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Characteristics of cyclone climatology and variability in the Southern Ocean 被引量:4
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作者 WEI Lixin QIN Ting 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2016年第7期59-67,共9页
A new climatology of cyclones in the Southern Ocean is generated by applying an automated cyclone detection and tracking algorithm (developed by Hodges at the Reading University) for an improved and relatively high-... A new climatology of cyclones in the Southern Ocean is generated by applying an automated cyclone detection and tracking algorithm (developed by Hodges at the Reading University) for an improved and relatively high- resolution European Centre for Medium-Range Weather Forecasts atmospheric reanalysis during 1979-2013. A validation shows that identified cyclone tracks are in good agreement with a available analyzed cyclone product. The climatological characteristics of the Southern Ocean cyclones are then analyzed, including track, number, density, intensity, deepening rate and explosive events. An analysis shows that the number of cyclones in the Southern Ocean has increased for 1979-2013, but only statistically significant in summer. Coincident with the circumpolar trough, a single high-density band of cyclones is observed in 55^-67~S, and cyclone density has generally increased in north of this band for 1979-2013, except summer. The intensity of up to 70% cyclones in the Southern Ocean is less than 980 hPa, and only a few cyclones with pressure less than 920 hPa are detected for 1979-2013. Further analysis shows that a high frequency of explosive cyclones is located in the band of 45^-55~S, and the Atlantic Ocean sector has much higher frequent occurrence of the explosive cyclones than that in the Pacific Ocean sector. Additionally, the relationship between cyclone activities in the Southern Ocean and the Southern Annular Mode is discussed. 展开更多
关键词 Southern Ocean cycloneS automated detection and tracking algorithm Southern Annular Mode
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Seasonal and inter-annual variations of Arctic cyclones and their linkage with Arctic sea ice and atmospheric teleconnections 被引量:4
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作者 WEI Lixin QIN Ting LI Cheng 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2017年第10期1-7,共7页
