检索结果-内蒙古大学图书馆

计量学报 2023年第9期44卷 1383-1389页

作者：张立国章玉鹏金梅张升耿星硕燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

针对快速运动目标跟踪时图像的形变和低分辨率等问题,基于当前的孪生网络,提出一种基于归一化注意力机制的特征自适应融合目标跟踪算法。首先,通过轻量级的注意力机制抑制不太明显的权重,对注意力模块施加权重稀疏惩罚,并对主干网络最后... 详细信息

针对快速运动目标跟踪时图像的形变和低分辨率等问题,基于当前的孪生网络,提出一种基于归一化注意力机制的特征自适应融合目标跟踪算法。首先,通过轻量级的注意力机制抑制不太明显的权重,对注意力模块施加权重稀疏惩罚,并对主干网络最后4个特征层进行路径增强;其次,为捕捉在线跟踪过程中目标的外观变化,提升算法鲁棒性,提出了一种插件式的模板在线更新方法;最后,利用回归增强分类的方法完成对目标的跟踪。实验结果表明:该算法在OTB100,UAV123两个挑战性数据集上分别取得了63.3%和59.5%的较高成功率;同时,在外界光照变化、图像背景复杂、目标平面内旋转时,算法具有较强的鲁棒性。

关键词：计量学目标跟踪算法归一化注意力机制孪生网络路径增强机器视觉图像处理

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基于卷积神经网络的粒子滤波的目标跟踪算法

基于卷积神经网络的粒子滤波的目标跟踪算法

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作者：高梦林大连海事大学

学位级别：硕士

目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其在军事、安防监控、交通管理等领域具有重要的应用价值。然而在面对实际应用中背景复杂、目标遮挡及光照变化等问题时,传统粒子滤波算法往往面临目标模型表示能力不足、跟踪鲁棒性差等... 详细信息

目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其在军事、安防监控、交通管理等领域具有重要的应用价值。然而在面对实际应用中背景复杂、目标遮挡及光照变化等问题时,传统粒子滤波算法往往面临目标模型表示能力不足、跟踪鲁棒性差等挑战,卷积神经网络和粒子滤波相结合的目标跟踪算法成为了目标跟踪领域的研究热点。本文提出了一种基于改进的VGG-M分类网络的粒子滤波目标跟踪算法。本文的工作内容如下: (1)针对目标模型表达欠佳的问题,本文提出了一个改进的VGG-M小型网络模型对目标进行表征建模。将VGG-M网络模型的五个卷积层简化为三个卷积层,使用浅层网络能够更加关注特征的空间细节信息,能够精准的捕捉到目标的位置;同时使用离线训练和在线微调结合的思路,适应不同环境下的跟踪目标。为了提高网络模型对目标特征的提取能力,在网络中引入注意力机制层,对干扰特征进行抑制,解决跟踪器在特征提取时过多关注背景和相似物体等干扰特征而忽略目标本身特征的问题。在网络最后添加Softmax分类器,对前景和背景进行分类,构建跟踪分类器。实验结果表明,改进的VGG-M网络在准确率上提高了3%,并且在预训练时间和特征提取时间上大幅减少。 (2)为提高算法准确性和降低计算成本,提出一个基于改进的VGG-M网络的粒子滤波目标跟踪算法。将提出的改进的VGG-M网络,代替粒子滤波的特征提取模块,以改善目标跟踪的准确性,设计了长时与短时相结合的模型更新策略,以适应跟踪过程中的遮挡、外观变化等复杂情况,增强算法鲁棒性。同时引入一种在线困难样本挖掘策略,减少算法的计算成本,提高算法更新效率。实验结果表明提出的基于改进后的VGG-M分类网络的粒子滤波的目标跟踪算法在面对遮挡、外观变化等复杂场景的变化时,依然能够保持较高的目标跟踪精度,实现鲁棒跟踪。

