崔智高
- 作品数：11 被引量：15H指数：3
- 供职机构：中国人民解放军第二炮兵工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪
- 2016年
- 为了提高跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力与跟踪精度,提出一种基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪算法。该算法首先提取目标灰度信息,通过灰度共生的高区分度特征对目标进行二元超分描述,结合三阶张量理论融合目标区域的多视图信息,建立起目标的三维在线表观模型,然后利用线性空间理论对表观模型进行双线性展开,通过双线性空间的增量学习更新,降低模型更新时的运算量。通过二级联合跟踪机制对跟踪估计进行动态调整,以避免误差累积出现跟踪漂移。与典型算法进行多场景试验对比,表明该算法能有效地应对多种复杂场景下的运动目标跟踪。
- 金广智石林锁刘浩牟伟杰崔智高
- 关键词：多线索
- 大视场双目主动视觉传感器的协同跟踪方法被引量：3
- 2014年
- 针对大视场视觉监控的应用,提出了一种基于球面坐标的双目主动视觉传感器协同跟踪方法。首先采用图像特征匹配的方法估计摄像机的内部参数,然后引入球面经纬坐标系作为双目视觉传感器的公共坐标系,最后结合场景深度范围实现目标的协同跟踪。对于任意安装的双目视觉传感器,提出了一种建立球面公共坐标系的新方法,统一了不同参数下的情形,可以实现任意参数下的协同跟踪。实际监控场景下的视频实验,验证了方法的有效性和可行性。
- 崔智高李艾华苏延召金广智
- 关键词：目标跟踪大视场
- 动态背景下融合运动线索和颜色信息的视频目标分割算法被引量：3
- 2014年
- 针对现有动态背景下目标分割算法存在的局限性,提出了一种融合运动线索和颜色信息的视频序列目标分割算法。首先,设计了一种新的运动轨迹分类方法,利用背景运动的低秩特性,结合累积确认的策略,可以获得准确的运动轨迹分类结果;然后,通过过分割算法获取视频序列的超像素集合,并计算超像素之间颜色信息的相似度;最后,以超像素为节点建立马尔可夫随机场模型,将运动轨迹分类信息以及超像素之间颜色信息统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过能量函数最小化获得每个超像素的最优分类。在多组公开发布的视频序列中进行测试与对比,结果表明,本文方法可以准确分割出动态背景下的运动目标,并且较传统方法具有更高的分割准确率。
- 崔智高李艾华冯国彦
- 关键词：视频分割马尔可夫随机场模型
- 一种基于参数重估计和分层匹配的PTZ相机参数修正算法
- 2015年
- 由于多种因素的影响,PTZ(pan-tilt-zoom)相机经过长时间运行后其参数会偏离真实值,因此有必要对相机参数进行修正。针对现有算法参数修正精度低、适应能力弱等问题,提出了一种改进的基于参数重估计和分层匹配的参数修正算法。算法通过引入参数重估计策略,避免了参数修正过程中的误差累积,提高了参数修正的精度;通过设计分层匹配和特征传播步骤,增强了算法对不同尺度图像的适应性。实际场景中的多组实验结果表明,本文算法可以准确修正PTZ相机参数,并且较现有方法更具优越性。
- 崔智高李艾华王涛徐斌蔡艳平
- 关键词：参数修正
- CUDA架构下的高清视频实时校正及显示系统被引量：1
- 2013年
- 为了解决高清视频的畸变校正及显示的实时性问题,提出了一种CUDA架构下的并行加速方案。系统利用张正友标定方法获得摄像机的内部参数和畸变参数,并利用GPU的大规模并行计算能力加速校正过程。校正后,位于显存的图像数据直接利用OPENGL驱动进行显示。针对不同架构GPU片上资源限制不同,设计了一种并行划分参数自整定算法,保证了程序移植到不同GPU后能充分利用硬件资源,实现最佳性能。实验结果表明,本文设计的系统对传统串行处理系统的综合加速比最高可达39倍以上,对2 596×1 920分辨率视频下的处理帧率可达100F/s以上。