The seasonal and inter-annual variations of Arctic cyclone are investigated. An automatic cyclone tracking algorithm developed by University of Reading was applied on the basis of European Center for Medium-range Weat... The seasonal and inter-annual variations of Arctic cyclone are investigated. An automatic cyclone tracking algorithm developed by University of Reading was applied on the basis of European Center for Medium-range Weather Forecasts(ECMWF) ERA-interim mean sea level pressure field with 6 h interval for 34 a period. The maximum number of the Arctic cyclones is counted in winter, and the minimum is in spring not in summer.About 50% of Arctic cyclones in summer generated from south of 70°N, moving into the Arctic. The number of Arctic cyclones has large inter-annual and seasonal variabilities, but no significant linear trend is detected for the period 1979–2012. The spatial distribution and linear trends of the Arctic cyclones track density show that the cyclone activity extent is the widest in summer with significant increasing trend in CRU(central Russia)subregion, and the largest track density is in winter with decreasing trend in the same subregion. The linear regressions between the cyclone track density and large-scale indices for the same period and pre-period sea ice area indices show that Arctic cyclone activities are closely linked to large-scale atmospheric circulations, such as Arctic Oscillation(AO), North Atlantic Oscillation(NAO) and Pacific-North American Pattern(PNA). Moreover,the pre-period sea ice area is significantly associated with the cyclone activities in some regions. 展开更多
关键词 Arctic cyclones automated detection and tracking algorithm large-scale climate indices sea ice area index regression analysis
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Real-Time Front Vehicle Detection Algorithm Based on Local Feature Tracking Method 被引量:1
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作者 Jae-hyoung YU Young-joon HAN Hern-soo HAHN 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2011年第3期244-246,共3页
This paper proposes an algorithm that extracts features of back side of the vehicle and detects the front vehicle in real-time by local feature tracking of vehicle in the continuous images.The features in back side of... This paper proposes an algorithm that extracts features of back side of the vehicle and detects the front vehicle in real-time by local feature tracking of vehicle in the continuous images.The features in back side of the vehicle are vertical and horizontal edges,shadow and symmetry.By comparing local features using the fixed window size,the features in the continuous images are tracked.A robust and fast Haarlike mask is used for detecting vertical and horizontal edges,and shadow is extracted by histogram equalization,and the sliding window method is used to compare both side