导读:本文包含了自动跟踪算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,自动跟踪,目标,蛋白质,卡尔,神经,塔吊。
自动跟踪算法论文文献综述
岳昊恩[1]（2019）在《基于视频图像的运动目标自动跟踪算法研究》一文中研究指出目标跟踪技术是计算机视觉领域的研究热点之一,在实际生产生活中存在可观的应用前景,例如监控的智能报警和目标自动跟踪、无人机的目标自动跟踪、医学上的显微镜下的运动细胞的自动跟踪等。目标跟踪的目的是获取视频中目标位置,但是由于遮挡、光照变化和尺度变化等带来的干扰,导致获取目标位置存在挑战,面对挑战,很多学者提出了大量的跟踪算法,这些算法主要分为生成式和判别式两类。本文首先梳理了卡尔曼滤波算法、均值偏移算法、粒子滤波算法和光流法等四种生成式跟踪算法,并针对均值偏移算法在遮挡情况下存在目标丢失的问题提出了改进方法,当发生遮挡时,采用帧差法对目标进行检测,从而在目标出现后能够重新定位目标,实现目标出现后的跟踪,实验证明目标出现后改进算法能够成功跟踪目标。之后在对判别式跟踪算法的研究中,选取了核相关滤波算法作为研究对象,并针对该算法尺度不变、特征单一和模板更新叁方面提出改进算法,实验证明改进算法相比较核相关滤波算法的计算精度是有所提高的,但是计算速度下降了较多。最后将两种类型的跟踪算法在OTB50视频数据集中进行综合测试比较,实验结果表明判别式跟踪算法在跟踪速度和精度上都超过了传统的生成式的跟踪算法,但是判别式跟踪方法为了获得更高精度,将会损失一定的跟踪速度。(本文来源于《新疆大学》期刊2019-05-28）
涂雪滢[2]（2018）在《基于KF和MS算法的神经丝蛋白质自动跟踪性能比较》一文中研究指出跟踪研究神经丝在生物医学神经退行疾病领域有重要意义,针对人工标记效率低的现状,提出用计算机自动跟踪神经丝。本文采用Kalman滤波算法和Mean Shift算法对荧光显微下神经丝蛋白质运动视频进行目标跟踪,跟踪结果表明,基于运动模型和估计测量值的Kalman滤波算法在跟踪效果上明显优于基于颜色空间特征的Mean Shift算法。(本文来源于《现代制造技术与装备》期刊2018年07期）
杨怀林[3]（2017）在《基于图像识别的钻头自动跟踪算法》一文中研究指出针对当前方法进行钻头自动跟踪过程中,难以对钻头目标模板进行精确描述且运算较为复杂,存在跟踪误差大的问题,提出一种基于图像识别钻头自动跟踪方法。该方法利用双重卷积理论对钻头原图像进行阈值分割,提取钻头运动图像目标,将提取的钻头运动图像目标进行滤波处理,获得钻头图像的归一化中心矩,采用高斯模型对钻头运动图像目标和背景建模,在此基础上将卡尔曼滤波预测估计思想和均值漂移思想相融合,应用于钻头运动图像目标跟踪过程中,由此完成对钻头的自动跟踪。实验结果表明,所提方法能够有效提升钻头运动图像目标的检测精度,且目标跟踪的稳定性较强。(本文来源于《现代电子技术》期刊2017年17期）
武婷[4]（2017）在《基于视频的塔吊吊钩自动跟踪算法研究》一文中研究指出塔吊驾驶员在操作塔吊的过程中存在视觉盲区,导致驾驶员工作强度大,稍有不慎,便会造成安全事故的发生。目前国内在塔吊上使用的智能监控设备主要是用来测量一些重要的性能指标参数。有些建筑工地采用一般的网络摄像头来解决视觉盲区问题,但它只做简单的视频监控。有些高校也针对塔吊吊钩跟踪进行了研究,但是在变焦模块,无法实现镜头的自动变焦,智能程度低。针对塔吊驾驶员作业过程中视觉盲区和视觉疲劳问题,本文对基于视频的塔吊吊钩跟踪算法进行研究,主要包括特征点检测、特征点跟踪和摄像头变焦叁部分。为了扩大吊钩的识别面积,在吊钩上方放置标志物,通过对标志物的跟踪实现对吊钩的跟踪。首先通过改进的SIFT算法提取标志物感兴趣区域的角点,改进的SIFT算法大大的加快了特征点检测的速度,将其应用到目标跟踪中有效的提高算法的效率。然后通过金字塔光流算法对特征点进行跟踪,但在实际工程应用中,由于光线变化等干扰,会导致角点漂移,进而导致错误的跟踪结果。针对该问题,本文采用一种新的角点分类算法,该算法能有效的滤除跟踪错误的点,随着不稳定特征点的逐渐剔除,目标的有效特征点逐渐减少甚至消失。针对特征点跟踪这一缺点,本文运用了特征点跟踪与粒子滤波结合的方法。采用了协方差矩阵技术来描述目标,作为粒子滤波的观测值。在摄像头变焦模块,建立了镜头自动变倍模型。通过镜头自动变倍模型,使得监控目标始终以合适的尺寸显示在画面中。为了验证跟踪算法的有效性,本文分别对标志物运行视频和发生大幅度旋转的目标视频数据进行了实验,验证了该跟踪算法的有效性;并通过标志物的运动模拟吊钩的运行视频,验证了镜头自动变倍模型的有效性。(本文来源于《山东科技大学》期刊2017-06-01）
