检索结果-南通市图书馆

南京理工大学学报 2020年第4期44卷 462-470页

作者：王任华王本璇孔军蒋晨琛中国人民公安大学信息技术与网络安全学院北京100038 香港理工大学电子及资讯工程系中国香港999077 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

基于相关滤波器(Correlation filter,CF)的目标跟踪算法因其高效率而引起了人们越来越多的兴趣,但这类算法对部分遮挡和形变十分敏感,可能导致最终跟踪失败。针对这一问题,该文将自适应互补模型引入到基于多分块的跟踪框架中,联合全局... 详细信息

基于相关滤波器(Correlation filter,CF)的目标跟踪算法因其高效率而引起了人们越来越多的兴趣,但这类算法对部分遮挡和形变十分敏感,可能导致最终跟踪失败。针对这一问题,该文将自适应互补模型引入到基于多分块的跟踪框架中,联合全局模型与局部分块模型来应对严重遮挡问题,并设置单独的快速尺度估计模块获得尺度信息。在跟踪基准数据集OTB2013上的实验表明,该文算法可以有效应对跟踪过程中的遮挡和形变问题,在保证实时性的同时提高目标跟踪精度。

关键词：目标跟踪目标遮挡目标形变相关滤波多分块跟踪联合模型

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基于特征融合的改进LCT跟踪算法

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计算机工程 2019年第8期45卷 241-247页

作者：官洪运欧阳江坤杨益伟吴炜东华大学信息科学与技术学院上海201620 东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海201620

为解决LCT算法在目标形变与快速移动情况下跟踪效果差的问题,提出一种基于特征融合的跟踪算法。在梯度方向直方图特征相关滤波的基础上,提取目标与背景颜色直方图特征,得到颜色特征的目标预测位置。在此基础上,根据跟踪置信度确定特征... 详细信息

为解决LCT算法在目标形变与快速移动情况下跟踪效果差的问题,提出一种基于特征融合的跟踪算法。在梯度方向直方图特征相关滤波的基础上,提取目标与背景颜色直方图特征,得到颜色特征的目标预测位置。在此基础上,根据跟踪置信度确定特征融合权重,综合考虑梯度特征与颜色特征得到跟踪结果。实验结果证明,与LCT算法相比,该算法的距离精度和重叠精度分别提高了11.5 %和21.2 %,平均中心位置误差减少了15.3像素。

关键词：机器视觉长期目标跟踪相关滤波颜色直方图目标形变特征融合

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基于时空分析的监控视频摘要方法研究

基于时空分析的监控视频摘要方法研究

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作者：郭亚宁石家庄铁道大学

学位级别：硕士

视频监控系统的飞速发展,催生了海量监控视频数据,给存储带来了极大的困难。再者,依赖人工方式从数小时的监控视频中精确筛选、锁定检索目标犹如大海捞针。视频摘要能以简洁的形式呈现长时视频中的有价值内容,为海量视频存储和检索提供... 详细信息

视频监控系统的飞速发展,催生了海量监控视频数据,给存储带来了极大的困难。再者,依赖人工方式从数小时的监控视频中精确筛选、锁定检索目标犹如大海捞针。视频摘要能以简洁的形式呈现长时视频中的有价值内容,为海量视频存储和检索提供了有效解决方案。现有摘要方法多基于视频帧的空间信息,针对全量像素点进行分析,未兼顾时空联合信息,且计算效率低,摘要展示效果不佳。为此,本文基于时空分析开展监控视频摘要方法研究,取得的创新性研究成果以及完成的主要工作如下:(1)提出了一种时空目标形变自适应监控视频摘要方法。针对现有时空联合域视频摘要呈现效果不佳,时空目标存在形变的问题,本文从时空切片采样方式入手,提出了一种时空目标形变自适应还原算法,该算法利用时空轨迹斜率获取目标运动速率,以速率值确定目标发生最小形变的垂直切片采样宽度,自适应还原时空目标外观;将所提算法拓展至多目标场景,以目标平均速度作为采样准则,多列抽样以透明度标识目标运动方向,进而构建视频摘要。实验结果证明,所提方法能有效解决时空目标形变问题,且生成的监控视频摘要简洁紧凑、目标轮廓光滑平整。(2)提出了一种顾及方向信息的时空联合监控视频摘要方法。针对时空联合域视频摘要中目标运动方向难以确定的问题,提出了一种顾及方向信息的时空联合监控视频摘要方法。首先采用水平切片获得目标时空运动轨迹;其次去除时空轨迹背景并计算直线轨迹斜率,依据目标时空轨迹斜率完成目标运动方向判定;然后检测采样域运动片段以确定目标在视频中的时序位置;最后依据目标时序位置及其运动方向自适应构建时空联合监控视频摘要。实验结果表明,所提方法能以较低的时间成本判定时空目标运动方向,且生成的监控视频摘要简洁高效、用户体验好。(3)提出了一种融合时空切片和双注意力机制的监控视频摘要方法。为更进一步生成方便观看的动态视频摘要,提出了一种融合时空切片和双注意力机制的监控视频摘要方法。首先,提出了基于时空切片的核时序分割算法(STS-KTS)用于原视频的精准分段,该算法将视频场景信息反映为时空切片纹理信息,采用水平映射法将预处理后的时空切片投影为一维数组,作为KTS的输入特征;同时,以双注意力机制和分组卷积为基本组件,结合Bi LSTM构建时空特征提取网络,以快速提取丰富的时空特征信息,从而配合纹理特征信息消除现有摘要模型对单一特征的过分依赖;然后,采用帧参数预测模块获取最佳的视频帧贡献度分数、中心度分数以及--序列位置;最后,将帧分数转化为镜头分数,以选取内容丰富的片段,进而生成动态视频摘要。实验结果表明,相比于现有方法,所提方法在生成摘要精准度上具有明显的优势。