templates of the detected candidates for extracting symmetry.The features for tracking are vertical edges,and histogram is used to compare location of the peak and magnitude of the edges.The method using local feature tracking in the continuous images is more robust for detecting vehicle than the method using single image,and the proposed algorithm is evaluated by continuous images obtained on the expressway and downtown.And it can be performed on real-time through applying it to the embedded system. 展开更多
关键词 vehicle detection object tracking real-time algorithm Haarlike edge detection
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Methods and Means for Small Dynamic Objects Recognition and Tracking
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作者 Dmytro Kushnir 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2022年第11期3649-3665,共17页
A literature analysis has shown that object search,recognition,and tracking systems are becoming increasingly popular.However,such systems do not achieve high practical results in analyzing small moving living objects... A literature analysis has shown that object search,recognition,and tracking systems are becoming increasingly popular.However,such systems do not achieve high practical results in analyzing small moving living objects ranging from 8 to 14 mm.This article examines methods and tools for recognizing and tracking the class of small moving objects,such as ants.To fulfill those aims,a customized You Only Look Once Ants Recognition(YOLO_AR)Convolutional Neural Network(CNN)has been trained to recognize Messor Structor ants in the laboratory using the LabelImg object marker tool.The proposed model is an extension of the You Only Look Once v4(Yolov4)512×512 model with an additional Self Regularized Non–Monotonic(Mish)activation function.Additionally,the scalable solution for continuous object recognizing and tracking was implemented.This solution is based on the OpenDatacam system,with extended Object Tracking modules that allow for tracking and counting objects that have crossed the custom boundary line.During the study,the methods of the alignment algorithm for finding the trajectory of moving objects were modified.I discovered that the Hungarian algorithm showed better results in tracking small objects than the K–D dimensional tree(k-d tree)matching algorithm used in OpenDataCam.Remarkably,such an algorithm showed better results with the implemented YOLO_AR model due to the lack of False Positives(FP).Therefore,I provided a new tracker module with a Hungarian matching algorithm verified on the Multiple Object Tracking(MOT)benchmark.Furthermore,additional