李夏林,刘雅娟,朱武[5]（2017）在《超声电源频率自动跟踪的模糊控制算法研究》一文中研究指出针对大功率超声应用中工作频带窄、频率跟踪速度要求快的特点,提出将模糊控制智能算法和直接数字频率合成技术相结合的频率自动跟踪方案。依据经验归纳制定模糊控制器来快速跟踪工作频率,将驱动频率调节至谐振频率附近。随后只采用直接数字频率合成技术进行频率的微调节,使得电源频率工作在超声换能器的谐振频率点上。最后,通过在MATLAB软件以及实验测试对控制算法进行验证,表明本文算法具有可行性,能够实现对大功率超声波电源的频率自动跟踪。(本文来源于《应用声学》期刊2017年02期）
杨新鹏,邓新莉[6]（2016）在《一种基于仿人智能的无模型自动跟踪控制算法》一文中研究指出为了解决复杂过程难于实施数学建模控制,探讨了一种基于仿人智能的无模型自动跟踪控制算法。文中指出了复杂过程控制中存在的问题,讨论了无模型控制的本质与无模型控制算法,基于仿人智能研究了人类对过程实施控制的流程,构造了一种启发式的自动跟踪控制算法。以二阶大滞后过程控制为例,实验仿真良好的跟踪曲线特性验证了该算法的优秀控制品质,表明文中所构建的无模型自动跟踪控制算法是可行与合理的。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2016年11期）
巨刚,袁亮,刘小月[7]（2016）在《多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪》一文中研究指出神经丝蛋白质是医学中研究肌萎缩侧索硬化症病情进展的标志物.为了能精确捕获某种神经丝蛋白质在神经鞘中的活动特性,引入了一种多方法融合的粒子滤波算法跟踪神经丝蛋白质的运动.该算法汲取颜色直方图法、核函数法及图模法等的优点,融合粒子滤波算法,实现自动跟踪神经丝蛋白质.此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重迭到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题.但在重采样过程中,容易造成一些粒子丢失各向异性而导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,故结合粒子滤波算法提出了一种改进重采样约束方法.实验结果表明,基于改进重采样法及多方法融合的粒子滤波算法较传统算法能有效地减少样本贫化问题,并且可以高精度地跟踪移动、变形的神经丝蛋白质,为医学中神经丝蛋白质研究提供了新支撑方法.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2016年04期）
王善喜[8]（2016）在《牙科手术视频监控与焦点目标自动跟踪算法研究》一文中研究指出随着经济的飞速发展,生活水平不断提高,越来越多的人意识到口腔健康的重要性。在口腔疾病中,龋齿病发病率较高。修牙、补牙、换牙等病例大幅度增加,使得医护人员紧缺。为了解决这个难题,培养更多优秀的牙科医生迫在眉睫,专家会诊进行牙科手术的视频成为宝贵的学习资源。牙科手术视频监控可以多角度放大图像,使牙医更清晰的观测牙齿病变部位,易于诊断,同时,使患者感到治疗过程更安全,更人性化,大大减少了医患矛盾,对医患双方都是有益的,具有广阔的市场应用前景。课题的设计方案在固定的摄像头的基础上,增加了云台控制以及调焦控制,可以自动跟踪牙科手术视频中的运动目标,并使焦点目标以预定的尺寸显示在屏幕中间,监控跟踪过程更加智能化;通过Android系统的移动设备手动控制PTZ摄像头,保证自动控制系统出现故障时,牙科手术能顺利进行,更加人性化。主要研究工作如下:(1)从牙科手术视频监控的人性化及实用性角度出发,对基于OpenCV平台、Android系统的移动设备、PTZ摄像头和PC机和显示屏等组成的系统框架进行分析,设计出PTZ摄像头实时自动跟踪牙科手术视频系统的整体方案。