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题名一种检测范围自适应的目标跟踪算法
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作者
黄元捷
赵杰煜
程婷婷
陈普强
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2015年第4期36-41,共6页
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基金
国家自然科学基金(61175026)
科技部国际科技合作专项(2013DFG12810)
浙江省国际科技合作专项(2013C24027)
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文摘
为处理目标的消失重现、形变及环境变化等问题,要求跟踪算法有一定的检测与学习能力.针对全局检测方法因冗余检测而造成检测效率低下的问题,在基于P-N学习的跟踪框架的基础上,提出一种自适应生成检测范围的目标跟踪算法.通过引入卡尔曼滤波器(Kalman filter)对目标位置、尺度以及两者的变化速度进行预估,在检测前根据预估信息自适应生成检测范围,提高检测效率.在公开的Co GD数据集上进行实验,结果证明该算法较原始算法在准确度基本不变的基础上,速度得到显著改善.
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关键词
目标跟踪
目标运动预估
卡尔曼滤波器
P-N学习
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Keywords
visual object tracking
target moving prediction
Kalman filter
P-N learning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种改进的TLD动态目标跟踪算法
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作者
侯红娜
武婷
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机构
山东科技大学电子通信与物理学院
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出处
《科技风》
2017年第4期58-59,共2页
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文摘
TLD算法是目前一种常用的目标跟踪算法,但当目标存在遮挡以及移动较快时,容易出现跟踪漂移的问题,因此本文提出了一种基于TLD跟踪算法的改进目标跟踪算法。首先,利用Kalman滤波器预估当前帧所要跟踪目标的区域。其次,在检测器中加入马尔可夫模型方向预测器,来预测索要跟踪目标的运动方向。通过实验,证明改进后的TLD算法跟踪精度更高,能够快速准确地进行动态目标进行跟踪。
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关键词
运动目标跟踪
TLD算法
KALMAN滤波器
目标运动预估
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进后的TLD视频目标跟踪方法
被引量:47
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作者
周鑫
钱秋朦
叶永强
王从庆
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机构
南京航空航天大学自动化学院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2013年第9期1115-1123,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61102138
61074161)
中央高校基本科研业务费专项资金(NZ2012004)
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文摘
TLD(tracking-learning-detection)是近期受到广泛关注的一种有效的视频目标跟踪算法。在原始TLD的基础上,对其进行改进,改进包括:在TLD的跟踪器中对其局部跟踪器的布置和局部跟踪器的跟踪成败预测方法进行改进,提高跟踪器的跟踪精度和鲁棒性;在TLD的检测器中引入基于Kalman滤波器的当前帧目标所在区域预估,缩小了检测器的检测范围,提高了检测器处理速度;在TLD的检测器中加入基于马尔可夫模型的方向预测器,增强了检测器对相似目标的辨识能力。通过实验对原始TLD和改进后的TLD进行了比较,实验结果显示改进后的TLD算法较原始TLD算法具备更高的跟踪精度和更快的处理速度,而且增强了对场景中相似目标的辨识能力。
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关键词
目标跟踪
TLD
跟踪精度
处理速度
目标运动预估
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Keywords
target tracking
tracking-learning-detection(TLD)
tracking precision
processing speed
target moving prediction
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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