关键词：目标跟踪算法粒子滤波卷积神经网络准确性鲁棒性

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基于毫米波雷达的道路车辆聚类和目标跟踪算法研究

基于毫米波雷达的道路车辆聚类和目标跟踪算法研究

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作者：向严谨湖北工业大学

学位级别：硕士

随着我国汽车数量不断地增长，城市道路交通的情况日益复杂，为了应对道路拥堵和事故频发等问题，实现道路交通智能化管理的目标，智能交通系统以及其相关技术正迅速发展。在道路中，对运动目标的信息的采集这一方面，毫米波雷达以其独... 详细信息

随着我国汽车数量不断地增长，城市道路交通的情况日益复杂，为了应对道路拥堵和事故频发等问题，实现道路交通智能化管理的目标，智能交通系统以及其相关技术正迅速发展。在道路中，对运动目标的信息的采集这一方面，毫米波雷达以其独特的优点成为备受瞩目的传感器之一。因此，如何利用雷达准确地捕捉道路目标信息成为了研究的热点。文章从毫米波雷达的工作原理开始，研究其在目标聚类和跟踪中的技术，主要工作如下：　　(1)对77GHz毫米波线性调频连续波雷达的工作原理进行了分析，给出了线性调频连续波雷达获取目标的距离信息、速度信息以及角度信息的原理;接着，介绍了毫米波雷达信号处理的流程;随后，介绍了聚类算法中用到的K近邻算法以及目标跟踪滤波算法用到的长短期记忆网络的相关原理，为后续的研究提供了理论基础。　　(2)对DBSCAN聚类算法和密度峰值聚类算法的原理进行了详细的介绍，并针对密度峰值聚类算法需要人为确定截断距离以及选择聚类中心的问题提出了一种改进的密度峰值聚类算法：利用K近邻的思想，用K值替换传统DPC算法的截断距离进行局部密度的计算，并根据邻域搜索的思想自动寻找K值，接着，使用递推法并设置阈值的自动寻找聚类中心。随后，使用人造数据集以及真实道路采集数据进行实验，对比改进的密度峰值聚类算法与两种经典的聚类算法的聚类精度，实验结果显示，文章提出的改进密度峰值聚类算法聚类精度较高。　　(3)介绍了目标跟踪系统中的常用运动模型、航迹起始、数据关联以及跟踪滤波的方法，并对其分别进行了仿真;随后，针对同一模型对三种非线性目标跟踪滤波算法进行了仿真对比，结果显示扩展卡尔曼滤波在准确度和运行时间的平衡上更有优势;接着，针对雷达在观测值丢失时无法对目标进行跟踪这一问题，提出了基于长短期记忆网络的扩展卡尔曼滤波算法，并利用采集到的数据对神经网络进行训练以及预测，对比真实值和预测值;接着设置仿真模型，对直线运动和曲线运动分别进行分析，并利用真实的目标轨迹对直线运动进行仿真实验。结果表明，文章提出的LSTM-EKF算法在观测值丢失的情况下仍能对目标进行跟踪。

关键词：道路车辆聚类目标跟踪算法长短期记忆网络信号处理

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一种多尺度估计和自适应响应融合目标跟踪算法

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机床与液压 2022年第9期50卷 127-134页

作者：孙德刚白荣雪王超高天学胡正平山东华宇工学院信息工程学院山东德州253000 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

针对相关滤波跟踪框架中深度特征跟踪优势受限和计算存储存在冗余等问题,提出一种多尺度估计和自适应响应融合目标跟踪算法。该算法通过调整高斯标签参数,充分发挥手工特征准确性和深度特征鲁棒性优势,并学习连续域卷积算子融合多分辨... 详细信息

针对相关滤波跟踪框架中深度特征跟踪优势受限和计算存储存在冗余等问题,提出一种多尺度估计和自适应响应融合目标跟踪算法。该算法通过调整高斯标签参数,充分发挥手工特征准确性和深度特征鲁棒性优势,并学习连续域卷积算子融合多分辨率特征;为了减少计算和样本的冗余,通过分解卷积操作对特征进行有监督降维来减少模型参数,采用基于高斯混合模型的动态样本融合,并使用模糊稀疏的模型更新机制提高模型有效性;根据预测质量评估标准,进行自适应响应融合。实验结果表明:该算法在目标发生遮挡、形变和快速运动等多种情况下,具有较好的跟踪有效性。

