视频监控领域对计算机视觉技术有急切的需求,而视觉目标跟踪是其中一个重要的基 础研究问题,通过对感兴趣的目标物体进行跟踪并记录跟踪轨迹,我们可以从一段视频中 提取出一个结构化的视频摘要,还可以对视频中的群体或单体异常行为进行分析,或者协 助公安机关对犯罪嫌疑人进行查询和搜证,等等。经过近二十年的发展,现有的目标跟踪 方法已经可以在一些难度较小的视频场景中进行准确跟踪,但是,面对包含目标遮挡、形 变、快速运动等难点的视频场景时,现有跟踪算法的准确度和鲁棒性还有待提高。本文对 目标跟踪领域的发展进行了分析和探讨,并针对现有跟踪算法的缺陷提出了几种可供参 考的解决方法。本文的主要研究内容和贡献包括: 1)提出了一种结合消失判断的长时目标跟踪系统,解决了传统短时跟踪方法无法判 断目标消失状态、在遮挡情况下容易把背景干扰信息引入跟踪模型的问题。该系统基于结 构化支持向量机基础模型,把基于对数极坐标转换和混合高斯模型的目标消失判断机制 引入了跟踪系统中,在判断目标消失以后,停止跟踪模型和消失判断模型的更新,并采用 重检测方法对目标进行扩大搜索和检测。本方法可以在遮挡严重的场景下防止背景干扰 信息在跟
2022-05-02 11:06:55 30.53MB 算法 目标跟踪 文档资料 人工智能
VOT官网不提供数据集单独下载,本资源是目标跟踪数据集VOT2014,内含百度网盘链接和密码
2022-05-01 15:50:16 80B 目标跟踪数据集 VOT2014
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机动目标跟踪的多模型滤波理论与方法(MATLAB版)代码.rar
2022-04-30 16:18:32 4.03MB 机动目标 多模型
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机动目标跟踪实验含源码m文件演示图片实验报告-基于MATLAB平台的机动目标跟踪程序.rar-untitled1.fig 机动目标跟踪实验含源码m文件演示图片实验报告-基于MATLAB平台的机动目标跟踪程序.rar 基于MATLAB平台的机动目标跟踪程序 实验报告包括: 1.算法描述 2.滤波初始化 3.仿真分析 4.源程序 5.演示图片 m文件源码: function main() [email=%%@project]%%@project[/email]:飞行器跟踪模拟 [email=%@author:fantasy]%@author:fantasy[/email] [email=%@date:2006.5.10]%@date:2006.5.10[/email] [email=%@descripition]%@descripition[/email]:主函数 %产生观测数据 total=3*60;%总的时间长度 global T;%采样周期 T=1; N=total/T;%数据长度 a=20; var_rx=400; var_ry=400; X=[];%观测数据 X_ideal=[];%理想数据 for i=1:N     [rx,ry]=track(i*T,a);     X_ideal=[X_ideal,[rx;ry]]; .,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 演示图片如Untitled1/2/3.fig
2022-04-29 20:55:28 8KB matlab
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安全技术-网络信息-时间异步条件下的无线传感器网络目标跟踪关键技.pdf
2022-04-29 20:00:10 5.39MB 安全 网络 目标跟踪 文档资料
该数据集主要包含自行车、电动车和摩托车,标签都是yolo格式,是经过本人精心挑选及筛选的。博客上也有很多其它数据集资源,但经本人下载后有很多图片的标签有误,甚至压根就不是人工标注的(估计是拿模型直接检测出来的),这个严重影响模型的精度。 数据集图片总数为12811,标签文件名与图片片名一一对应,但是有的标签文件是多余的,不对应图片,训练的时候直接根据图片读标签即可。 标签格式:(类别 id 归一化后的x,y,w,h),其中id均为-1,因为我用这个数据集训练的跟踪模型,所以会有id信息。如果只想训练检测模型,对标签用代码处理以下即可。
目标跟踪技术一直以来都是计算机视觉、图像处理领域的研究热点,其在 国防侦察、安防监控、智能控制等领域具有重要应用价值,是武器装备、监控 设备等的核心技术之一。数十年来,国内外一直有大量学者从事目标跟踪算法 方面的研究,但是由于跟踪过程中所观测的目标信息的多变性、目标的机动性 以及背景的复杂性、自身或背景遮挡等原因,目标跟踪仍然是一个非常具有挑 战性的问题。近年来,将机器学习理论应用到目标的跟踪、识别问题是一个研 究热点,与传统跟踪的目标匹配不同,运用机器学习理论进行目标跟踪是将目 标跟踪问题转换成目标分类问题,即用算法将视场中的目标和背景分类,分类 结果置信度最大的目标所在的位置就是目标位置。机器学习的一大特点就是学 习,即让计算机有人一样的“学习”能力,可以通过学习被跟踪目标的不同变化, 如位置变化、姿态变化和相似干扰等,及时调整跟踪器的状态,适用于多种复 杂的目标跟踪问题。 本文从三个方面对基于机器学习的目标跟踪算法进行了较为深入的研究, 主要创新工作及研究成果如下: 1.针对传统相关跟踪算法实时性不好、不能适应目标变化的问题,提出一 种自适应相关滤波目标跟踪算法,采用相关滤波的方
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2022-04-29 09:10:40 4.18MB OPENCV 卡尔曼滤波 背景建模 车辆检测
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2022-04-29 09:10:38 7.14MB opencv 运动目标检测 视频分析识别 VC++