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基于置信图自适应融合的视觉目标跟踪

无线电工程 2013年第9期43卷 20-23页

作者：肖鹏段洣毅赵琪张可黛北京图形研究所北京100029 西安电子科技大学陕西西安710071 中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081

针对复杂背景下视觉目标跟踪的鲁棒性和准确性问题,提出了一种最小均方差意义下的置信图自适应融合跟踪方法。将多种视觉特征统一到置信图表示框架下,并根据各个置信图的分类能力,以均方差最小为评价准则,得到了融合的置信图并用于跟踪... 详细信息

针对复杂背景下视觉目标跟踪的鲁棒性和准确性问题,提出了一种最小均方差意义下的置信图自适应融合跟踪方法。将多种视觉特征统一到置信图表示框架下,并根据各个置信图的分类能力,以均方差最小为评价准则,得到了融合的置信图并用于跟踪。方法兼顾了特征的分类能力及多特征之间的互补性,有效实现了多种视觉特征的融合。实验结果表明,相对于现有方法,能够获得更好的鲁棒性和更高的准确度。

关键词：视觉目标跟踪多特征融合置信图均值漂移

基于半监督深度学习的无砟轨道扣件缺陷图像识别方法

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中国铁道科学 2018年第4期39卷 43-49页

作者：戴鹏王胜春杜馨瑜韩强王昊任盛伟中国铁道科学研究院基础设施检测研究所北京100081

提出基于置信图的扣件子图快速定位算法,即基于概率图模型构建扣件子图邻域纹理图和初始引导图与被定位图之间的置信图,并通过计算置信图的最大极值点实现对扣件子图中心点的快速定位。在此基础上,针对无砟轨道扣件缺陷样本相对稀缺的问... 详细信息

提出基于置信图的扣件子图快速定位算法,即基于概率图模型构建扣件子图邻域纹理图和初始引导图与被定位图之间的置信图,并通过计算置信图的最大极值点实现对扣件子图中心点的快速定位。在此基础上,针对无砟轨道扣件缺陷样本相对稀缺的问题,提出基于半监督深度学习的扣件缺陷图像识别方法,即首先采用稀疏自编码(SAE)网络在无标签的数据集进行迭代学习获得扣件子图稀疏表征,然后将训练好的SAE网络连接softmax层组成分类网络,最后在有人工类别标注的小数据集进行二次训练及参数微调获得最终的识别模型。通过在装配WJ-7型扣件的CTRS-Ⅰ和WJ-8型扣件的CTRS-Ⅱ型无砟轨道图像进行应用测试和方法验证。结果表明:该方法可快速精确定位扣件并识别扣件缺失、弹条折断、弹条移位3类缺陷,有效检出率达95%以上。

关键词：扣件缺陷图像识别半监督深度学习置信图纹理图稀疏自编码

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复杂场景下基于条件随机场的视觉目标跟踪

光学学报 2010年第6期30卷 1721-1728页

作者：高琳唐鹏盛鹏左航游志胜四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都610065 不详

目标模型更新中存在的模型漂移问题,是影响视频跟踪结果的一个重要因素。针对这一难题,提出了一种新的基于前景分割的目标跟踪算法。算法通过引入条件随机场(CRF)模型对跟踪区域和非跟踪区域的时空关系进行建模,实现对图像序列中像素点... 详细信息

目标模型更新中存在的模型漂移问题,是影响视频跟踪结果的一个重要因素。针对这一难题,提出了一种新的基于前景分割的目标跟踪算法。算法通过引入条件随机场(CRF)模型对跟踪区域和非跟踪区域的时空关系进行建模,实现对图像序列中像素点的标记,标记为跟踪目标或背景,并使用在线学习方法,根据场景的变化调整CRF模型的参数。跟踪过程中,通过对CRF模型的求解,得到最优的标记场和目标像素的置信图像;利用置信图像,结合目标模型的相似性度量定位整个目标;根据目标区域内的标记结果,使用一种选择性采样的方式更新目标模型,从而解决更新中的漂移问题。通过在多个典型的复杂场景中进行实验,验证了该算法的有效性。

