检索结果-内蒙古大学图书馆

玉溪师范学院学报 2023年第6期39卷 77-81页

作者：赵海茹李玉秀李国瑞崔建红李银兵玉溪师范学院物理与电子工程学院云南玉溪653100

在遮挡物较多的变电站场景下,传统的目标跟踪算法容易出现人员跟丢、身份变换、目标被遮挡无法识别等情况,无法做到对目标的准确实时跟踪.使用camshift算法对变电站环境中的运动目标进行跟踪研究的实验结果表明,camshift算法能够快速准... 详细信息

在遮挡物较多的变电站场景下,传统的目标跟踪算法容易出现人员跟丢、身份变换、目标被遮挡无法识别等情况,无法做到对目标的准确实时跟踪.使用camshift算法对变电站环境中的运动目标进行跟踪研究的实验结果表明,camshift算法能够快速准确地检测出变电站内的运动目标并对其实现有效跟踪,从而提高变电站的自动识别水平,降低监控人员的工作量,有效提高运动目标跟踪检测的效果.

关键词：变电站目标跟踪 camshift算法

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基于改进camshift算法的纱管跟踪方法研究

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河南理工大学学报（自然科学版） 2021年第2期40卷 152-158页

作者：徐健陈倩倩黄磊孙泽维西安工程大学电子信息学院陕西西安710048

为了提高对纱管的实时精准跟踪,将camshift算法应用于纱管分拣喂纱跟踪领域。传统MeanShift算法需要手动选择初始跟踪窗口,纱管分拣喂纱过程中单一颜色特征的跟踪算法很难满足实时跟踪要求。针对此问题,在camshift跟踪算法基础上加入颜... 详细信息

为了提高对纱管的实时精准跟踪,将camshift算法应用于纱管分拣喂纱跟踪领域。传统MeanShift算法需要手动选择初始跟踪窗口,纱管分拣喂纱过程中单一颜色特征的跟踪算法很难满足实时跟踪要求。针对此问题,在camshift跟踪算法基础上加入颜色识别,有效降低了误跟踪现象;加入卡尔曼预测机制,解决自动框选初始跟踪窗口的问题。通过3组对比实验可知:改进后的算法使目标的质心坐标偏差大约维持在4个像素点,验证了改进方法的实时性和精准性。

关键词： MeanShift算法 camshift算法卡尔曼预测机制目标跟踪

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基于camshift算法的神经丝蛋白自动跟踪

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机械设计与制造 2021年第2期 174-177页

作者：付灿袁亮张建杰新疆大学机械工程学院新疆乌鲁木齐830047

神经丝蛋白体型细长、形态多变,跟踪难度大。为了能够准确稳定的获取神经丝蛋白质的运动状态,利用了改进的camshift算法实现了对神经丝蛋白运动的自动跟踪。利用HSV颜色空间的颜色直方图建立目标模型,结合预测点对目标特征点加权。通过... 详细信息

神经丝蛋白体型细长、形态多变,跟踪难度大。为了能够准确稳定的获取神经丝蛋白质的运动状态,利用了改进的camshift算法实现了对神经丝蛋白运动的自动跟踪。利用HSV颜色空间的颜色直方图建立目标模型,结合预测点对目标特征点加权。通过在目标颜色概率模型中引入核函数,利用核密度梯度来进行目标搜索,最终在每帧图像中获取目标的具体位置。鉴于神经丝蛋白的特殊性,还对比分析了其他两种概率预测类算法的跟踪效果。实验结果表明,此方法能够快速稳定跟踪神经丝蛋白,为神经丝蛋白质的医学研究提供了新的途径。

关键词：神经丝蛋白目标跟踪 camshift算法颜色直方图核函数

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基于融合信息camshift算法的大屏互动系统及其切换滤波算法研究