customization parameters for object recognition and tracking results parsing and filtering were added,like boundary angle threshold(BAT)and past frames trajectory prediction(PFTP).Experimental tests confirmed the results of the study on a mobile device.During the experiment,parameters such as the quality of recognition and tracking of moving objects,the PFTP and BAT,and the configuration parameters of the neural network and boundary line model were analyzed.The results showed an increased tracking accuracy with the proposed methods by 50%.The study results confirmed the relevance of the topic and the effectiveness of the implemented methods and tools. 展开更多
关键词 Object detection artificial intelligence object tracking object counting small movable objects ants tracking ants recognition YOLO_AR Yolov4 Hungarian algorithm k-d tree algorithm MOT benchmark image labeling movement prediction
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基于红外相机和毫米波雷达融合的烟雾遮挡无人驾驶车辆目标检测与跟踪 被引量:1
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作者 熊光明 罗震 +3 位作者 孙冬 陶俊峰 唐泽月 吴超 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期893-906,共14页
战场环境下无人驾驶车辆的感知系统易受烟雾、扬尘等天气的影响,对关键目标的检测与跟踪能力大大下降,造成目标漏检、目标误检、目标丢失等严重后果。针对该问题,开发毫米波雷达和红外相机融合系统,采用目标级融合方式建立简洁有效的融... 战场环境下无人驾驶车辆的感知系统易受烟雾、扬尘等天气的影响,对关键目标的检测与跟踪能力大大下降,造成目标漏检、目标误检、目标丢失等严重后果。针对该问题,开发毫米波雷达和红外相机融合系统,采用目标级融合方式建立简洁有效的融合规则,提炼和组合各传感器的优势信息,最终输出稳定的目标感知结果。对毫米波雷达的目标进行有效性检验和提取,并提出改进的基于密度的含噪声空间聚类应用算法,以减少毫米波雷达噪音干扰。以YOLOv4网络为基础,引入MobileNetv2主干网络,在网络训练过程中运用迁移学习方法,同时对红外数据样本进行扩充,解决了红外图像训练样本少的问题。试验结果表明,相较于仅基于红外相机的算法,融合检测算法在烟雾环境下的精度显著提升,且算法实时性高,实现了烟雾环境下毫米波雷达与红外相机融合的目标检测与跟踪,提高了无人驾驶车辆目标检测与跟踪系统的抗烟雾干扰能力。 展开更多
关键词 无人驾驶车辆 烟雾遮挡 红外相机 毫米波雷达 目标检测 目标跟踪 改进YOLOv4网络
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基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法 被引量:1
6
作者 张四平 《智能计算机与应用》 2024年第1期152-155,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 YOLO目标检测算法 人群多目标跟踪 识别方法
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基于改进YOLOv5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪
7
作者 李志安 林道程 +2 位作者 姜晓凤 夏英杰 李金屏 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期556-563,共8页
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... 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%。 展开更多
关键词 目标检测 目标跟踪 YOLOv5算法 DeepSort算法 注意力机制 K邻域限制
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基于跟踪检测多目标的无人机软件开发与算法分析
8
作者 李瑞 郭斌 焦义贵 《电子测试》 2024年第1期101-104,共4页
当前无人机多目标跟踪检测中还存在较多问题,比如精确度低以及占用内存大的问题。基于YOLOv5算法和DeepSort算法开发无人机软件,设计跟踪模板更新策略,通过检测模块将目标置信度、置信度等相关信息传输到跟踪模块实现跟踪。在YOLOv5算法... 当前无人机多目标跟踪检测中还存在较多问题,比如精确度低以及占用内存大的问题。基于YOLOv5算法和DeepSort算法开发无人机软件,设计跟踪模板更新策略,通过检测模块将目标置信度、置信度等相关信息传输到跟踪模块实现跟踪。在YOLOv5算法和DeepSort算法的应用下,实现对目标估计的预测和分配预测结果,确保无人机跟踪效果和速度。实验结果发现,基于YOLOv5算法和DeepSort算法的无人机软件在多目标跟踪中,可以将跟踪精度提升22%,效果显著。 展开更多