关键词：信息处理视觉目标跟踪模型漂移条件随机场置信图选择性更新

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车载动态条件下钢轨廓形快速追踪算法

中国铁道科学 2020年第6期41卷 145-155页

作者：赵鑫欣王胜春王昊夏承亮杜馨瑜任盛伟中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081

高速综合检测列车高速运行时,车载非接触式钢轨廓形检测系统对钢轨廓形追踪的影响因素,主要包括钢轨结构、车体运动姿态和环境光照变化。为有效避免以上因素的影响,提出基于时空上下文信息的快速追踪和最近点迭代的钢轨廓形定位算法。首... 详细信息

高速综合检测列车高速运行时,车载非接触式钢轨廓形检测系统对钢轨廓形追踪的影响因素,主要包括钢轨结构、车体运动姿态和环境光照变化。为有效避免以上因素的影响,提出基于时空上下文信息的快速追踪和最近点迭代的钢轨廓形定位算法。首先,基于标准钢轨廓形,计算实测钢轨的轨头目标特征;然后,根据时空上下文信息更新廓形追踪区域的置信图;最后,利用点迭代最近算法快速定位钢轨位置,并持续追踪钢轨廓形区域。将该算法与已有追踪算法对比,结果表明:该算法准确率约99.7%,且可适用于道岔区段,相比已有追踪算法处理效率提升约40%,可满足高速综合检测列车350 km·h-1检测准确性和时效性的要求。

关键词：钢轨廓形目标追踪时空上下文信息置信图图像匹配

基于SVM与Mean-Shift的非刚性目标跟踪框架

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系统工程与电子技术 2009年第9期31卷 2266-2270页

作者：侯一民伦向敏东北电力大学自动化工程学院吉林吉林132012

针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景... 详细信息

针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的比例缩放目标框并选择最优者以适应目标尺度变化。以此时的目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,进行下一幅图像的跟踪,直至完成整个序列图像跟踪任务。实验证明,该方法适用于动态背景及非刚性目标的跟踪,且实时性较好。

关键词：图像处理目标跟踪支持向量机均值移动置信图

一种融合卡尔曼滤波的改进时空上下文跟踪算法

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航空学报 2017年第2期38卷 269-279页

作者：赵洲黄攀峰陈路西北工业大学航天学院智能机器人研究中心西安710072 西北工业大学航天飞行动力学重点实验室西安710072

针对时空上下文跟踪算法对快速运动和遭受严重遮挡目标的跟踪精度下降问题,提出一种融合卡尔曼滤波的改进时空上下文跟踪算法。首先人工标记目标所在的矩形区域,然后利用改进的时空上下文算法对目标进行稳定跟踪,在跟踪过程中,基于连续... 详细信息

针对时空上下文跟踪算法对快速运动和遭受严重遮挡目标的跟踪精度下降问题,提出一种融合卡尔曼滤波的改进时空上下文跟踪算法。首先人工标记目标所在的矩形区域,然后利用改进的时空上下文算法对目标进行稳定跟踪,在跟踪过程中,基于连续两帧图像灰度的欧氏距离判定目标跟踪状态,当判定目标遭受严重遮挡时,利用卡尔曼滤波进行预测估计。算法对噪声有一定的容忍度,通过降低噪声对跟踪过程的影响,能够得到更优的目标区域。仿真实验结果表明:本文算法适用于不同光照强度下高速、高机动目标的稳定跟踪,并且对目标的尺度变化和短时严重遮挡具有鲁棒性。算法帧平均耗时为34.07ms;帧几何中心平均误差为5.43pixel,比时空上下文算法减少70.2%;目标轮廓面积平均误差为13.08%,比时空上下文算法减少52.7%。

