Advertisement

多特征自适应融合用于目标跟踪。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
鉴于传统基于单一特征的目标跟踪方法在复杂环境以及光照变化条件下容易出现跟踪失败的问题，本文提出了一种基于多特征自适应融合的目标跟踪算法。该算法首先选取具有互补性的目标颜色和纹理特征，并以此构建一个包含多种特征的多特征模型。随后，根据目标与背景的可分性，对构成该多特征模型中的各个特征子模型的权重进行自适应调整，从而实现更精准的融合。最后，通过对颜色和纹理特征进行综合利用，对所提出的算法进行了验证。实验结果表明，相比于仅依赖单个特征的核函数目标跟踪方法，所提出的算法在鲁棒性方面表现出更优越的性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于多特征灵活融合的目标追踪
    优质
    本研究提出了一种新颖的方法，能够通过灵活地融合多种特征来提高目标跟踪算法的效果和鲁棒性。 为了克服传统基于单一特征的跟踪方法在复杂场景及光照变化下容易失效的问题，本段落提出了一种新的目标跟踪算法——多特征自适应融合技术。具体而言，在该方案中我们选择了颜色与纹理两种互补性强的目标特性来构建一个多维度的目标模型；接下来依据这些子特性的区分能力对它们的重要性进行动态调整以优化性能表现；最终通过实验验证了结合这两种特征的算法相较于仅依赖单一核函数目标跟踪方法在各种环境下的鲁棒性更佳。
     
  • 基于多特征的自适应粒子滤波运动目标跟踪方法
    优质
    本研究提出了一种结合多种特征的自适应粒子滤波算法，有效提升了复杂场景下运动目标跟踪的准确性和鲁棒性。 本代码基于FDF特征和颜色特征进行视频中的运动目标跟踪，并采用粒子滤波框架根据环境变化自适应地融合这两种特征以实现对运动目标的追踪。该压缩包中包含一段红外测试视频，也可以使用普通的可见光视频。此代码具有详细的注释与说明，用户可根据自身需求替换其他特征或增加更多特征进行融合，适用于各种复杂场景，并能获得良好的跟踪效果。
     
  • 基于自适应特征融合的抗遮挡相关滤波跟踪算法
    优质
    本研究提出了一种基于自适应特征融合的抗遮挡相关滤波跟踪算法，通过有效整合多类型视觉特征并引入动态权重机制，显著提升了目标跟踪系统的鲁棒性和准确性，在复杂场景下尤其表现出色。 为了克服特征融合目标跟踪（Staple）算法在复杂场景下固定权重融合方式的局限性，在此基础上进行改进并引入通道置信度，提出了一种自适应特征融合与通道加权的抗遮挡相关滤波跟踪算法。该方法首先通过多维特征描述引入了多个通道，并根据每个通道上滤波模板的响应峰值计算出相应的通道权重；然后依据各个特征模型在目标检测中的表现来评估其可靠性，以此确定不同模型之间的融合权重，在此过程中从响应结果的角度实现特征的有效融合；最后基于历史帧中平均峰值相关能量值和当前帧与前一帧图像间均方误差的变化情况判断目标是否被遮挡，并据此进行相应的模型更新。在OTB-2013及OTB-100数据集上的实验表明，相较于原始的Staple算法，所提方法不仅提高了跟踪的成功率和精确度，在面对多种具有挑战性的场景时也表现出色。
     
  • 基于多特征融合的粒子滤波视觉跟踪新算法
    优质
    本研究提出了一种结合多种图像特征的粒子滤波算法，显著提升了视觉目标跟踪的准确性和鲁棒性，在复杂环境中表现尤为突出。 为了解决单一视觉信息在动态变化环境中描述目标不足及跟踪不稳定的问题，本段落提出了一种基于粒子滤波框架的多特征融合视觉跟踪算法。该方法利用颜色和形状信息来构建运动模型，并通过民主合成策略将这两种信息有效结合在一起，使算法能够根据当前的跟踪情况自适应地调整各特征的重要性，从而实现最佳的最大似然比效果。在设计粒子滤波器时，采用了一种自适应的信息融合策略以优化似然函数的设计，在复杂场景下增强了算法的鲁棒性。 实验结果显示，这种多特征融合的方法不仅能够准确且高效地跟踪目标，还能很好地应对由于光照和姿态变化导致的目标外观改变问题，表现出良好的稳健性能。
     