关键词 跟踪检测 多目标 无人机软件开发 算法
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基于神经网络算法的多目标检测追踪系统设计
9
作者 张茜 《软件》 2024年第3期80-82,共3页
当今时代,科技迅速发展,多目标检测追踪系统在各行各业中发挥着越来越重要的作用,这类系统的核心是通过算法分析图像或视频数据,实现对多个目标的同时检测和跟踪。本文将从系统架构、图像预处理、特征提取以及恒模检测算法等多个方面详... 当今时代,科技迅速发展,多目标检测追踪系统在各行各业中发挥着越来越重要的作用,这类系统的核心是通过算法分析图像或视频数据,实现对多个目标的同时检测和跟踪。本文将从系统架构、图像预处理、特征提取以及恒模检测算法等多个方面详细阐述系统的设计和实现过程。本文详细阐述基于神经网络算法的多目标检测追踪系统的设计和实现,包括系统的整体架构、图像预处理模块的设计、特征提取的骨干网络选择与优化,通过系统测试与验证展示其有效性和高效性。 展开更多
关键词 神经网络算法 多目标检测 追踪系统 图像预处理
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基于深度学习的行人检测跟踪及距离测定研究
10
作者 张熠辰 《长江信息通信》 2024年第4期158-161,共4页
突发的传染性疾病引起了广泛的关注,预防感染最佳的方法之一就是尽可能的避免接触到传染性疾病病毒,最直接的方式就是控制好距离,即保持人们之间的社交距离。基于深度学习提出了一种对于人群目标检测跟踪以及距离测定的方法。基于深度... 突发的传染性疾病引起了广泛的关注,预防感染最佳的方法之一就是尽可能的避免接触到传染性疾病病毒,最直接的方式就是控制好距离,即保持人们之间的社交距离。基于深度学习提出了一种对于人群目标检测跟踪以及距离测定的方法。基于深度学习的算法有准确度高、实时性强、泛化能力强、有一定的抗干扰能力、良好的扩展性等优点。由于摄像机与地面有一定的倾斜角,而不是直接垂直朝下(正投影),所以文本采用透视变换算法将图像校正成正投影的形式,以便于我们确定目标之间的距离。采用Ghostnet轻量化主干网络作为Backbone网络的基础结构,将网络结构精简,减少了模型的计算量以及参数量,但同时也保证了检测的性能。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 目标跟踪 透视变换算法
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北半球温带气旋活动和风暴路径的年代际变化 被引量:28
11
作者 张颖娴 丁一汇 李巧萍 《大气科学》 CSCD 北大核心 2012年第5期912-928,共17页
基于欧洲中心再分析数据ERA40的海平面气压场和高度场,本文分别采用拉格朗日和欧拉方法研究分析了1958~2001年北半球的不同季节温带气旋活动和风暴路径的年代际变化,以及可能的原因。以客观判定和追踪温带气旋为基础的拉格朗日方法得... 基于欧洲中心再分析数据ERA40的海平面气压场和高度场,本文分别采用拉格朗日和欧拉方法研究分析了1958~2001年北半球的不同季节温带气旋活动和风暴路径的年代际变化,以及可能的原因。以客观判定和追踪温带气旋为基础的拉格朗日方法得到了北半球的两个温带气旋主要活动中心,即北太平洋地区和北大西洋/北美地区,同时以500hPa位势高度天气尺度滤波方差为基础的欧拉方法得到了同主要气旋活动中心相吻合的两条风暴轴。研究表明,44年中北大西洋/北美地区温带气旋活动北移加强,以春季最为显著。风暴轴也同样存在着向极移动并加强的特征,并且温带气旋和风暴路径两者移动趋势的相关性很高。作为一个典型地区,北大西洋/北美地区的气旋活动体现了风暴路径的北移,以及温带地区向极地的扩展。但有意思的是北太平洋的情况完全不同,即北太平洋地区的温带气旋活动和风暴轴向低纬度偏移并加强,以春季的南移趋势最为显著。对于此结论,两种方法也有很高的统计相关性。虽然大量研究表明北半球整体上呈现出风暴路径北移的变化特征,但对于具体地区情况有明显差异。另外,400hPa最大Eady增长率和气旋活动频率的经验正交展开函数(EOF)第一模态的空间分布和时间序列非常相似,北太平洋地区和北大西洋地区风暴路径相反的变化趋势很可能同其大气斜压性的同位相的变化有着密切的关系。这也从另一个方面支持了本文对温带气旋和风暴路径年代际变化的分析。 展开更多
关键词 温带气旋 客观判定和追踪方法 风暴轴 最大Eady增长率
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ERA40再分析资料揭示的北半球和东亚地区温带气旋生成频率变化 被引量:20
12
作者 张颖娴 丁一汇 李巧萍 《气象》 CSCD 北大核心 2012年第6期646-656,共11页
本文利用欧洲中心再分析数据ERA40的6小时间隔海平面气压场和一种改进的客观判定和追踪方法研究19582001年北半球和东亚地区温带气旋生成频率的气候态、年代际变化及可能原因。结果表明:(1)北半球温带气旋的源地主要位于北美东部(落基... 本文利用欧洲中心再分析数据ERA40的6小时间隔海平面气压场和一种改进的客观判定和追踪方法研究19582001年北半球和东亚地区温带气旋生成频率的气候态、年代际变化及可能原因。结果表明:(1)北半球温带气旋的源地主要位于北美东部(落基山下游地区)、西北大西洋地区、格陵兰至欧洲北部地区、蒙古地区和日本至西北太平洋地区。大洋的西岸和陡峭地形的背风坡有利于大气斜压性的增强和正涡度的发展,从而有利于地面气旋的形成。(2)年、冬季和春季30°~60°N气旋生成数目呈现减少的变化趋势,60°~90°N地区的气旋生成数呈增加的变化趋势。这在一定程度上支持了北半球风暴路径北移的观点。60°N以南和以北的温带气旋数目同北极涛动指数(AO)分别呈现负相关和正相关,这种相关性在年、春季和秋季最为显著。(3)1 958—2001年东亚地区的年气旋数目呈现明显的年代际变化。20世纪60年代至80年代中期40°~60°N、80°~140°E地区气旋数目呈增加趋势,而80年代中期之后温带气旋数目则锐减,主要原因是80年代以后该地区大气斜压性减弱,更高纬度地区的大气斜压性增强,从而导致了气旋源地的北移。在较低纬带的20°~40°N、110°~160°E地区气旋数目线性增加,这主要是由于位于40°~55°N的北太平洋风暴轴有向低纬度偏移的变化趋势造成的。 展开更多
