基于双视线特征感知编组的多目标跟踪方法.pptx
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汇报人:CONTENTS添加章节标题双视线特征感知编组特征提取编组方法编组效果评估优势与局限性多目标跟踪方法跟踪算法原理算法实现流程跟踪效果评估优势与局限性双视线特征感知编组与多目标跟踪的结合结合方式结合效果评估对目标跟踪的影响优势与局限性应用场景与实例分析应用场景介绍实例分析实例效果评估实际应用中的挑战与解决方案与其他方法的比较与传统方法的比较与其他先进方法的比较优缺点分析对未来研究的启示与展望汇报人:
基于多特征匹配的多目标跟踪方法.pdf
一种基于多特征匹配的多目标跟踪算法,其步骤是:首先,针对量测点与目标关联时,匹配特征数量过少的问题,建立了所有目标的特征矩阵,特征矩阵包含了所有目标的检验统计量特征和多普勒频率特征;其次,在寻找最佳关联点时,将所有关联点的特征与目标的特征矩阵进行比对,找出与目标匹配度最高的关联点;最后,确定目标在当前跟踪时刻的运动状态估计值、检验统计量和多普勒频率特征,用于对目标在当前跟踪时刻之后运动状态的估计。本发明通过建立特征矩阵,并寻找与目标特征矩阵最匹配的关联点,解决了当多目标轨迹交叉重叠时目标轨迹跟踪不准确的问
基于特征编组的目标跟踪方法研究的任务书.docx
基于特征编组的目标跟踪方法研究的任务书任务书一、任务背景目标跟踪是计算机视觉中的重要研究方向,在军事、工业、交通等领域都有广泛的应用,如目标识别、视频监控、无人驾驶等。由于目标跟踪的实时性和准确性要求较高,受到了广泛的研究和关注。在目标跟踪中,采用特征编组的方法是一种经典的方法。它将目标图像分成若干个子块,每个子块提取不同的特征,如颜色、纹理、唯一性等,然后将这些特征组合进行跟踪。这种方法具有较好的鲁棒性和适应性,也比较容易实现。因此,本次研究旨在探索基于特征编组的目标跟踪方法,提高目标跟踪的准确性和实时
基于多特征联合与Mean Shift算法的多目标跟踪方法.pdf
本发明提供一种基于多特征联合与MeanShift算法的多目标跟踪方法,包括以下步骤:步骤S100:初始化背景模型,利用帧差法对视频图像的中的背景进行更新,利用背景差法对背景进行差分,然后对视频图像的进行二值化;步骤S200:对二值图像依序进行去噪和多目标分割,得到包含运动目标轮廓的分割图像;步骤S300:基于多特征联合和MeanShift算法对所得分割图像进行多运动目标跟踪运算。该方法采取颜色特征的RGB模型下的R,G,B分量特征,HIS模型下的H,S分量和灰度直方图综合追踪,提高目标追踪结果的鲁棒性
基于比赛环境特征的多目标运动员跟踪方法.docx
基于比赛环境特征的多目标运动员跟踪方法基于比赛环境特征的多目标运动员跟踪方法摘要:多目标运动员跟踪在体育比赛分析和视频监控领域具有广泛应用。然而,由于运动员之间的动态互动和视觉遮挡等因素,多目标运动员跟踪面临着巨大的挑战。为了解决这一问题,本文提出了基于比赛环境特征的多目标运动员跟踪方法。该方法利用比赛过程中的环境特征,包括场景布局、局部结构和运动轨迹等信息,来辅助运动员跟踪。实验结果表明,该方法在运动员跟踪准确性和鲁棒性方面取得了显著的改进。关键词:多目标跟踪,运动员跟踪,比赛环境特征,场景布局,局部结