  • 基于多模态特征深度融合的微博事件检测与跟踪
    优质
    本研究提出了一种基于多模态特征深度融合的方法，用于提高微博平台上事件自动检测和跟踪的准确性和时效性。通过综合分析文本、图像等多元信息，该方法能够更全面地捕捉事件发展脉络，助力于公共舆论监测与社会热点挖掘。 作为一种重要的社会媒体平台，微博在分析、检测并跟踪重大社会事件方面具有重要作用，能够及时提供舆论焦点。然而，由于其碎片化、异构性和实时性的特点，传统方法难以有效处理海量的微博数据。为此，我们提出了一种基于多模态特征深度融合的微博事件检测与跟踪框架。首先通过文本处理对微博中的事件进行标注；然后利用多种模态特征（如文字和图片）的深度融合来实现事件的有效识别和表示；最后采用时间平滑图变换模型完成事件流的追踪。实验结果显示，在真实数据集上，该方法能够有效地检测并跟踪微博上的重大社会事件。
     
  • MATLAB代码在ECE767中的应用：多目标跟踪与多传感器数据融合
    优质
    本课程探讨了MATLAB在电气和计算机工程中的高级应用，重点在于利用该软件进行多目标跟踪及多传感器数据融合技术的研究与实现。 在数据融合MATLAB代码ECE767多目标跟踪与多传感器信息融合作业1中实现最近邻居EKForCMKF追踪器： 任务要求如下： - 目标：使用恒速模型移动单个目标。 - 传感器配置：位置为[1000,500]，速度固定于[0,0]。测量包括范围和方位角；误差标准偏差分别为范围10米、方位角0.01弧度。 - 观测条件：采样时间为2秒，目标存在概率Pd=0.9，错误警报密度（λ）为1e-4，覆盖区域为[0至1000]m × [-π至π]范围内的方位角。 - 追踪器设定：假设音轨已经初始化。采用简单的最近邻居数据关联方法来获取最接近的度量值，并使用EKF或CMKF滤波进行性能评估。 绩效评价指标： - 通过计算RMSE（均方根误差）对追踪效果进行量化评估。 在最终报告中，需提交以下内容： 1. 相关MATLAB代码； 2. 真实轨迹与估计轨迹的对比图； 3. RMSE随时间变化的趋势图表。 截止日期：2019年10月17日。
     
  • 一种用于机动目标跟踪的自适应当前模型
    优质
    本研究提出了一种创新性的自适应“当前”模型，专门针对机动目标跟踪问题。该模型能够实时调整参数以应对目标突然改变方向或速度的情况，显著提高了跟踪精度和稳定性，在复杂多变环境中展现出卓越性能。 针对单个模型在跟踪机动目标时性能不佳及多模型方法难以设计最优模型集且算法复杂的难题，本段落提出了一种基于“当前”模型的自适应跟踪单模型，并适用于多种飞行器。该方法从目标与雷达之间的相对角运动出发，提供了一个优化估计目标和雷达之间相对角运动以及距离变化的算法。仿真结果显示，这种新的自适应单模型具有稳定的跟踪性能，并且显著优于传统的“当前”模型。特别是在处理高机动性的目标时，其表现甚至超越了交互多模型方法（IMM），同时计算量也低于IMM。
     
  • MHT-Min-Demo.rar_MHT 多目标_ MHT 目标跟踪_ MHT 跟踪_多假设跟踪 MHT
    优质
    本资源包提供MHT（多假设跟踪）算法的演示版本，适用于进行多目标跟踪研究与开发，包含基础库及示例代码。 MHT算法仿真演示了针对单个目标的多假设目标跟踪仿真。
     
  • 基于Python的单目标与多目标KCF跟踪算法（含多尺度及自定义特征）(实例代码)
    优质
    本项目提供了一种使用Python实现的改进型KCF跟踪器，支持单目标和多目标追踪，并引入了多尺度分析及自定义特征技术，附带实例代码用于演示与应用。 本段落主要介绍了使用Python实现单目标、多目标、多尺度以及自定义特征的KCF跟踪算法，并通过实例代码进行了详细说明。文章内容详实且具有参考价值，适合需要了解和学习该算法的朋友阅读。