关键词 温带气旋 客观的判定和追踪方法 气旋生成频率 风暴轴
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彩色序列图像中实时运动目标跟踪方法 被引量:7
13
作者 林宏基 叶政春 欧静 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第11期2181-2186,共6页
提出了一种彩色序列图像中的实时运动目标跟踪算法,该算法首先利用综合帧间差分法与背景差分法两种方法优点的动态背景更新算法来检测各种运动目标,在后续的图像序列中,利用运动检测算法来确定目标跟踪的起始点,并利用Mean Shift算法来... 提出了一种彩色序列图像中的实时运动目标跟踪算法,该算法首先利用综合帧间差分法与背景差分法两种方法优点的动态背景更新算法来检测各种运动目标,在后续的图像序列中,利用运动检测算法来确定目标跟踪的起始点,并利用Mean Shift算法来跟踪运动物体;然后再更新Mean Shift的目标模板。实验结果表明,该算法能够克服Mean Shift算法对尺度变化的物体的跟踪效果较差且不能检测突然出现在图像序列中的物体的不足,快速准确地跟踪各种物体。 展开更多
关键词 目标检测 目标跟踪 Mean SHIFT算法
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中国近海温带气旋的时空变化特征 被引量:8
14
作者 秦听 魏立新 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期43-52,共10页
基于1979-2012年共34年的 ECMWF 逐日4次平均海平面气压的再分析资料,采用英国雷丁大学气旋客观追踪算法,对出现在我国近海的温带气旋(气旋生命史1 d 以上,移动距离大于500 km)的时空分布特征进行统计分析。结论包括以下几点:(1... 基于1979-2012年共34年的 ECMWF 逐日4次平均海平面气压的再分析资料,采用英国雷丁大学气旋客观追踪算法,对出现在我国近海的温带气旋(气旋生命史1 d 以上,移动距离大于500 km)的时空分布特征进行统计分析。结论包括以下几点:(1)1979-2012年进入中国近海的温带气旋平均每年45个,气旋数量呈现春夏多而秋冬少的特点。20世纪90年代初至今,气旋数量呈增加趋势,其中北部海区气旋数量增加达到显著水平,东部海区气旋数量表现为不显著减少,故认为影响中国近海的气旋路径有北移的趋势。(2)进入我国近海的温带气旋主要有4个生成源地,按比例由高到低分别是江淮气旋(38.9%),东海气旋(25.2%),黄河气旋(24.3%)以及蒙古气旋(11.6%)。气旋入海后,当大气海洋条件适合时,可以爆发性增长,气旋爆发性增长的主要区域在朝鲜半岛及以东洋面以及日本以东洋面,在我国近海气旋爆发的比例较小。(3)气旋生命史主要为1~7 d,但生命史为1~4 d 的气旋比例最大,平均占气旋总数的52%,其中夏季长生命史气旋(大于10 d)的比例最大,为8%,冬季最少,接近3%。冬季气旋最强,气压分布区间大;夏季弱气旋多,中心气压分布集中。 展开更多
关键词 中国近海 温带气旋 自动气旋追踪 时空分布 爆发性气旋
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面向无人机影像的目标特征跟踪方法研究 被引量:12
15
作者 张辰 赵红颖 钱旭 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第3期224-228,239,共6页
提出了一种面向无人机视频影像的目标特征跟踪模型,首先根据目标检测结果在目标感兴趣区域中采用Shi-Tomasi算法进行角点检测,提取目标特征角点并在跟踪过程中对特征角点进行实时更新以保证角点数量满足跟踪条件,最后通过金字塔Lucas-Ka... 提出了一种面向无人机视频影像的目标特征跟踪模型,首先根据目标检测结果在目标感兴趣区域中采用Shi-Tomasi算法进行角点检测,提取目标特征角点并在跟踪过程中对特征角点进行实时更新以保证角点数量满足跟踪条件,最后通过金字塔Lucas-Kanade算法对目标特征进行跟踪。实验结果表明,该模型鲁棒性强且易于实现,在获得良好跟踪效果的同时可满足实时处理要求。 展开更多
关键词 目标跟踪 特征提取 Shi-Tomasi角点检测 Lucas-Kanade算法
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基于改进光流算法的机器人目标跟踪系统 被引量:9
16
作者 华贵山 梁栋 葛浩 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第5期634-637,共4页
基于计算机视觉的机器人运动目标检测与跟踪,就是建立起一种机器人视觉与电机驱动相关联的系统。光流算法在此类系统中有着广泛应用,但是求取所需稠密光流场的运算量过大是其明显的缺点。为减少计算时间,提高跟踪系统响应速度,引入均值... 基于计算机视觉的机器人运动目标检测与跟踪,就是建立起一种机器人视觉与电机驱动相关联的系统。光流算法在此类系统中有着广泛应用,但是求取所需稠密光流场的运算量过大是其明显的缺点。为减少计算时间,提高跟踪系统响应速度,引入均值平滑算法对传统H-S(Horn和Schunck)光流算法进行改进,并在此改进算法基础上建立起目标跟踪系统。通过此系统,机器人可以根据采集到的图像的光流场变化来检测运动目标,再通过对光流场的奇异值分解,对跟踪系统模型所需参数进行估算,并驱动机器人做出相应动作,保持对目标的跟踪,从而使机器人对周围环境变化做出及时、准确的动作。经过实验证明改进后的光流算法有效的减少了计算时间,增强跟踪系统的实时性能。 展开更多