基于融合信息Camshift算法的大屏互动系统及其切换滤波算法研究

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作者：凌晨昱苏州大学

学位级别：硕士

近年来以计算机、传感器以及投影仪或大型显示屏为核心的大屏幕人机交互系统在越来越多的场景下得到应用,高效便捷的人机互动方式极大地改善了课堂教学、多人会议以及展览演示等多个场景下的用户体验。然而现有的大屏幕人机交互系统尚... 详细信息

近年来以计算机、传感器以及投影仪或大型显示屏为核心的大屏幕人机交互系统在越来越多的场景下得到应用,高效便捷的人机互动方式极大地改善了课堂教学、多人会议以及展览演示等多个场景下的用户体验。然而现有的大屏幕人机交互系统尚存在一些问题,如数字图像信息在其传感器采集、线路传输以及计算机处理的过程中,往往会因环境温度、硬件限制等原因产生噪声干扰,这些噪声干扰会对后续人机交互的精度产生负面影响。与此同时,在实际应用场景中,背景以及其他物体的干扰也往往无法避免,如何在这类干扰存在的情况下,继续保持交互过程的稳定性以及交互动作的准确性也是一个需要解决的问题。针对以上两类问题,本文分别从数字图像滤波预处理以及用户手部动态轨迹识别两个方面进行改进来对互动系统的表现进行改善。针对互动系统中传感器在采集图像的过程中常见的随机噪声,传统滤波算法无法在保证一定图像质量的情况下对随机噪声进行有效的处理,针对该问题,本文设计了一种改进的混合切换滤波算法,通过切换控制器动态调整使用的滤波子算法。为解决互动系统在对用户动作的跟踪过程中易受到复杂背景与其他物体的干扰,导致搜索窗口发散或者目标跟踪失败的问题,设计了一种融合RGB图像信息与深度图像信息的运动目标识别跟踪算法。本文的主要工作内容如下:（1）针对单一滤波算法对于随机混合噪声的抑制效果差,而混合滤波算法对于计算资源需求高的不足之处,本文提出了一种通过切换控制器使用不同子滤波器的混合滤波算法,提高对于混合噪声的处理能力。同时借助背景差分法的思路,对深度图像进行前后景分割,只对前景区域进行滤波处理,减少对背景部分的冗余计算,进一步减小数据运算量,提高系统实时性。（2）针对深度相机因为硬件构造原因,导致采集到的深度图像存在阴影,影响后续数据处理的问题,设计了一种改进的导向滤波算法,进一步利用前后景分离原理,对原始深度图像中的阴影部分进行有效消除,以此提高后续的目标识别精度。（3）针对camshift算法容易受到彩色图像中颜色分布变化的干扰,从而导致人机交互时识别准确率低的问题,提出了一种同时使用Kinect传感器的彩色相机与深度相机,融合彩色图像信息与物体的空间运动信息的改进跟踪算法。该算法在深度图像中同时通过光流法对用户手部进行辅助跟踪,利用坐标映射对不同图像内的追踪结果进行综合判断,通过这种方式对camshift算法的跟踪结果进行修正,以此来解决camshift算法在遇到干扰时出现搜索窗口扩大与目标丢失的问题。（4）将本文改进的滤波算法与跟踪算法应用在自主搭建的大屏人机互动实验平台中,结合互动控制软件模块实现了多种大屏幕非接触式人机交互的效果。同时将使用了改进算法的交互系统与Kinect传感器自带的人机交互展示模块进行交互效果对比分析,在互动实验平台上对整个系统的可靠性与准确性进行进一步的验证。

关键词：大屏人机互动数字图像滤波 camshift算法光流法

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基于彩色图像与深度图像信息融合的改进camshift算法研究

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电工技术 2021年第18期 33-35页

作者：凌晨昱李文其余雷苏州大学机电工程学院江苏苏州215000

针对传统camshift算法在目标跟踪过程中会被拥有与目标物体类似颜色分布的背景物体干扰,导致搜索窗口发散或目标丢失的问题,提出了一种基于彩色图像与深度图像信息融合的算法,利用Kinect传感器可同时获取目标区域彩色图像与深度图像的特... 详细信息

