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作者：姜瑞哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

现如今人类正处于信息化时代,计算机视觉越来越广泛的应用到生活中的各个领域。红外图像在发挥其优势的同时存在着分辨率及清晰度较低等特点,这使得红外场景下的目标跟踪成为一个研究难点。针对传统方法无法提取有效特征表达目标等问题... 详细信息

现如今人类正处于信息化时代,计算机视觉越来越广泛的应用到生活中的各个领域。红外图像在发挥其优势的同时存在着分辨率及清晰度较低等特点,这使得红外场景下的目标跟踪成为一个研究难点。针对传统方法无法提取有效特征表达目标等问题,本文以相关滤波类跟踪算法fdsst（Fast Discriminative Scale Space Tracking,fdsst）和时空上下文跟踪算法（Spatio-Temporal Context,STC）为框架展开研究。fdsst跟踪算法设计了两个独立的相关滤波器,分别用来对感兴趣目标进行位置估计以及精准的尺度估计。针对fdsst跟踪算法只利用目标局部特征跟踪目标,本文提出建立一种相似度模型,对两种跟踪算法得到的位置信息进行相似度对比,采用STC跟踪算法中目标周围的时空上下文关系,对目标局部特征进行辅助监督,以此结合目标局部特征与背景信息来表达目标。其次,对于STC跟踪算法中尺度不准确问题,不再使用STC跟踪算法的更新策略,而是采用尺度滤波器的结果进行尺度更新。在建立相似度模型后,针对其无法有效判定跟踪状态以及无法重新定位目标等问题,在相似度模型的基础上进一步优化。首先建立跟踪可靠性判别机制,先是通过相似度进行初步判断,然后采用平均峰值相关能量（Average Peak-toCorrelation Energy,APCE）进行二次判断。其次,判定跟踪失败后及时停止模型的更新,避免融入错误样本,保证样本的可靠性。再次,对于失败后的目标,本文提出采用SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,SUSAN）角点及分块的层次聚类改进的光流法对目标进行重新定位,实现对目标的持续跟踪。最后,针对目标背景差异较低的红外场景,由于原算法无法正常跟踪,本文提出采用改进的Vi Be（Visual Background Extractor,Vi Be）目标检测算法对目标背景进行分离再跟踪,来提高原算法对于红外场景的适应性。将本文算法应用于OTCBVS、LTIR等红外数据库进行对比实验,分别作用在具有不同特点的场景中,结果表明,本文算法比原始算法能适应更多场景,鲁棒性得到提升。

关键词：目标跟踪 fdsst 时空上下文相似度 SUSAN角点

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基于TLD和fdsst的长时间目标跟踪算法

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电光与控制 2019年第4期26卷 44-48,70页

作者：李轶锟吴庆宪丁晟辉胡鲲南京航空航天大学自动化学院南京211100

为加强fdsst算法在目标快速运动、快速形变、目标消失情况下的跟踪精度,提出了一种基于TLD和fdsst的长时间目标跟踪算法。在fdsst算法的基础上,加入了检测器和学习器对跟踪结果进行修正和学习,并利用检测器和学习器的正负样本对跟踪结... 详细信息

为加强fdsst算法在目标快速运动、快速形变、目标消失情况下的跟踪精度,提出了一种基于TLD和fdsst的长时间目标跟踪算法。在fdsst算法的基础上,加入了检测器和学习器对跟踪结果进行修正和学习,并利用检测器和学习器的正负样本对跟踪结果进行置信度评估,从而解决了在跟踪失败情况下的错误参数学习问题。实验表明,基于TLD和fdsst的长时间目标跟踪算法,不但解决了fdsst算法由于目标快速运动、形变甚至消失而使跟踪失败,难以进行长时间持续跟踪的问题,且很大程度上增强了TLD算法的跟踪精度。

关键词：目标跟踪长时间跟踪 TLD fdsst 跟踪精度再次识别

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列车司机疲劳驾驶监测中的人脸定位方法研究

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铁道科学与工程学报 2019年第12期16卷 3134-3142页

作者：陈忠潘迪夫韩锟中南大学交通运输工程学院

人脸定位是采用机器视觉非接触式方法监测列车司机驾驶状态的基础环节。针对疲劳驾驶监测对实时性和鲁棒性要求高的问题,提出一种融合检测与跟踪的人脸定位方法。在检测阶段,构造H-Cg Cr肤色模型并提出一种加速方法筛选人脸候检区域;构... 详细信息

人脸定位是采用机器视觉非接触式方法监测列车司机驾驶状态的基础环节。针对疲劳驾驶监测对实时性和鲁棒性要求高的问题,提出一种融合检测与跟踪的人脸定位方法。在检测阶段,构造H-Cg Cr肤色模型并提出一种加速方法筛选人脸候检区域;构造融合LBP特征训练出具有旋转不变性的SVM分类器,检测被AdaBoost漏检或误检的人脸。在准确获取人脸位置后,启动fdsst算法进行跟踪,并对算法的跟踪置信度进行判定以确保跟踪效果。实验结果表明:该方法能提升检测率,降低误检率,当司机头部摆动、转动或发生部分遮挡时,其脸部均能被准确定位,鲁棒性强;肤色加速检测方法能将人脸候检区域筛选耗时降低81.09%,f DSST跟踪算法能将人脸定位平均速度提升至45帧/s,满足实时性要求。

关键词：疲劳驾驶人脸定位肤色模型 AdaBoost SVM fdsst

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无人船海上目标单目视觉检测与跟踪算法研究

无人船海上目标单目视觉检测与跟踪算法研究

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作者：时俊楠自然资源部第一海洋研究所

学位级别：硕士

我国海上领土广阔,海洋维权执法是建设海洋强国的一项重要内容和任务。随着无人智能系统研究和应用的不断开展,应用于海洋领域的无人智能装备已经成为了海洋技术工程领域的研发热点。其中,可集成多种观测手段、具备安全、高效性和自主... 详细信息

