彭志勇
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
- 供职机构：山东大学控制科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 自适应分块的多特征融合多目标跟踪被引量：8
- 2017年
- 针对多目标跟踪过程中存在目标遮挡、表观变化以及目标相似的情况,提出一种基于自适应分块的多特征融合粒子滤波多目标跟踪方法.该方法首先根据目标灰度投影进行自适应分块,融合颜色直方图及方向梯度直方图特征描述各子块,并引入加权Bhattacharyya系数计算粒子的子块匹配度;然后利用模糊C均值聚类获得每个目标的粒子群,得到目标最优状态估计;最后融入粒子空间信息更新子块权重.实验结果表明,该方法在多种复杂情况下,均能准确鲁棒地跟踪多个目标.
- 别秀德刘洪彬常发亮彭志勇
- 关键词：多目标自适应分块多特征融合HOG粒子滤波
- 基于改进最小二乘法的一种椭圆检测与定位方法被引量：1
- 2015年
- 针对视觉测量中椭圆目标检测定位精度低的问题,提出一种高效的椭圆检测与识别方法。该方法首先采用边缘跟踪算法将检测到的离散边缘连接,然后采用改进的最小二乘法拟合椭圆。由于最小二乘法的拟合选择点可能包含误差点,所以会对椭圆拟合的最后结果产生偏差。针对这种情况,采用对选择点设定限制条件的方法,防止两选择点之间的距离过近,一个点可能为误差点。先在设定的限制条件下选取6个点拟合椭圆,然后计算与此椭圆匹配的所有样本点个数。构造了一种快速准确剔除误差较大样本点的改进椭圆拟合算法,拟合出具有高精度的椭圆,并且算法的速度能够满足实时性的要求。
- 别秀德彭志勇
- 关键词：边缘检测最小二乘法
- 基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法被引量：15
- 2015年
- 提出了一种基于HSV模型和特征点匹配相结合的行人重识别算法。首先根据改进的HSV空间颜色量化策略,比对两幅行人图像的躯干和腿部主颜色是否一致,以快速确定备选目标;然后对备选目标,利用环形Gabor滤波器组生成多尺度图像,再利用改进的FAST算法和BRIEF算法对多尺度图像进行特征点提取与描述,最后利用暴力算法和随机抽样一致性算法进行特征点匹配和提纯,以达到较好的匹配效果。实验结果表明,本文提出的行人重识别算法具有较高的识别准确率,识别速度达到12frames。
- 彭志勇常发亮刘洪彬别秀德
- 关键词：HSV模型特征点匹配
- 一种增强型Mean Shift跟踪算法
- 2015年
- 针对传统的Mean Shift跟踪算法不能适应目标尺度变化、遮挡的情况,以及易于陷入局部极值的问题,本文提出了一种增强型Mean Shift跟踪算法。该算法采用变化的核函数带宽进行跟踪,在目标未被遮挡的情况下更新目标模型,并且引入Kalman滤波器预测目标位置,有效的解决了上述问题。实验结果表明,本文提出的增强型Mean Shift跟踪算法具有较高的准确性和实时性。
- 彭志勇别秀德
- 关键词：目标跟踪SHIFTKALMAN滤波器核函数
