基于StrongSORT算法的羊只多目标跟踪方法

羊只的运动状态能够反映其健康状况,自动跟踪养殖场环境下的目标羊只是统计并分析其运动状态的前提。以圈养的羊只为试验对象,以YOLOv5-CBAM为前端检测器,结合目前比较先进的StrongSORT跟踪器,提出一种基于StrongSORT算法的羊只多目标跟踪方法。试验结果表明,在短视频跟踪中,对于10只羊的运动轨迹进行跟踪时,多目标跟踪准确度、多目标跟踪精确度、身份切换次数和IDF1值分别达到91.6%、0.269、52次和70.7%,与YOLOv5+StrongSORT算法相比,提出的YOLOv5-CBAM+StrongSORT算法的多目标跟踪准确度提高0.4%,多目标跟踪精确度基本不变,身份切换次数降低17.5%,IDF1提高3.2%;在长视频跟踪中,多目标跟踪准确度、多目标跟踪精确度、身份切换次数和IDF1值分别为57.3%、0.244、21次和47.9%,YOLOv5-CBAM+StrongSORT的优势主要体现在身份切换次数上,与YOLOv5+ByteTrack、YOLOv5+DeepSORT和YOLOv5+OCSORT相比,分别减少13次、10次和12次。

基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法

多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。

跟踪算法下的果树修剪机器人路径规划设计

以果树修剪机器人为研究对象,基于轨迹跟踪算法对修剪机器人进行作业路径规划,并分别与传统的往复式路径规划算法和跟踪算法进行仿真对比实验分析。分析结果表明:与传统往复式路径规划算法相比,修剪机器人作业过程中漏剪率降低3%,重复率降低2.5%;与传统跟踪式路径规划算法相比,修剪机器人作业过程转角范围增大36°,横向轨迹误差降低600mm。

局部阴影下基于GWO-P&O混合算法的光伏最大功率点跟踪

针对局部遮阴环境下传统灰狼优化(Gray wolf optimization,GWO)算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法(Perturbation and observation,P&O)各自的优势,提出了基于GWO-P&O的混合优化最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法。首先,采用灰狼优化算法逐渐向光伏的全局最大功率点靠近。其次,在灰狼优化算法收敛后期引入P&O法,既保持了灰狼优化算法较高的稳态精度,又能以较快速度寻找到局部最大功率点。最后,在不同环境工况下,将所提出的GWO-P&O方法与传统GWO算法进行对比。结果表明,改进的GWO-P&O算法在保证良好稳态性能的同时,一定程度上提高了GWO算法后期跟踪最大功率时的收敛速度。

基于广义互相关时延估计(TDOA)算法的声源定位跟踪系统设计与实现

为实现在二维平面内对声源进行实时定位和动态跟踪,运用时延估计(TDOA)互相关算法设计一种原声监听头阵列的CC-TDOA声源定位跟踪系统,实现对多个原声监听头进行同步采样,再进行信号放大及运算处理,运用LCD屏实时显示目标声源的距离和方位角度,同时运用二维云台控制激光笔对准声源,并持续动态跟踪声源。模拟仿真及真实环境实验测试表明,采用基于到达时间差的互相关定位算法,计算量小,精度较高,测试角度误差小于2o,距离误差小于1.2%,可以满足多种智能应用场合中声源实时定位与跟踪的要求。

Mean Shift跟踪算法创新实验项目设计

视频跟踪算法是计算机视觉实践课程中比较受关注的实验项目。针对突变情况下传统Mean Shift跟踪算法无法实时准确跟踪的问题,设计了基于模板更新和线性预估的Mean Shift跟踪算法创新实验项目。在模板更新策略下,引入背景模板,通过将原目标模板和背景模板与设定的阈值进行比较来对干扰因素进行判定,当干扰因素判定目标受到遮挡时,引入线性预估方程进行目标位置预测,有效解决目标在遮挡情况下跟踪丢失的问题。通过对测试视频的跟踪效果和性能进行对比分析,验证了算法在突变情况下相较于传统算法具有更好的抗干扰能力。以算法创新设计为核心,通过开放性创新实验项目的选题、设计、答辩、反馈的闭环实验过程,有效提高了学生算法创新设计能力。