我国海上领土广阔,海洋维权执法是建设海洋强国的一项重要内容和任务。随着无人智能系统研究和应用的不断开展,应用于海洋领域的无人智能装备已经成为了海洋技术工程领域的研发热点。其中,可集成多种观测手段、具备安全、高效性和自主性的无人船在未来我国海上的维权、执法、救援等工作中具有巨大的应用潜力和应用价值。对海上船只目标的抵近监视、跟踪是目前海洋权益维护的一项重要内容,目前大部分依赖于大型公务船,成本极高,且效率较低。本文依托无人船系统,利用无人船船载单目摄像头,考虑海上可见光图像特点以及无人船—目标两者实时运动特性,进行了海上单个船只目标的检测与跟踪技术两方面研究,旨在解决无人船未来应用于船只目标抵近监视与跟踪相关技术问题。在船只目标检测方面,本文提出了一种新颖的船只目标检测方法。首先,通过改进FT(Frequency-Tuned)显著性提取算法,使其具备保留目标主要显著性和计算实时性的特点,并提出极大显著度方法来分割显著度图像。然后,采用Hough变换提取海天线,并根据海天线位置剔除云层区域的干扰。最后,提出了一种随机历史帧中候选区域质心匹配的方法,消除了海面波浪和船只尾迹的动态干扰,实现了船只目标的实时与准确检测。在船只目标跟踪方面,考虑船只目标位置和尺度的实时变化,采用目标位置与尺度联合估计的fdsst(fast Discriminative Scale Space Tracker)跟踪算法,并结合无人船的姿态变化,通过自适应调整fdsst算法的相关滤波器学习率,实现了无人船运动影响下的位置与大小不断变化的船只目标的动态跟踪。在实验验证方面,基于自研发的无人船平台,利用前述的目标检测与跟踪算法,本文提出了一种无人船目标跟踪融合框架,并开展了四种不同遭遇场景的海上目标跟踪实验。实验结果证明了本文所提出的目标检测和跟踪算法的实时性和有效性。

关键词：无人船目标检测与跟踪生成式模型显著性海天线无人船姿态相关滤波跟踪器 fdsst

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基于视觉的四旋翼飞行器地面目标跟踪技术

基于视觉的四旋翼飞行器地面目标跟踪技术

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作者：李轶锟南京航空航天大学

学位级别：硕士

四旋翼飞行器由于体积小、可垂直起降,飞行隐蔽性好等诸多优点,受到了学术界的广泛关注,应用也愈加广泛。计算机视觉技术近年来蓬勃发展成为了当下最火热的研究方向之一,而目标检测与跟踪技术一直是计算机视觉领域的研究热点。基于视觉... 详细信息

四旋翼飞行器由于体积小、可垂直起降,飞行隐蔽性好等诸多优点,受到了学术界的广泛关注,应用也愈加广泛。计算机视觉技术近年来蓬勃发展成为了当下最火热的研究方向之一,而目标检测与跟踪技术一直是计算机视觉领域的研究热点。基于视觉的四旋翼飞行器地面目标跟踪系统是以四旋翼无人机为平台,应用计算机视觉技术完成对地面任务目标的侦查、监视、跟踪和打击的多功能综合复杂系统,在军事和民用领域均有广泛应用。本文建立了四旋翼飞行器数学模型并设计了一种抗干扰、鲁棒性强的控制方法。研究了基于深度学习的目标检测算法、结合TLD框架改进了相关滤波跟踪算法,设计并搭建了实物平台验证所研究算法的有效性。论文的主要工作如下:首先,建立四旋翼飞行器的非线性数学模型。根据对四旋翼飞行器受力和力矩的分析,分别建立了平动方程和转动方程,推导出四旋翼飞行器的非线性数学模型并给出了仿真过程需用到的气动参数。然后,基于建立的四旋翼飞行器模型设计了反步控制器,详细阐述反步控制器推导过程,得出控制量表达式。针对反步控制器中未考虑干扰的缺点,加入干扰观测器估计干扰,在设计控制器时加以补偿,且证明了加入干扰观测器后的闭环控制系统稳定性。通过详尽的对比仿真实验,验证了所设计基于干扰观测器的反步控制器的有效性。其次,考虑目标检测任务,设计了一种基于YOLOv3和SVM的地面目标检测算法,阐述了当前基于深度学习的目标检测算法对于大数据集的依赖性,并说明本文算法的流程和设计思路。分模块详细阐释YOLOv3目标检测算法、HOG特征提取算法、SVM分类算法的原理。自行制作数据集,并通过大量实验验证了本文所设计的目标检测算法针对小数据集的有效性。接着,考虑目标跟踪任务,提出了一种基于TLD和fdsst的目标跟踪算法。简要叙述了TLD长时间跟踪算法框架,并分析其设计优缺点。同时阐述相关滤波类算法的优点并指出其不足。针对上述两类算法缺陷提出了基于TLD和fdsst的目标跟踪算法,发挥了两类算法优势的同时弥补了两类算法的不足,经过大量实验,验证了所提出算法的有效性。最后,搭建了四旋翼飞行器平台,详细介绍了其硬件架构、软件架构以及目标跟踪方案。基于自行搭建的四旋翼飞行器地面目标跟踪系统,进行了飞行试验,验证了整个平台与相关算法设计的合理性和有效性。

关键词：四旋翼飞行器目标跟踪反步法干扰观测器 YOLOv3 SVM TLD fdsst

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