(2)基于Android平台,开发了手动控制PTZ摄像机的软件,通过无线通信连接,利用云台控制界面与调焦控制界面以及其他辅助功能界面,实现对PTZ摄像机的远程控制,通过镜头放大倍数与调焦指令个数,得到两者线性关系。(3)对视频图像灰度化处理,滤波去除噪声,增强图像效果,分析常用检测算法优缺点,设计五帧差分法进行运动目标检测,并以HSV颜色直方图作为模型特征,通过改进的Camshift算法对运动目标定位,Kalman滤波器进行预测补偿,获得每一帧视频图像的质心坐标,计算与视域中心坐标差值的绝对值,为云台的控制做准备。(4)建立云台自动跟踪模型和镜头自动变倍模型,计算云台调整转动的角度,当质心坐标与视域中心坐标差值的绝对值小于预先设置的阈值时,云台不会转动;当只有水平方向绝对值大于预先设置的阈值时,云台水平方向转动,当只有垂直方向绝对值大于预先设置的阈值时,云台垂直方向转动。当水平方向与垂直方向的绝对值都大于预先设置的阈值时,镜头优先向转动时间少的方向转动。镜头自动变倍模型依据镜头放大倍数与指令个数的线性关系进行调焦控制,完成自动调焦功能。(本文来源于《北京工业大学》期刊2016-06-22）
倪婧[9]（2016）在《卫星天线自动跟踪算法的研究》一文中研究指出在卫星移动通信系统中,天线自动跟踪技术是非常关键的技术。而在天线自动跟踪技术中,最关键的问题是天线对卫星捕获和跟踪的速度。本文采用的是一种较新的跟踪算法,它能够有效提高系统跟踪的速度和准确度。本文主要对移动卫星通信系统需要解决的问题、步进跟踪系统的基本原理、存在问题以及解决措施等问题进行了探讨。(本文来源于《山东工业技术》期刊2016年08期）
隋修武,田松,余保付,葛辉[10]（2015）在《交通场景中的实时多目标自动跟踪算法》一文中研究指出针对交通场景中多目标跟踪过程中实时性和鲁棒性的问题,提出一种基于混合高斯和稀疏光流的多目标自动跟踪算法。该算法利用自适应背景差分法提取前景目标,用特征点对目标进行表达,通过稀疏光流算法建立起前后帧间的数据关联,并通过模版更新机制来降低可能的较大形变带来的干扰。实验结果表明,该算法适用于多数交通场景,实时性较好,对光照和噪声都具有很强的鲁棒性,可以实现对多目标的准确而又稳定的跟踪。(本文来源于《电子技术应用》期刊2015年10期）
自动跟踪算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
跟踪研究神经丝在生物医学神经退行疾病领域有重要意义,针对人工标记效率低的现状,提出用计算机自动跟踪神经丝。本文采用Kalman滤波算法和Mean Shift算法对荧光显微下神经丝蛋白质运动视频进行目标跟踪,跟踪结果表明,基于运动模型和估计测量值的Kalman滤波算法在跟踪效果上明显优于基于颜色空间特征的Mean Shift算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自动跟踪算法论文参考文献
[1].岳昊恩.基于视频图像的运动目标自动跟踪算法研究[D].新疆大学.2019
[2].涂雪滢.基于KF和MS算法的神经丝蛋白质自动跟踪性能比较[J].现代制造技术与装备.2018
[3].杨怀林.基于图像识别的钻头自动跟踪算法[J].现代电子技术.2017
[4].武婷.基于视频的塔吊吊钩自动跟踪算法研究[D].山东科技大学.2017
[5].李夏林,刘雅娟,朱武.超声电源频率自动跟踪的模糊控制算法研究[J].应用声学.2017
[6].杨新鹏,邓新莉.一种基于仿人智能的无模型自动跟踪控制算法[J].兵器装备工程学报.2016
[7].巨刚,袁亮,刘小月.多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪[J].西安电子科技大学学报.2016
[8].王善喜.牙科手术视频监控与焦点目标自动跟踪算法研究[D].北京工业大学.2016
[9].倪婧.卫星天线自动跟踪算法的研究[J].山东工业技术.2016
[10].隋修武,田松,余保付,葛辉.交通场景中的实时多目标自动跟踪算法[J].电子技术应用.2015
论文知识图