- 姜柯李艾华崔智高冯国彦苏延召
- 关键词：高清视频GPU加速参数自整定OPENGL
- 双目协同多分辨率主动跟踪方法被引量：1
- 2013年
- PTZ(pan-tilt-zoom)相机由于其具有可变视角和可变分辨率能力,在视频监控领域得到了广泛的应用。该文针对智能监控的需求,提出了一种基于双目PTZ相机的多分辨率主动跟踪方法。该方法分为离线标定和在线协同跟踪两部分。离线标定部分,提出了一种基于图像特征匹配的单目自标定和基于目标运动信息的双目自标定方法,该方法操作简单,无需标定物,在最大程度上减小了对人工干预的依赖,在此基础上推导了系统所具有的两个重要性质;在线协同跟踪部分,设计了一种分段静止的协同跟踪策略。通过实际监控场景下的视频实验,验证方法的有效性和可行性。实验结果表明,该方法可以在复杂环境下有效的主动跟踪目标,在智能监控领域具有较广泛的应用前景。
- 崔智高李艾华姜柯苏延召金广智
- 关键词：目标跟踪自标定
- 一种同时适应于静止相机和运动相机的前景目标提取方法
- 本发明公开了一种同时适应于静止相机和运动相机的前景目标提取方法，包括如下步骤：构建视频序列时域交叠的多组近邻帧窗口，求解近邻帧窗口的几何运动模型；结合所述运动模型，计算视频序列长时运动轨迹的平均投影误差；将投影误差升序得...
- 崔智高李艾华王涛
- 文献传递
- 采用多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法被引量：6
- 2015年
- 针对现有动态背景下目标检测算法的局限性,提出一种基于多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法.该算法以视频序列多帧跟踪的运动轨迹为基础,通过轨迹分离和像素标记2个阶段实现运动目标的检测:在轨迹分离阶段,利用多组单应约束对视频序列的背景运动进行建模,并基于该约束通过累积确认的策略实现背景轨迹和前景轨迹的准确分离;在像素标记阶段,以超像素为节点建立时空马尔可夫随机场模型,将轨迹分离信息以及超像素的时空邻域关系统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过最小化能量函数得到每个像素的前背景标记结果.与现有基于运动轨迹的方法相比,文中算法不需要仿射摄像机模型的假设,有效地解决了运动轨迹等长带来的轨迹点区域缺失问题,并可同时处理静态背景和动态背景2种类型的视频;在多个公开数据集的测试结果表明,该算法在轨迹分离准确性、轨迹点密度以及像素标记准确率等方面均优于现有方法.
- 崔智高李艾华冯国彦
- 关键词：运动目标检测马尔可夫随机场模型像素标记
- 一种同时适应于静止相机和运动相机的前景目标提取方法
- 本发明公开了一种同时适应于静止相机和运动相机的前景目标提取方法，包括如下步骤：构建视频序列时域交叠的多组近邻帧窗口，求解近邻帧窗口的几何运动模型；结合所述运动模型，计算视频序列长时运动轨迹的平均投影误差；将投影误差升序得...
- 崔智高李艾华王涛
- 结合GLCM与三阶张量建模的在线目标跟踪被引量：2
- 2016年
- 为提高目标跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力和跟踪精度,论文提出一种结合灰度共生(GLCM)与三阶张量建模的目标优化跟踪算法。该算法首先提取目标区域的灰度信息,通过GLCM的高区分度特征对目标进行二元超分描述,并结合三阶张量理论融合目标区域的多视图信息,建立起目标的三阶张量表观模型。然后利用线性空间理论对表观模型进行双线性展开,通过在线模型特征值描述与双线性空间的增量特征更新,明显降低模型更新时的运算量。跟踪环节,建立二级联合跟踪机制,结合当前时刻信息通过在线权重估计构建动态观测模型,以真实目标视图为基准建立静态观测模型对跟踪估计动态调整,以避免误差累积出现跟踪漂移,最终实现对目标的稳定跟踪。通过与典型算法进行多场景试验对比,表明该算法能够有效应对多种复杂场景下的运动目标跟踪,平均跟踪误差均小于9像素。
- 金广智石林锁崔智高刘浩牟伟杰
- 关键词：目标跟踪