基于改进RSSI测距的WSN机动目标跟踪算法

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在机动目标跟踪中传感器对机动目标进行测距时存在的噪声问题,提出了一种基于改进RSSI测距的WSN机动目标跟踪算法。首先,利用鱼鹰优化算法迭代寻优适合BP神经网络的权值和阈值;其次,将传感器的接收信号强度值作为神经网络的输入值,距离作为输出值对神经网络进行训练;最后,利用扩展卡尔曼滤波算法进行定位跟踪,利用匀速圆周运动模型(CM)进行滤波跟踪。使用EKF算法和RSSI算法与文中算法进行比较,以均方根误差为评价指标。经过仿真实验对比表明,所提算法相较于上述算法均方根误差分别降低了21%和56%。

基于人工鱼群算法的篮球跳投轨迹实时跟踪

篮球运动轨迹跟踪方法由于轨迹特征提取效果差,导致跟踪误差高,提出一种基于人工鱼群算法的篮球跳投轨迹实时跟踪方法。提取三维坐标系下图像中篮球边缘轮廓信息,通过滤波函数消除篮球跳投图像噪声,基于人工鱼群算法提取图像中篮球跳投轨迹特征,寻找篮球运动轨迹的最优解集,改进篮球实时跟踪匹配路径,形成轨迹跟踪函数。实验结果可知,该方法的平均轨迹跟踪误差为18.28mm,与常规方法相比降低了6.22mm以上。因此,该跟踪方法的篮球轨迹跟踪精度更高,并且实时跟踪轨迹与真实轨迹更吻合。

组合八邻域跟踪算法监测全闪电雷暴活动时空演变过程及特征

雷暴是威胁电力系统安全可靠运行的重要因素,监测雷暴活动可以为电力系统雷电防护提供雷暴活动路径及预警信息。该文提出一种组合八邻域雷暴跟踪算法及跟踪结果评估指标,并采用该算法对珠三角地区九次雷暴活动进行时空演变特征分析和定量评估。结果表明,九个雷暴活动共识别出大于18 min的轨迹1490条,其中简单轨迹和含分裂合并过程的复杂轨迹各占一半。雷暴活动平均速度为51.4 km/h,速度中值为43.0 km/h,简单轨迹平均速度比复杂轨迹慢。评估指标命中率(POD)、虚假警报率(FAR)和临界成功指数(CSI)分别为64.3%、40.4%和42.7%,轨迹时长中值、平均轨迹偏差、非连贯性和平均合并分裂次数分别为24 min、2.80 km、0.0327 s^(-1)和2.51次。该方法可以很好地描述雷暴活动时空演变过程和评估跟踪结果,为雷电预警提供了有效手段。

基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法

目前对人群跟踪方法主要是建立跟踪模型,实现人群群体检查和跟踪,但是无法实现人群中多行人的识别和个体跟踪,造成人群跟踪与多目标识别存在效率低下和不准确。本文提出基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法,通过对人群多目标的可见特征提取人群的行人轨迹和外观特征,实现人群多目标识别的跟踪。实验结果表明,该方法提高了人群多目标的识别效率,具有一定的实用性。

基于自适应ST算法的机器人轨迹跟踪研究

为实现更精确地机器人轨迹跟踪控制,提高系统的抗干扰能力,研究提出基于自适应搜索和追踪算法的机器人轨迹跟踪方法,先建立机器人模型和跟踪轨迹,再采用支持实时动态参数调整的自适应ST算法。实验表明,三种不同的控制方法均能够使水下机器人达到所需的位置和姿态。其中,指令滤波控制方法表现出更快的平均收敛时间,仅为1.3秒。结果表明,研究所提方法能实现更短的调节时间,减小轨迹跟踪误差,同时保持稳定性和抗干扰性。

基于改进布谷鸟搜索算法的光伏最大功率点跟踪策略

实际工程中,光伏阵列在随机变化的环境中会出现局部遮光的情况,从而导致光伏阵列的功率-电压特性曲线会呈现多峰值状态,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法易陷入局部最优解,追踪速度和精准度无法得到满足。针对这一问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(cuckoo search algorithm, CS)和电导增量法(conductivity increment method, CI)结合的光伏MPPT算法,在算法前期利用布谷鸟搜索算法将大步长和小步长交替使用使得全局搜索能力增强,找到全局最大功率点所处区域附近;在后期,采用步长小、控制精度高的CI进行局部寻优,快速准确地锁定到最大功率点。在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,并与原始布谷鸟搜索算法和粒子群优化(particle swam optimization, PSO)算法进行比较。仿真结果表明,将CS与CI结合的算法使得收敛速度更快,精度更高,稳定状态时功率曲线的波动更小。