关键词：时空切片目标形变目标运动方向深度学习视频摘要

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基于RPN网络的长时目标跟踪算法研究

基于RPN网络的长时目标跟踪算法研究

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作者：刘易松西安理工大学

学位级别：硕士

长时单目标跟踪是利用视频中的图像序列,对目标的外观和特征进行建模,在长时视频序列中对目标进行跟踪定位的一项技术,是机器视觉领域重要的一部分,在视频监控、军事制导、智慧交通等领域有着非常重要的应用。长时目标跟踪会遇到目标的... 详细信息

长时单目标跟踪是利用视频中的图像序列,对目标的外观和特征进行建模,在长时视频序列中对目标进行跟踪定位的一项技术,是机器视觉领域重要的一部分,在视频监控、军事制导、智慧交通等领域有着非常重要的应用。长时目标跟踪会遇到目标的频繁遮挡、丢失与重现以及目标形变问题,但是由于长时目标跟踪的应用范围更贴近生活,因此越来越多算法正在着眼于解决长时目标跟踪问题。RPN网络由于其具备良好的前景、背景分类能力和优秀的尺度回归能力,在复杂的长时跟踪序列中可以很好的判断目标尺度,在确保成功率和精确度较高的同时能够达到实时跟踪的要求,近些年在长时目标跟踪领域得到了广泛的关注与应用。本文基于SiamRPN算法,针对目标形变与目标丢失重现问题对长时目标跟踪进行研究,本文主要研究内容如下:(1)针对目标形变引起的模板失效问题,本文在SiamRPN算法的基础上,引入元更新器作为SiamRPN算法的模板更新模块,并命名为Update-siamRPN算法。当跟踪时的最大响应值低于设定阈值时,利用元更新器的时序信息对历史帧进行判断,更新由于目标形变导致的失效模板,减少后续追踪过程中的累计误差。在OTB100数据集中,相比SiamRPN算法,Update-siamRPN算法成功率提升了10.7%,精确度提升了7%,并且能达到每秒24帧的追踪速度。在VOT2018数据集中,其准确性提升了5.7%,鲁棒性提升了6.6%,平均重叠率提升了6.1%,很好地提高了针对形变问题的解决能力。(2)针对长时目标丢失与重现问题,在Update-siamRPN算法基础上,通过增加丢失判断模块与全局搜索模块来解决该问题,并将此改进算法命名为Update-siamRPNLT。利用丢失判断网络对局部跟踪结果评估并生成响应分数,当目标响应分数低于某一阈值时扩大至全局搜索,并利用RPN网络的尺度回归优化定位区域并得出跟踪结果;此外,当目标响应分数大于该阈值时则送入元更新器中进行模板更新。在OTB100数据集的目标出视野视频序列中,相比Update-siamRPN算法成功率提升了7.9%,精确度提升了7.3%;在VOT2018-LT数据集中算法的F-score取得了0.644的结果,同时满足了20FPS的跟踪速度,有效的提升了算法在目标丢失与重现问题上的跟踪能力。

关键词：长时目标跟踪 RPN网络目标形变目标丢失重现元更新器全局搜索

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基于多模板的鲁棒运动目标跟踪方法

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传感器与微系统 2018年第2期37卷 53-56,60页

作者：陆惟见尚振宏刘辉李润鑫钱谦昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

针对目前模型更新方法仅依赖于上一帧或最近帧定位到的目标信息,跟踪的历史信息未充分利用的问题,运用历史跟踪结果设计了多模板模型更新策略,并基于该更新模型结合卷积网络提出了一种新的运动目标跟踪方法。在运动目标跟踪测试视频集VO... 详细信息

针对目前模型更新方法仅依赖于上一帧或最近帧定位到的目标信息,跟踪的历史信息未充分利用的问题,运用历史跟踪结果设计了多模板模型更新策略,并基于该更新模型结合卷积网络提出了一种新的运动目标跟踪方法。在运动目标跟踪测试视频集VOT2015下与目前热点运动目标跟踪方法对比实验表明:方法对于遮挡现象和目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性。

关键词：运动目标跟踪多模板卷积网络遮挡目标形变

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