基于分层光流的煤矿井下运动目标跟踪算法

针对煤矿井下视频序列高噪声、运动目标繁多、目标交错等特点,提出了一种基于分层光流法的矿井运动目标跟踪算法。首先对相邻两帧视频序列采用帧差法确定多个初始目标跟踪模版;然后采用SUSAN角点检测提取模版内的特征点;最后运用改进的分层光流法进行目标检测和跟踪,并在跟踪过程中对模版进行更新。该算法实现了煤矿井下多目标运动物体的稳定跟踪,并能解决目标部分遮挡问题。实验和仿真结果证实了该算法的有效性。

交通场景中的实时多目标自动跟踪算法

针对交通场景中多目标跟踪过程中实时性和鲁棒性的问题,提出一种基于混合高斯和稀疏光流的多目标自动跟踪算法。该算法利用自适应背景差分法提取前景目标,用特征点对目标进行表达,通过稀疏光流算法建立起前后帧间的数据关联,并通过模版更新机制来降低可能的较大形变带来的干扰。实验结果表明,该算法适用于多数交通场景,实时性较好,对光照和噪声都具有很强的鲁棒性,可以实现对多目标的准确而又稳定的跟踪。