针对传统camshift算法在目标跟踪过程中会被拥有与目标物体类似颜色分布的背景物体干扰,导致搜索窗口发散或目标丢失的问题,提出了一种基于彩色图像与深度图像信息融合的算法,利用Kinect传感器可同时获取目标区域彩色图像与深度图像的特点,使用光流法在深度图像中对运动目标进行跟踪,通过考虑空间运动关系剔除相似颜色背景可能带来的影响。试验结果证明,该算法可有效跟踪运动目标,并在出现干扰时提高系统的鲁棒性。

关键词：目标跟踪信息融合光流法 camshift算法

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基于camshift算法的多特征融合的视频跟踪

基于Camshift算法的多特征融合的视频跟踪

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作者：高晁倩山东师范大学

学位级别：硕士

视频跟踪一直以来都是人工智能、计算机视觉、图像处理等领域的研究热点之一,有着非常广阔的应用前景。目前该技术在交通监视、医学诊断以及人机交互、虚拟现实等诸多领域都有重要的应用价值。但由于视频跟踪不同于静物识别,其场景变化... 详细信息

视频跟踪一直以来都是人工智能、计算机视觉、图像处理等领域的研究热点之一,有着非常广阔的应用前景。目前该技术在交通监视、医学诊断以及人机交互、虚拟现实等诸多领域都有重要的应用价值。但由于视频跟踪不同于静物识别,其场景变化多端,比如,跟踪目标颜色与背景颜色相近、目标尺度缩放以及旋转、遮挡、光照变化等等,都会导致视频跟踪过程变得更加复杂和不稳定。尽管多年以来诸多研究者提出各种跟踪算法或对现有算法进行了改进,但目前还没发现任何算法能同时实现较好的实时性和鲁棒性,所以复杂条件下准确跟踪目标仍然是一个挑战,具有极大的研究意义。camshift算法是一种利用目标颜色特征来进行视频跟踪的算法。该算法实时性较好,对背景颜色与目标颜色不同的视频序列跟踪效果较优越。然而,在诸如目标被遮挡或出现类似的背景颜色干扰或光照变化之类的复杂场景中,限制非常大,容易引起目标跟踪丢失的问题。为了提高视频跟踪的效率,增强该算法在复杂场景下的抗干扰性和稳定性,本文首先针对camshift算法的不足之处做了一些改进:第一,引入纹理特征与颜色特征融合;第二,提出了一种Kalman预测机制,对下一帧目标所处位置进行预测,并把预测的目标位置作为下一帧的初始搜索窗口,以减少算法的迭代次数;第三,对模板进行适时更新。然后在改进的camshift算法的基础之上,又提出了一种新的视频跟踪算法。首先,利用高斯核函数对目标区域加权,这样目标中心位置的权重与其它位置不同,能防止其它位置的干扰,提高算法抗噪能力;最后,为了能准确跟踪运动中的目标,当发生遮挡时,本文把kalman滤波器预测的位置作为观测值。实验证明本文提出算法在复杂条件下也有较强的鲁棒性。

关键词：视频跟踪 camshift算法特征融合 kalman预测

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基于特征融合的改进camshift算法研究

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计算机与数字工程 2024年第10期52卷 2869-2871页

作者：付振兴陈佩江临沂大学临沂276002

针对传统的camshift算法仅依赖于颜色特征信息,而在面临复杂背景与尺度变化情况下跟踪效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的改进camshift算法。改进算法首先将HSV颜色空间中的色度与饱和度分量联合生成模板,然后与方向梯度直方图特... 详细信息

针对传统的camshift算法仅依赖于颜色特征信息,而在面临复杂背景与尺度变化情况下跟踪效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的改进camshift算法。改进算法首先将HSV颜色空间中的色度与饱和度分量联合生成模板,然后与方向梯度直方图特征自适应融合,为检测跟踪提供更多的特征信息,最后引入尺度自适应来提高算法对尺度变化时的适应能力。文章采用国际常用数据集进行测试,并与改进前算法进行比较,结果显示跟踪效果较好,并比传统算法有明显优势。