基于长短期记忆网络-模糊控制的光伏最大功率点跟踪算法

光伏阵列具有非线性特点且其最大功率点会随环境变化而产生偏移现象。尽管最大功率点跟踪算法被广泛地应用于跟踪和预测光伏系统的最大功率点,但仍然面临着模糊控制的动态品质低、控制精度不佳等挑战。为解决前述问题,提出了一种集成长短期记忆网络与模糊控制的光伏最大功率点跟踪算法。首先,采用长短期记忆网络以时间序列法预测最大功率点电压。其次,将该预测电压与光伏阵列电压间偏差及其导数作为模糊控制的输入,然后直接调节Boost变换器的占空比。再者,为防止开关管常通,预先设置了变换器的最大、最小占空比。最后,在四种可变大气条件下,利用MATLAB/Simulink对所提算法进行仿真验证。实验结果表明:与长短期记忆网络、电导增量法和遗传算法相比,所提出的算法具有良好的跟踪性能、稳定精度及效率,并且具有波形更平滑、振幅较小的优点。

局部遮荫下基于改进金枪鱼算法的光伏最大功率点跟踪控制

光伏阵列在局部遮荫环境下的P-U特性曲线呈现多峰特性,导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法在跟踪最大功率时失效。为此,提出一种基于改进金枪鱼算法的光伏MPPT双层控制模型,在上层中将莱维飞行(Levy)策略和多项式变异策略嵌入金枪鱼算法中,构建莱维-多项式变异金枪鱼算法(LPTSO)来搜索全局功率最大点;在下层中采用扰动观察法对全局最大功率点进行局部跟踪,以降低局部遮荫环境下的功率振荡。将该双层控制模型应用于光伏MPPT仿真系统中,仿真实验结果表明,针对多峰MPPT控制,所提模型在收敛速度、跟踪效率、功率振荡等方面都有较大提升,该光伏MPPT双层控制模型能够有效解决局部遮荫环境下最大功率跟踪失效的问题。

基于改进YOLOv5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪

针对因受水面波纹、反光及目标外观特征相似而导致的游泳池中目标检测跟踪困难的问题,提出一种基于改进YOLOv5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪方法;通过引入注意力机制改进YOLOv5算法,增强算法对目标特征的提取能力;将检测结果输入到DeepSort算法中,在级联匹配中引入K邻域限制筛选目标检测框,减少因目标外观特征不明显引起的身份切换问题;利用匈牙利算法对检测框和预测框进行匹配,对未匹配成功的检测框采用距离交并比代替交并比进行二次匹配,提高DeepSort算法的跟踪性能;通过对比实验和消融实验验证所提出的多目标检测跟踪算法的性能。结果表明:改进的YOLOv5算法平均精准度提高2%,结合DeepSort算法跟踪检测,身份切换平均减少58次,多目标跟踪精确率为80.26%,比原始YOLOv5算法和Deepsort算法跟踪准确率提升了3.85%。

