能识别算法,快速提取出船舶的航行轨迹,并利用运动跟踪算法,提取船舶运动轨迹的特征量,大大提升了检测效果。文中充分利用OpenCV中的有关图像变换函数库,并在Matlab软件中进行船舶运动的仿真对视频路径的目标检测和跟踪性能进行分析。     

动态规划算法在被动声呐目标检测中的应用

基于动态规划的检测前跟踪方法可用于检测跟踪低可观测目标。它利用检测前跟踪的技术在检测目标的同时给出目标航迹的优点,实现对低信噪比下目标的检测与跟踪。本文分析了动态规划法进行弱小目标检测的基本原理,结合水下目标检测的特殊性对该算法进行了修正,得到了适应水下目标的检测前跟踪方法。通过实际的海试数据进行验证,证实了检测前跟踪技术在水声领域进行目标检测跟踪的可行性。     

基于粒子群优化粒子滤波的声呐目标检测前跟踪

针对传统固定粒子数粒子滤波算法计算量大、复杂环境下声呐微弱目标检测与跟踪鲁棒性不强的问题，提出基于粒子群优化（PSO）算法的粒子滤波检测前跟踪方法（IPSO-PF-TBD）。该算法在滤波预测与步骤更新之间加入PSO算法，结合预测信息和更新完成的粒子分布状态进行优化，将粒子集合转移到后验概率密度较大的区域，并充分利用声呐回波信号中目标粒子的权重信息设置粒子自适应采样策略，通过检测前跟踪（TBD）技术的数据帧间能量累积和目标检测，提高目标检测前跟踪的性能。仿真试验结果表明，提出的检测前跟踪处理方法对低信噪比及快速机动等复杂环境下的目标进行跟踪时，在位置估计精度和误差值方面明显优于粒子滤波（PF）和PSO-PF算法，具有一定研究和应用价值。     

一种基于OpenCV实现的运动目标检测算法的研究

序列图像中的运动目标检测是数字图像处理与识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测以及军事等领域中都有应用。文章重点对运动目标检测的算法进行了讨论,通过分析和比较三种常用运动目标检测的算法,提出了一种使用改进的背景更新算法检测运动目标的方法,并利用Intel公司开发的OpenCV提供的函数库进行测试。结果表明利用该方法可以稳定地提取背景图像,抑制运动目标对背景的干扰,有效地提高了运动目标的检测概率。     

节点信息融合的舰船目标跟踪算法

舰船目标跟踪成为各国关注的热点,针对当前舰船目标跟踪算法存在的跟踪速度慢、跟踪精度低等缺陷,以提高舰船目标跟踪效果为目标,设计了基于节点信息融合的舰船目标跟踪算法。首先采用多个传感器对舰船目标状态信息进行收集,并对信息进行一定融合,减少舰船目标状态信息的重复率,然后引入跟踪-学习-检测技术对舰船目标进行跟踪,最后采用舰船目标跟踪实验测试其性能。结果表明,本文算法可以动态、准确地对舰船目标进行检测和跟踪,相对于当前其他舰船目标跟踪算法,无论是跟踪精度或者是跟踪实时,均具有十分明显的优势。     

基于OpenCV的粒子滤波

粒子滤波是一种基于递推估计和蒙特卡罗模型的滤波算法,由于适合解决非线性及高斯估计问题而成为近年研究的热点。本文阐述了目前做运动检测研究中所使用的常用粒子滤波算法,介绍了OpenCV函数库的基本用法,并利用OpenCV函数库功能设计和实现了图像序列中的道路障碍物检测,试验结果表明利用OpenCV可以较好的满足开发运动目标检测系统的要求。     

舰载光电跟踪系统软件优化研究

为了解决与战场环境相适应的红外目标警戒与跟踪问题,在介绍传统的目标检测与跟踪算法基础上,分析了先检测后跟踪算法（DBT）与先跟踪后检测算法（TBD）的优缺点,并结合海空背景下运动目标红外成像特点,提出了一个研究方向—边检测边跟踪算法模型。该模型通过对序列图像中相邻帧间进行匹配,完成一个基本的检测与跟踪过程,与输入单帧图像同步输出目标运动轨迹,适用于舰载光电跟踪仪的软件优化升级,具有较高可靠性、实时性和军事应用价值。     

基于模糊粒子滤波的视频跟踪方法研究

智能视频监控系统的基础就是对监控范围的视频序列中目标进行有效实时的跟踪,针对当前跟踪方法在光照突变、部分遮挡情况下的跟踪缺陷,本文提出了一种利用模糊粒子滤波（Particle Filter,PF）进行视频目标跟踪的新算法.该算法结合模糊控制理论,引入量测的模糊性来克服特征信息的不确定性,并建立一个基于背景建模技术的自适应高斯混合模型和基于序贯蒙特卡洛的跟踪算法（sequential Monte-Carlo-based）.在新算法的指导下,针对静止摄像机在光照条件改变以及目标发生部分遮挡的情况进行了深入的研究.通过多种模糊量测技术的比较和应用,本文方法实现了多个目标精确有效跟踪.     

地面红外运动目标图像处理与识别算法分析

为了能在复杂背景环境下发现并识别出感兴趣的红外运动目标,分析了剔除复杂背景的算法,根据目标特性对目标进行检测识别,对运动目标的跟踪判定方法等.通过处理算法能够在复杂背景环境下检测出感兴趣的红外运动目标,有效剔除假目标,增强红外识别系统的识别概率.