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基于TLD-kcf算法的运动视频目标跟踪技术研究

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现代科学仪器 2023年第1期40卷 160-165页

作者：谢芳宜春职业技术学院军体部江西宜春336000

随着技术和经济高速发展,计算机视觉图像化技术被引入到各个领域。如何在愈发复杂的自然或者城市环境下保持视频目标追踪的准确性、实时性和稳定性是当下值得研究的问题。此次研究提出一种结合TLD算法和kcf算法的运动视频目标跟踪模型,... 详细信息

随着技术和经济高速发展,计算机视觉图像化技术被引入到各个领域。如何在愈发复杂的自然或者城市环境下保持视频目标追踪的准确性、实时性和稳定性是当下值得研究的问题。此次研究提出一种结合TLD算法和kcf算法的运动视频目标跟踪模型,该模型以kcf算法代替TLD算法跟踪模块中的中直光流算法,并在kcf算法添加采样窗口尺度变化模块,通过跟踪无人机在复杂环境下的变速运动验证性能,相较于主流的改进kcf算法和改进TLD算法,整体性能提高10%到20%左右,在面对遮挡、光暗变化、形变等问题均有良好表现。

关键词：运动目标跟踪 TLD算法 kcf算法卡尔曼滤波尺度自适应

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无人船红外图像单目视觉检测与跟踪研究

舰船科学技术 2024年第7期46卷 159-162页

作者：熊守丽长江大学文理学院信息与机电工程学院湖北荆州434020

无人船可用于海洋探测、军事侦查、军事打击等领域,结合GPS、AIS、无线通信技术以及图像视觉技术使得无人船实现智能化控制。无人船红外图像的单目视觉检测对实现目标检测以及跟踪具有至关重要的作用。本文提出使用YOLOV7算法对红外图... 详细信息

无人船可用于海洋探测、军事侦查、军事打击等领域,结合GPS、AIS、无线通信技术以及图像视觉技术使得无人船实现智能化控制。无人船红外图像的单目视觉检测对实现目标检测以及跟踪具有至关重要的作用。本文提出使用YOLOV7算法对红外图像目标进行识别,确定红外图像训练集,对图像进行预处理后完成模型的训练及更新,最终实现对红外图像目标的识别。将kcf算法应用于红外图像目标跟踪,研究kcf算法对目标的跟踪流程,使用kcf算法和DCF算法进行仿真分析发现,同等情况下,kcf算法的跟踪准确率为78%,优于DCF算法。

关键词：无人船单目视觉检测 YOLOV7 kcf算法目标跟踪

基于ROS及kcf算法的自主跟随四驱小车的设计

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汽车电器 2023年第5期 27-29,33页

作者：周旭华伍懿美赖理智黄宇俊河源职业技术学院广东河源517000

本文主要设计一款利用深度摄像头搭配kcf算法实现对指定目标跟随的四驱小车。小车以Jetson Nano为核心控制器、Arduino驱动板为辅控制器、深度摄像头为主要传感器、ROS为控制系统,采取kcf算法对图像进行分析处理。经过反复测试,小车能... 详细信息

本文主要设计一款利用深度摄像头搭配kcf算法实现对指定目标跟随的四驱小车。小车以Jetson Nano为核心控制器、Arduino驱动板为辅控制器、深度摄像头为主要传感器、ROS为控制系统,采取kcf算法对图像进行分析处理。经过反复测试,小车能平稳顺畅地跟随指定目标,同时深度摄像头也采集出具有清晰鲜艳并且对比度高的环境信息。

关键词： kcf算法目标跟随四驱小车 ROS系统

基于kcf算法的足球运动员体能录像跟踪技术研究

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上海体育学院学报 2018年第4期42卷 75-80页

作者：李震毛丽娟盛斌孟夏上海体育学院体育教育训练学院上海200438 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

基于对现有视频跟踪技术的分析,提出一种基于kcf算法的多视角、多目标足球跟踪技术,通过调整学习率和样本范围提高准确率,并结合多视角视频信息加权定位球员位置。测试结果显示:该方法能够提高抗遮挡能力,保证跟踪处理速度,减少相似跟... 详细信息

基于对现有视频跟踪技术的分析,提出一种基于kcf算法的多视角、多目标足球跟踪技术,通过调整学习率和样本范围提高准确率,并结合多视角视频信息加权定位球员位置。测试结果显示:该方法能够提高抗遮挡能力,保证跟踪处理速度,减少相似跟踪目标带来的误差,解决足球比赛中录像跟踪的多目标跟踪问题。

关键词：足球比赛运动员体能 kcf算法录像跟踪目标跟踪

融合YOLOV5+DSST+kcf的目标检测跟踪算法在激光通信中的应用

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计算机测量与控制 2023年第10期31卷 49-53,75页

