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改进FDSST算法在铁路侵限异物检测场景中的应用
1
作者 陶正轩 王小鹏 《科学与信息化》 2025年第2期169-171,共3页
针对铁路异物跟踪检测算法在实际应用中存在如异物目标存在遮挡、快速移动等因素影响,导致目标跟踪失败及漏检等问题,提出了一种改进FDSST铁路周界异物跟踪检测方法,利用子空间重构跟踪器和改进动态L1-PCA方法构建并维护跟踪模型的子空... 针对铁路异物跟踪检测算法在实际应用中存在如异物目标存在遮挡、快速移动等因素影响,导致目标跟踪失败及漏检等问题,提出了一种改进FDSST铁路周界异物跟踪检测方法,利用子空间重构跟踪器和改进动态L1-PCA方法构建并维护跟踪模型的子空间,克服了遮挡和快速移动的影响;引入模型动态更新策略,解决跟踪失败问题并提升运算速度。实验证明,该方法准确率优于传统方法,有效提高了铁路异物检测性能。 展开更多
关键词 铁路侵限异物 fdsst算法 动态L1-PCA 模型动态更新
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基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法 被引量：9
2
作者 李轶锟 吴庆宪 +1 位作者 丁晟辉 胡鲲 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期44-48,70,共6页
为加强fDSST算法在目标快速运动、快速形变、目标消失情况下的跟踪精度,提出了一种基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法。在fDSST算法的基础上,加入了检测器和学习器对跟踪结果进行修正和学习,并利用检测器和学习器的正负样本对跟踪结... 为加强fDSST算法在目标快速运动、快速形变、目标消失情况下的跟踪精度,提出了一种基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法。在fDSST算法的基础上,加入了检测器和学习器对跟踪结果进行修正和学习,并利用检测器和学习器的正负样本对跟踪结果进行置信度评估,从而解决了在跟踪失败情况下的错误参数学习问题。实验表明,基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法,不但解决了fDSST算法由于目标快速运动、形变甚至消失而使跟踪失败,难以进行长时间持续跟踪的问题,且很大程度上增强了TLD算法的跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 长时间跟踪 TLD fdsst 跟踪精度 再次识别
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红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法 被引量：8
3
作者 易诗 张洋溢 +2 位作者 聂焱 赵茜茜 庄依彤 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第3期268-272,共5页
红外热成像图像具有分辨率较低,细节模糊,对于快速运动目标适应性较差的特点。本文提出了一种结合目标检测算法,目标跟踪算法的红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法。该方法根据红外图像特点,使用ViBE算法检测运动目标,检测出图像... 红外热成像图像具有分辨率较低,细节模糊,对于快速运动目标适应性较差的特点。本文提出了一种结合目标检测算法,目标跟踪算法的红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法。该方法根据红外图像特点,使用ViBE算法检测运动目标,检测出图像中显著运动目标后,触发跟踪器,使用fDSST目标跟踪算法对显著运动目标进行跟踪。测试结果表明,该方法对于快速运动的红外图像目标能够高效检测、快速跟踪。检测与跟踪效果相对传统方法具有检测率更高、鲁棒性更好、实时性更强的优势,对于红外图像中目标检测与跟踪具有很强应用价值。 展开更多
关键词 红外图像 运动目标检测 目标跟踪 ViBE算法 fdsst算法
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列车司机疲劳驾驶监测中的人脸定位方法研究 被引量：5
4
作者 陈忠 潘迪夫 韩锟 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期3134-3142,共9页
人脸定位是采用机器视觉非接触式方法监测列车司机驾驶状态的基础环节。针对疲劳驾驶监测对实时性和鲁棒性要求高的问题,提出一种融合检测与跟踪的人脸定位方法。在检测阶段,构造H-Cg Cr肤色模型并提出一种加速方法筛选人脸候检区域;构... 人脸定位是采用机器视觉非接触式方法监测列车司机驾驶状态的基础环节。针对疲劳驾驶监测对实时性和鲁棒性要求高的问题,提出一种融合检测与跟踪的人脸定位方法。在检测阶段,构造H-Cg Cr肤色模型并提出一种加速方法筛选人脸候检区域;构造融合LBP特征训练出具有旋转不变性的SVM分类器,检测被AdaBoost漏检或误检的人脸。在准确获取人脸位置后,启动fDSST算法进行跟踪,并对算法的跟踪置信度进行判定以确保跟踪效果。实验结果表明:该方法能提升检测率,降低误检率,当司机头部摆动、转动或发生部分遮挡时,其脸部均能被准确定位,鲁棒性强;肤色加速检测方法能将人脸候检区域筛选耗时降低81.09%,f DSST跟踪算法能将人脸定位平均速度提升至45帧/s,满足实时性要求。 展开更多
关键词 疲劳驾驶 人脸定位 肤色模型 ADABOOST SVM fdsst
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基于视觉的移动机器人目标跟踪方法 被引量：64
5
作者 余铎 王耀南 +2 位作者 毛建旭 郑海华 周显恩 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期227-235,共9页
为实现对行人目标进行快速稳定地跟踪并简化机器人系统,提出一种快速判别尺度空间相关滤波目标跟踪算法(fDSST)与卡尔曼滤波结合的跟踪方法,解决了跟踪过程中因遮挡造成的目标坐标信息丢失问题。根据相关滤波响应图的震荡剧烈程度设置... 为实现对行人目标进行快速稳定地跟踪并简化机器人系统,提出一种快速判别尺度空间相关滤波目标跟踪算法(fDSST)与卡尔曼滤波结合的跟踪方法,解决了跟踪过程中因遮挡造成的目标坐标信息丢失问题。根据相关滤波响应图的震荡剧烈程度设置遮挡判断标准,利用遮挡判断标准实现fDSST跟踪算法与卡尔曼滤波算法的切换,持续输出目标的位置坐标信息,提升了算法的鲁棒性。移动机器人根据视觉跟踪算法提供的图像坐标,利用基于图像的伺服控制策略完成对目标的跟随任务,简化了移动机器人系统结构。最后将该方法在OTB2013测试集上和移动机器人中进行实验,实验结果表明,该方法对于目标遮挡及尺度变化具有较强的鲁棒性和准确性,同时满足实时性要求。 展开更多
关键词 移动机器人 机器视觉 目标跟踪 快速判别尺度空间相关滤波目标跟踪算法 卡尔曼滤波
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