关键词 运动目标检测与跟踪 H—S光流算法 均值平滑算法 计算机视觉
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基于SUSAN角点和HSV颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法 被引量:5
17
作者 闫河 刘婕 +1 位作者 王朴 杨德红 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第5期173-176,221,共5页
针对传统粒子滤波目标跟踪算法在目标与背景颜色相似情况下目标定位偏差大、易导致丢失目标的缺陷,提出一种基于角点和颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法。首先,提出一种改进SUSAN角点检测算法,采用圆形模板邻域内像素灰度值中值代替模板... 针对传统粒子滤波目标跟踪算法在目标与背景颜色相似情况下目标定位偏差大、易导致丢失目标的缺陷,提出一种基于角点和颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法。首先,提出一种改进SUSAN角点检测算法,采用圆形模板邻域内像素灰度值中值代替模板中心像素灰度值作为模板"核"来检测区域目标角点,其改进SUSAN角点算法在继承原有SUSAN算法计算简单、定位准确、具有旋转不变性等特点的同时,具有更好抗噪声性能;其次,利用HSV颜色模型光照不敏锐特性,对检测到的角点建立HSV颜色模型,并将其嵌入到粒子滤波框架中,实现对目标的跟踪。实验结果表明,当背景与目标颜色相近时,该算法能够有效避免背景对目标的干扰,取得了较好的目标跟踪性能。 展开更多
关键词 SUSAN角点检测 粒子滤波算法 目标跟踪 HSV颜色模型
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基于深度学习的多目标跟踪算法研究 被引量:6
18
作者 陆平 邓硕 李伟华 《中兴通讯技术》 2017年第4期14-19,共6页
提出了一种基于深度学习的多目标跟踪算法。首先,通过GoogLeNet+长短期记忆网络(LSTM)模型进行目标检测,以获得准确的目标检测结果;其次,直接根据目标检测的特征图对检测目标进行深度特征的提取,深度特征相比于传统特征可以更准确地反... 提出了一种基于深度学习的多目标跟踪算法。首先,通过GoogLeNet+长短期记忆网络(LSTM)模型进行目标检测,以获得准确的目标检测结果;其次,直接根据目标检测的特征图对检测目标进行深度特征的提取,深度特征相比于传统特征可以更准确地反映检测目标的外观特征,因此可以有效提高跟踪的准确性。此外,还在传统数据驱动马尔科夫蒙特卡洛(DDMCMC)算法的基础上,提出了层次的数据驱动马尔科夫蒙特卡洛(HDDMCMC)算法,可以进一步提高多目标跟踪的准确性。实验结果证明了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 多目标跟踪 深度学习 目标检测 MCMC算法
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海防视频监控系统中运动目标跟踪的设计与实现 被引量:9
19
作者 吴壮志 王冬华 周鲜成 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第3期57-61,共5页
针对海防视频监控系统中运动目标跟踪的问题,本文提出了利用上位机软件进行目标跟踪的设计与实现方案。文章首先介绍了海防视频监控系统的总体组成及工作流程;然后阐述了相关跟踪算法与金字塔分层搜索算法的实现,以及利用序贯相似检测... 针对海防视频监控系统中运动目标跟踪的问题,本文提出了利用上位机软件进行目标跟踪的设计与实现方案。文章首先介绍了海防视频监控系统的总体组成及工作流程;然后阐述了相关跟踪算法与金字塔分层搜索算法的实现,以及利用序贯相似检测算法与金字塔算法相结合的目标检测方法;最后描述了用目标偏移量对云台进行控制实现自动跟踪的过程。通过在实际海防视频监控系统中的应用,对运动目标跟踪实现方案的有效性、实时性等特性进行了验证。 展开更多
关键词 运动目标跟踪 相关跟踪算法 序贯相似检测算法 金字塔分层搜索算法
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增强现实中的视频对象跟踪算法 被引量:5
20
作者 陈明 陈一民 +1 位作者 黄诗华 姚争为 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期229-231,共3页
根据增强现实在视频对象跟踪中的应用需求,提出一种综合利用尺度不变特征变换(SIFT)算子、K聚类算法和轮廓检测的视频对象跟踪算法。该算法利用简易SIFT获得输入图像的特征点,通过K聚类算法获得可能的对象聚类,并采用改进的轮廓处理方... 根据增强现实在视频对象跟踪中的应用需求,提出一种综合利用尺度不变特征变换(SIFT)算子、K聚类算法和轮廓检测的视频对象跟踪算法。该算法利用简易SIFT获得输入图像的特征点,通过K聚类算法获得可能的对象聚类,并采用改进的轮廓处理方法得到对象边界,移除孤立点,确定对象特征点,在对象特征点中获取增强现实应用中需要的注册点。在关键帧匹配中,只要使用对象特征点进行对象匹配。实验结果表明,该算法具有运行速度快、匹配正确率高的特点,能满足增强现实视频应用的注册需求。 展开更多
关键词 增强现实 视频对象跟踪 尺度不变特征变换算子 K-MEANS算法 轮廓检测
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