履带车辆自适应预瞄跟踪模糊控制算法

针对现有单边制动履带车辆跟踪控制算法同周期内并行控制难、跟踪精度低、转向控制次数较多等问题,该研究以电控化改装后江苏筑水农机3B55型履带运输车为试验平台,开展单边制动履带车辆路径跟踪控制算法研究。通过单边制动履带车辆运动学分析,构建车辆预瞄跟踪模型,提出一种预瞄跟踪模糊控制算法,将横向偏差与航向偏差作为多输入输出模糊控制器输入参数,实现车辆同一控制周期内转向与直线行驶的并行控制。为了优化车辆路径跟踪精度与转向控制次数,提出改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的自适应前视距求解算法,考虑车辆的横向偏差和转向路径角度约束,解析较优前视距离,通过仿真和田间试验对算法进行跟踪精度与转向控制次数综合评价。仿真结果表明:基于自适应预瞄跟踪模糊控制算法跟踪多角度规划路径时,车辆转向控制次数为89次,误差面积为1.74 m2。田间作业路况下,由于试验路面起伏不平,并且随速度增加车辆跟踪精度下降,但跟踪精度及转向控制次数随前视距离的变化规律与仿真结果一致,当车辆分别以0.14、0.47和0.83 m/s跟踪路径时,自适应预瞄跟踪模糊控制算法相对于固定前视距离预瞄跟踪模糊控制算法车辆转向控制次数分别减少13.59%、9.87%和11.25%,误差面积分别减少19.93%、48.48%和54.59%,验证了算法的有效性。研究结果可为单边制动履带车辆的农机自动导航技术提供创新思路与技术支撑。

多算法融合的并联食品分拣机器人轨迹跟踪控制方法

目的:解决并联食品分拣机器人轨迹跟踪控制方法存在的控制精度低和运动稳定性差等问题。方法:在四自由度并联机器人结构基础上,提出将滑模控制算法、模糊控制算法和改进蝙蝠算法相结合用于并联食品分拣机器人轨迹跟踪控制。通过改进蝙蝠算法对模糊算法带宽进行寻优,通过优化的模糊控制算法自适应调整滑膜控制算法的模糊增益和滑膜面斜率,降低控制器的跟踪误差,提高抗干扰能力,并验证所提轨迹跟踪控制方法的优越性。结果:所提轨迹跟踪控制方法实际分拣准确率为99.90%,平均分拣时间为0.509 s。结论:与常规方法相比,所提轨迹跟踪控制方法的关节轨迹跟踪精度更高,抗干扰能力更强,输出力矩更加平滑。

基于CamShift与Kalman相结合的目标跟踪算法研究

目标跟踪是机器视觉领域的一项重要技术。传统的CamShift目标跟踪算法具有时间复杂度低、运算速度快的优点,在简单背景下具有良好的跟踪效果。但当跟踪目标处于部分遮挡的复杂情况下时,容易出现目标丢失的情况,从而影响后续的跟踪。Kalman滤波算法在目标跟踪任务中,能够有效地预测跟踪目标下一时刻可能出现的位置,且算法简单方便。现将CamShift算法与Kalman滤波算法相结合来优化传统的CamShift算法,实验结果表明:优化后的算法不但保留了传统CamShift算法的优点,而且在一定程度上可以预测跟踪目标的行动轨迹,更好地实现目标跟踪任务,解决了传统CamShift算法在目标被部分遮挡的情况下容易出现的目标丢失的情况;同时,运算结果准确,基本没有预测误差。

基于区域候选孪生网络的红外目标跟踪算法

目标跟踪是光电设备的基本功能。为了应对跟踪任务中目标快速运动、复杂背景干扰以及遮挡的影响,不同于传统生成式方法与核相关滤波方法,本文提出一种使用深度学习的红外目标跟踪算法,使用双分支孪生特征提取网络对输入进行空间映射,经锚框划分图像区块后,分流为区域候选网络的“分类”与“回归”分支并进行特征模板匹配,对每个锚框进行分数评价后取“分类”分支中的最佳锚框,经“回归”分支进行预测边界回归后确定目标跟踪预测框,得到一种可以达到实时要求的红外单光宏观单目标跟踪算法。这种方法能够通过完全离线端到端训练整体系统参数获得,其制作过程简单,只要方法得当地进行参数精调,其性能有充分潜力可供挖掘。

一种融合检测、跟踪与分割的行人多任务算法

随着图像处理算法需求的增长,单个视觉算法往往难以满足任务需求,针对该现象,提出一种同时具备检测、实例分割和多目标跟踪的多任务处理算法。算法采用Anchor Free的框架实现一阶段的检测、分割与跟踪,使用基于网格的预测策略降低多任务分支带来的计算量增加,降低了模型部署的算力需求。跟踪分支采用词嵌入的方式对跟踪对象进行编码,根据编码间的距离进行关联。分割分支采用Mask系数和原始掩膜组合的方式,平衡了算法运行的精度和速度。实验表明,该多任务算法在实时运行的基础上能够满足一定的精度需求。