关键词：目标跟踪算法相关滤波多尺度估计自适应响应融合

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基于视频目标跟踪算法的储粮害虫活跃程度判别研究

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中国粮油学报 2021年第11期36卷 179-186页

作者：刘思琪李江涛钱荣荣周慧玲北京邮电大学自动化学院北京100876

针对储粮害虫杀虫效果评估实验,提出了一种多目标跟踪算法,通过跟踪评估区域内多头储粮害虫的运动给出每头害虫的活跃程度,对害虫存活状态进行自动评估。算法基于Faster R-CNN框架的目标检测技术,融合Mean Shift和Deep SORT目标跟踪算法... 详细信息

针对储粮害虫杀虫效果评估实验,提出了一种多目标跟踪算法,通过跟踪评估区域内多头储粮害虫的运动给出每头害虫的活跃程度,对害虫存活状态进行自动评估。算法基于Faster R-CNN框架的目标检测技术,融合Mean Shift和Deep SORT目标跟踪算法,实现了对储粮害虫运动位置的连续跟踪,且减少了两头害虫相遇再分离后身份错位问题发生的情况。对于20头以内的同种害虫,平均多目标跟踪准确率为95.89%,多目标跟踪精度为83.18%。而且在目标跟踪算法中记录了每头储粮害虫的速度变化,通过分析一定时长的害虫移动速度,提出了一种评估储粮害虫活跃程度为低、中或高的分级方法,可以辅助实验人员对实验效果的分析。

关键词：储粮害虫目标跟踪算法害虫活跃程度

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基于计算机视觉的运动目标跟踪算法优化研究

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软件 2024年第11期45卷 105-107页

作者：刘易晓华南理工大学广东广州510641

运动目标跟踪是计算机视觉领域的热点,被广泛运用于交通道路、商场监控、农业生产、国防军事等诸多场景。在复杂的环境下保持运动目标追踪的稳定性与精准度是目前研究人员关注的焦点。在运动目标跟踪算法中,TLD算法性能良好,可进行长时... 详细信息

运动目标跟踪是计算机视觉领域的热点,被广泛运用于交通道路、商场监控、农业生产、国防军事等诸多场景。在复杂的环境下保持运动目标追踪的稳定性与精准度是目前研究人员关注的焦点。在运动目标跟踪算法中,TLD算法性能良好,可进行长时间的有效跟踪,但存在一定局限性,如易被干扰、处理速度较慢等。本文提出一种优化的运动目标跟踪算法,主要是借助KCF算法优化TLD算法的跟踪器,而后结合原有的检测器与学习模块生成新算法。经实验证实,与原来的算法相比,优化后的运动目标跟踪算法在跟踪精确度、处理速度方面均有了明显的提升。

关键词：目标跟踪算法 TLD算法 KCF算法

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基于混合现实的交互行为目标跟踪算法设计

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信息与电脑 2024年第4期36卷 62-64页

作者：王辉淮南师范学院计算机学院安徽淮南232038

为了准确地跟踪交互行为动态目标,开展了基于混合现实的交互行为目标跟踪算法研究。首先,创建适合目标跟踪的混合现实环境,建立交互行为目标运动模型,得出目标的位置、运动轨迹及交互行为信息。其次,根据目标运动的特点和模型需求,提取... 详细信息

为了准确地跟踪交互行为动态目标,开展了基于混合现实的交互行为目标跟踪算法研究。首先,创建适合目标跟踪的混合现实环境,建立交互行为目标运动模型,得出目标的位置、运动轨迹及交互行为信息。其次,根据目标运动的特点和模型需求,提取交互行为目标特征,为目标跟踪提供基础数据。最后,设计目标跟踪算法,找出最佳匹配的特征点,通过在连续帧之间匹配目标特征来实现跟踪。实验表明:静态目标跟踪平均精度为±0.03 m,速度为35 Hz;动态目标跟踪平均精度为±0.08 m,速度为28 Hz;手势识别准确率达到95%;姿态估计误差仅为3°。