关键词： camshift算法特征融合尺度自适应

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改进Haar-like特征联合camshift算法用于车辆跟踪

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实验室研究与探索 2019年第9期38卷 86-91页

作者：张晓青马牧燕燕必希朱立夫北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院

提出一种改进的Haar特征获取方法,并结合camshift算法提取车辆检测信号实现特定车辆实时跟踪。首先利用倾斜45°特征与像素和的商计算信号的Haar特征值;其次利用AdaBoost算法训练样本得到特征信号分类器,构建特征信号样本级联分类器... 详细信息

提出一种改进的Haar特征获取方法,并结合camshift算法提取车辆检测信号实现特定车辆实时跟踪。首先利用倾斜45°特征与像素和的商计算信号的Haar特征值;其次利用AdaBoost算法训练样本得到特征信号分类器,构建特征信号样本级联分类器,利用获得的级联分类器对视频信号进行检测;最后将检测结果中的特定车辆外切矩形作为camshift算法的初始窗口,并对camshift算法后续跟踪窗口进行检测,以提高检测效率和跟踪实时性。实验表明,该方法对车辆图像信号具有较好的检测效果,对特定车辆跟踪具有较高的实时性。

关键词： Haar特征 AdaBoost算法级联分类器 camshift算法车辆检测跟踪

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基于Kalman滤波与camshift算法的水面目标跟踪

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现代电子技术 2019年第11期42卷 68-71页

作者：卢道华汪建秘王佳江苏科技大学机械工程学院

根据水面监控图像的特点,对运动载体采集到的水面视频图像进行处理,从而实现对运动目标的跟踪。首先,利用Haar分类器检测出水面的运动目标,并用检测结果初始化camshift跟踪器的搜索窗口;然后,运用Kalman滤波器与camshift组合算法实现对... 详细信息

根据水面监控图像的特点,对运动载体采集到的水面视频图像进行处理,从而实现对运动目标的跟踪。首先,利用Haar分类器检测出水面的运动目标,并用检测结果初始化camshift跟踪器的搜索窗口;然后,运用Kalman滤波器与camshift组合算法实现对运动目标的跟踪。其中,利用Kalman滤波算法预测目标在下一帧中出现的位置,camshift算法用来跟踪目标,以此减小搜索范围,提高跟踪效率。实验结果表明,该算法能够实现对水面运动舰船的检测并进行有效跟踪。

关键词：水面目标检测跟踪 Kalman滤波器 camshift算法状态向量

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改进camshift算法的多行人目标跟踪方法

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导航定位学报 2019年第4期7卷 30-36页

作者：陈艺四川文理学院

针对基于颜色特征的目标跟踪方法在跟踪多个行人目标时,易受衣服颜色相近的行人影响,造成行人目标跟踪发生错误的问题,提出一种改进camshift算法的多行人目标跟踪方法:为克服单一颜色特征作为目标模型易造成目标丢失的不足,按一定的权... 详细信息

针对基于颜色特征的目标跟踪方法在跟踪多个行人目标时,易受衣服颜色相近的行人影响,造成行人目标跟踪发生错误的问题,提出一种改进camshift算法的多行人目标跟踪方法:为克服单一颜色特征作为目标模型易造成目标丢失的不足,按一定的权值系数融合目标的颜色特征和HOG特征来建立目标模型;并分别对多个行人目标建立目标模型,将传统的camshift算法的单目标跟踪扩展成多目标跟踪。实验结果表明,该方法相比于传统camshift算法更具鲁棒性,跟踪准确率可提升5.3%,相比于粒子滤波算法,实时性能够提升30.23%。

关键词： camshift算法颜色特征多目标跟踪:融合系数

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