作者：李悦马志勇俞建杰许博玮邬佳杰湖州师范学院工学院浙江湖州313000 浙江大学湖州研究院浙江湖州313299 浙江大学生物医学工程与仪器科学学院杭州310027

在空间激光通信中,两通信设备实现激光通信需要经过粗瞄准与精瞄准的过程,而粗瞄准过程在大部分场景下需借助光学望远镜和信标激光等辅助实现,实施不易;针对在粗瞄准过程中如何快速、准确识别出激光通信设备,并辅助完成激光通信,提出将... 详细信息

在空间激光通信中,两通信设备实现激光通信需要经过粗瞄准与精瞄准的过程,而粗瞄准过程在大部分场景下需借助光学望远镜和信标激光等辅助实现,实施不易;针对在粗瞄准过程中如何快速、准确识别出激光通信设备,并辅助完成激光通信,提出将不同目标检测算法与长时跟踪kcf算法相结合;通过对比发现,YOLOV5+DSST+kcf(YDK)算法的平均帧率为12帧,在帧率满足系统要求情况下,YDK算法的响应峰值要比原kcf算法、HAAR+DSST+kcf(HDK)算法分别提高了43.5%、31.4%,且有效解决了目标尺度变化问题。

关键词：激光通信 YOLOV5算法 kcf算法目标检测长时追踪

基于Harris角点检测的优化kcf算法研究

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基于Harris角点检测的优化KCF算法研究

作者：景庆阳辽宁工业大学

学位级别：硕士

随着计算机视觉相关研究的层层深入,对于运动目标的跟踪正逐步成为重要的话题。近年来,相关滤波类的跟踪方法因其速度优势逐渐成为研究热点,将目标跟踪技术推向新的高度。但是,由于在实际检测场景中,目标容易出现遮挡、尺度变化、快速... 详细信息

随着计算机视觉相关研究的层层深入,对于运动目标的跟踪正逐步成为重要的话题。近年来,相关滤波类的跟踪方法因其速度优势逐渐成为研究热点,将目标跟踪技术推向新的高度。但是,由于在实际检测场景中,目标容易出现遮挡、尺度变化、快速运动、形变等现象,核相关滤波(kcf)算法又极易受实际检测情况的影响,进而使跟踪出现偏差、效果也大打折扣。对此,如何才能够使算法兼顾精确度与时效性这一难题仍有待进一步研究。为使跟踪结果更为准确,本文提出了基于Harris角点检测的优化kcf算法,并通过仿真验证其精确度、成功率等性能,实验结果表明,所提出的方法能有效跟踪常见目标,具有估计准确的优点。本文具体研究的创新点如下:(1)鉴于kcf算法易受目标自身运动情况的影响,引入广义霍夫算法,以达两者之间互相制约、相互校正的目的。针对广义霍夫算法边缘点较多且易受光照的影响的问题,做了如下的改进:用数量适宜且鲁棒性强的自适应Harris角点,解决了广义霍夫算法提取冗余边缘点速度慢,以及因光照变化导致的边缘点提取不完整的问题。同时,自适应阈值法的引入将噪声对角点提取的影响降为最低。(2)针对kcf算法在面临目标被遮挡、目标形变以及目标由远及近带来的尺度变化时的不足,为使跟踪效果更加理想,相应改进如下:将目标分块并对每一目标子块单独跟踪,根据子块之间的相对位置关系来解决kcf算法在目标大小发生变化时目标易丢失的问题。此外,对学习率参数进行了自适应更新,降低了kcf算法的学习率,减少了在目标被遮挡时的模型更新误差。同时将标准kcf算法提取的目标方向梯度直方图特征与目标的颜色特征融合,计算出响应函数的最大值,此时即可得目标所在的位置,大幅降低了形变对跟踪结果的影响。(3)针对快速运动目标跟踪效果欠佳的问题,运用智能算法将改进的广义霍夫算法即Harris角点检测算法与优化的kcf算法更好的融合,本文结合交并比与匈牙利算法关联多个目标,逐一取出由两种方法得到的对应坐标,并将其互相校正,最后根据广义霍夫算法描绘的目标轮廓得出最终位置,抑制了目标快速运动时kcf算法的漂移现象。实验表明,所提方法在满足多目标跟踪对算法时间要求的同时,有效提高了目标跟踪的可靠性。

关键词： kcf算法 Harris角点匈牙利算法广义霍夫算法信息融合

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kcf算法在车辆目标跟踪上的参数配置研究

软件工程 2019年第9期22卷 12-16页

作者：黄楠路锋王钦钊陆军装甲兵工程学院北京100072 中国北方车辆研究所北京100072 陆军装甲兵研究所北京100072

对地面车辆目标的视觉跟踪任务首要是满足实时性,其次是在复杂背景下对目标跟踪的鲁棒性。kcf算法作为经典的判别式跟踪算法,凭借其高效的跟踪器学习效率,一直作为主流的实时跟踪算法之一。其中,搜索区域的大小选取在很大程度上决定了... 详细信息