关键词：混合现实交互行为目标跟踪算法

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一种多特征和动态权重策略的目标跟踪算法

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上海电力大学学报 2023年第3期39卷 297-304页

作者：赵晓宁韩晓霞刘思婷续欣莹太原理工大学电气与动力工程学院山西太原030024

传统的单一特征很难准确描述目标的外观特征,无法对目标进行大范围的精确跟踪。针对这一问题,提取卷积特征和颜色直方图特征分别训练相关滤波模型,并提出了一种动态权重策略可自适应地融合两种特征响应图。在模型更新方面,引入目标周围... 详细信息

传统的单一特征很难准确描述目标的外观特征,无法对目标进行大范围的精确跟踪。针对这一问题,提取卷积特征和颜色直方图特征分别训练相关滤波模型,并提出了一种动态权重策略可自适应地融合两种特征响应图。在模型更新方面,引入目标周围的背景信息,共同训练相关滤波器。将该算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行了测试。实验结果表明,该算法可以有效地提高跟踪的准确性和成功率。

关键词：目标跟踪算法多特征组合相关滤波器

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改进图卷积神经网络的目标跟踪算法在体育运动场景中的应用

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喀什大学学报 2023年第6期44卷 66-70页

作者：吕增辉张一三安徽医科大学人文医学学院安徽合肥230001 合肥鑫晟光电科技有限公司安徽合肥230000

为提高目标跟踪算法在复杂体育场景中的跟踪能力,改进图卷积神经网络邻接矩阵构建方式、动态调整搜索区域,进而优化体育运动场景中目标跟踪算法.改进的图卷积神经网络基于互信息构建邻接矩阵,通过两层图卷积神经网络融合特征信息、变换... 详细信息

为提高目标跟踪算法在复杂体育场景中的跟踪能力,改进图卷积神经网络邻接矩阵构建方式、动态调整搜索区域,进而优化体育运动场景中目标跟踪算法.改进的图卷积神经网络基于互信息构建邻接矩阵,通过两层图卷积神经网络融合特征信息、变换特征维度,节点特征与其邻接节点特征融合结果作为全连接层的输入,得出运动目标姿态预测值.自适应动态调整搜索区域的目标跟踪策略,采用4个相邻两帧运动距离上限值自适应调整搜索区域的放大倍数,准确捕获目标所在区域.测试结果表明,该方法可以较好解决光照变化、姿态变化、物体遮挡条件的运动目标跟踪问题,目标跟踪精准度区间为[94.4%,98.1%],有效提升了改进图卷积神经网络跟踪能力.

关键词：图卷积神经网络目标跟踪算法体育运动场景邻接矩阵搜索区域

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基于视觉目标跟踪算法的火车摘钩机器人

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大众用电 2023年第9期38卷 62-63页

作者：赵石良中国华电集团有限公司湖南分公司

1目前翻车机系统火车摘钩存在的问题目前火力发电厂的卸煤翻车机系统主要工作流程已基本实现自动化,但火车摘钩仍然由人工完成。车钩是火车中连接两节车皮的重要装置,同时能够起到一定的牵引和缓冲作用。在使用翻车机翻卸火车时,需要把... 详细信息

1目前翻车机系统火车摘钩存在的问题目前火力发电厂的卸煤翻车机系统主要工作流程已基本实现自动化,但火车摘钩仍然由人工完成。车钩是火车中连接两节车皮的重要装置,同时能够起到一定的牵引和缓冲作用。在使用翻车机翻卸火车时,需要把整列火车按一节一组拆开,在翻车机的入口端,由摘钩人员把火车的车钩摘开,然后用重调机把单节车皮牵入翻车机平台,翻车机旋转翻卸单节车皮。

关键词：翻车机系统车钩缓冲作用火车摘钩机器人翻卸目标跟踪算法

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