关键词：目标跟踪卡尔曼滤波时空上下文置信图贝叶斯欧氏距离

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基于相关滤波器的红外弱小目标检测算法

光学学报 2016年第5期36卷 88-96页

作者：何玉杰李敏张金利邢宇航中国人民解放军第二炮兵工程大学908教研室陕西西安710025 中国人民武装警察部队工程大学信息工程系陕西西安710086

针对复杂背景下红外图像中低信噪比弱小目标实时检测问题,提出一种基于相关滤波器的红外弱小目标检测算法。该算法将红外目标检测转化为模式分类问题,在离线训练阶段,利用二维高斯模型构造红外小目标训练集,在此基础上训练得到对目标背... 详细信息

针对复杂背景下红外图像中低信噪比弱小目标实时检测问题,提出一种基于相关滤波器的红外弱小目标检测算法。该算法将红外目标检测转化为模式分类问题,在离线训练阶段,利用二维高斯模型构造红外小目标训练集,在此基础上训练得到对目标背景具有区分能力的相关滤波器,在线检测阶段,利用滤波器对图像分块进行滤波操作,目标和背景的滤波响应有着显著的差异,最后生成整幅图像的滤波响应置信图以此来判断图像中是否包含目标及其具体位置。在单帧单目标图像、序列图像多目标检测实验结果表明,与经典检测算法相比,所提方法不仅具有更高检测性能,有效降低了虚警概率,而且具有较好的实时性,适用于复杂背景条件下弱小目标的实时检测。

关键词：测量机器视觉红外弱小目标检测相关滤波器置信图

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基于超像素和局部稀疏表示的目标跟踪方法

系统仿真学报 2016年第5期28卷 1017-1030页

作者：杨恢先刘昭刘阳刘凡贺迪龙湘潭大学物理光电工程学院湖南湘潭411105

针对目标跟踪过程中的目标对象外观变化问题,提出一种鲁棒的基于超像素和局部稀疏表示的目标跟踪方法。在训练阶段,通过将训练帧图像分割得到的超像素聚类构造判别型外观模型;在第一帧图像中,计算目标模板的稀疏性直方图,建立生成型外... 详细信息

针对目标跟踪过程中的目标对象外观变化问题,提出一种鲁棒的基于超像素和局部稀疏表示的目标跟踪方法。在训练阶段,通过将训练帧图像分割得到的超像素聚类构造判别型外观模型;在第一帧图像中,计算目标模板的稀疏性直方图,建立生成型外观模型。在跟踪阶段,计算基于超像素的置信图,采样候选样本,计算候选样本的置信值;利用局部图块计算样本的稀疏性直方图与模板直方图的相似度。根据置信值和相似度,计算候选样本的运动模型和观测模型,得到候选样本的最大后验估计,确定目标跟踪结果。对2种外观模型都保持在线独立更新。仿真实验表明,目标发生外观变化时,算法能得到较准确和鲁棒的跟踪结果。

关键词：超像素置信图稀疏表示外观模型

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基于超像素的目标跟踪方法研究

光电工程 2013年第12期40卷 59-64页

作者：周治平施小凤江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

针对目标跟踪技术中出现的目标遮挡、背景干扰等问题,引入超像素的概念,提出了基于超像素的目标跟踪算法。该方法首先利用像素点的颜色特征及局部熵的纹理特征通过简单线性迭代聚类法(SLIC)将目标及周围区域分割成超像素。然后由训练的... 详细信息

针对目标跟踪技术中出现的目标遮挡、背景干扰等问题,引入超像素的概念,提出了基于超像素的目标跟踪算法。该方法首先利用像素点的颜色特征及局部熵的纹理特征通过简单线性迭代聚类法(SLIC)将目标及周围区域分割成超像素。然后由训练的外观模型给每个像素点赋予置信值,建立以超像素为单位的置信图,通过基于超像素分割的外观模型的不断更新使得跟踪过程中能够适应目标和背景的变化。最后根据像素点的置信图找到目标的位置。实验结果表明,基于超像素的目标跟踪算法能够在目标遮挡或背景干扰等情况下有效地找到目标的位置。

关键词：超像素单目标跟踪置信图外观模型部分遮挡