对地面车辆目标的视觉跟踪任务首要是满足实时性,其次是在复杂背景下对目标跟踪的鲁棒性。kcf算法作为经典的判别式跟踪算法,凭借其高效的跟踪器学习效率,一直作为主流的实时跟踪算法之一。其中,搜索区域的大小选取在很大程度上决定了能否生成稳定的跟踪器,然而对于不同尺寸的车辆目标,其最优的搜索区域大小通常是不同的。为此,本文以标准数据集OTB2015作为车辆目标视频源,通过分辨率降采样来模拟多组不同尺寸的目标运动场景,论证在不同距离下实现最优车辆跟踪的kcf算法参数配置,为长距离的车辆跟踪任务提供了参数依据。

关键词： kcf算法目标跟踪地面目标

基于kcf的目标跟踪算法研究及嵌入式系统实现

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基于KCF的目标跟踪算法研究及嵌入式系统实现

作者：李凯峰天津理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的飞速发展,机器视觉得到广泛关注,在交通监控、导航制导、武器装备、国防作战等领域发挥着重要作用。目标跟踪作为机器视觉中的关键技术成为该领域研究的热点课题。本文主要对基于kcf框架的运动目标跟踪算法进行了深入研... 详细信息

随着计算机技术的飞速发展,机器视觉得到广泛关注,在交通监控、导航制导、武器装备、国防作战等领域发挥着重要作用。目标跟踪作为机器视觉中的关键技术成为该领域研究的热点课题。本文主要对基于kcf框架的运动目标跟踪算法进行了深入研究,并进行了DSP+FPGA架构的嵌入式系统设计,具体的研究内容如下:(1)对典型判别式目标跟踪算法TLD算法、Struck算法、kcf算法的理论基础分别进行分析研究。考虑到算法的鲁棒性、实时性与可移植性,使用Benchmark视频库对算法进行跟踪性能与实时性对比分析。实验结果证明,三种算法中kcf实时性最好,但抗遮挡性最差。(2)针对kcf抗遮挡性差的缺点,提出一种改进的kcf算法。改进算法使用分类器峰值响应进行目标遮挡判定,当检测到目标被严重遮挡,进一步使用连续两帧目标跟踪框直方图的巴氏距离进行跟踪结果判定。当检测到目标跟踪失败,使用模板匹配的方法进行目标搜索与重定位,并初始化跟踪器。此外,使用中心位置误差、跟踪成功率、实时性对算法进行评估。实验结果证明,改进算法针对目标遮挡具有更好的鲁棒性。(3)为实现跟踪算法在嵌入式系统的移植与实现,设计了一个FPGA+DSP架构的图像处理平台,该系统包含图像采集、传输与处理、显示三个部分。图像采集部分,为方便图像传感器的安装,设计了一款小型的工业相机;图像传输与处理部分,FPGA完成图像信息的接收与预处理,DSP负责跟踪算法的实现;图像显示部分,成功编写网口驱动程序,利用人机交互界面实现对相机图像的观测。

关键词：目标跟踪目标遮挡 kcf算法嵌入式系统 DSP FPGA

基于YOLOv3-tiny检测和kcf追踪算法的受电弓故障检测

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智能计算机与应用 2020年第5期10卷 47-51页

作者：杨晨邵丽丽牛慧敏李婷王涛巩秀钢山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255049 山东万腾电子科技有限公司济南250101

为避免因受电弓脱落、羊角缺失而引发的列车运行安全的问题,提出了一种追踪受电弓的方法,通过监控视频对受电弓脱落、羊角缺失等进行追踪,当受电弓发生故障时及时预警。为解决kcf算法追踪过程中目标丢失无法找回的问题,引入了一种检测... 详细信息

为避免因受电弓脱落、羊角缺失而引发的列车运行安全的问题,提出了一种追踪受电弓的方法,通过监控视频对受电弓脱落、羊角缺失等进行追踪,当受电弓发生故障时及时预警。为解决kcf算法追踪过程中目标丢失无法找回的问题,引入了一种检测机制对kcf追踪算法进行矫正,通过对摄像头捕捉到的约20000张图片以及3个视频作为训练样本,利用训练样本对YOLOv3-tiny网络进行离线训练,生成预测模型;最后利用训练好的模型和改进后kcf算法对摄像头的监控图像进行在线实时追踪,发现对于受电弓脱落、羊角缺失等现象的追踪检测的精确率为91.3%,高于YOLOv2-tiny算法和YOLO-tiny算法。

关键词：受电弓故障目标追踪 kcf算法 YOLOv3-tiny检测算法预警