一种新型全局运动估计算法
计算机视觉中的目标跟踪与运动估计算法
计算机视觉中的目标跟踪与运动估计算法摘要:随着计算机视觉技术的迅猛发展,目标跟踪与运动估计成为了计算机视觉领域一个重要的研究方向。
目标跟踪是指在给定的视频序列中,通过对目标的连续观察和判断,实时地追踪目标的位置,运动估计则是通过对目标在图像或视频序列中的运动进行建模和预测。
本文将介绍目标跟踪与运动估计的基础概念、常用算法和应用领域,并讨论其挑战和发展趋势。
1.引言计算机视觉是一门研究如何使计算机能够“看”的学科,它将图像处理、模式识别和人工智能等知识相结合,旨在模拟人类的视觉系统,实现对图像和视频的理解和分析。
目标跟踪与运动估计是计算机视觉领域的一个重要方向,具有广泛的应用前景。
2.目标跟踪算法目标跟踪算法是指在给定的视频序列中,通过对目标的连续观察和判断,实时地追踪目标的位置。
常见的目标跟踪算法包括基于模板匹配的方法、基于特征匹配的方法、基于相关滤波的方法等。
这些算法利用了图像中目标的特征信息(如颜色、纹理、形状等)来判断目标的位置,并通过更新模型或特征来实现目标的连续跟踪。
3.运动估计算法运动估计是指通过对目标在图像或视频序列中的运动进行建模和预测。
常见的运动估计算法包括基于光流的方法、基于特征点匹配的方法、基于深度学习的方法等。
这些算法利用了图像序列中的像素或特征点之间的变化关系,预测目标的未来位置,进而实现对目标的运动估计。
4.应用领域目标跟踪与运动估计在很多领域有着广泛的应用,例如视频监控、交通管理、移动机器人、虚拟现实等。
在视频监控领域,目标跟踪与运动估计可以实时地追踪事件发生的位置和运动轨迹,提供重要的监控信息。
在交通管理领域,目标跟踪与运动估计可以预测交通流量和车辆轨迹,提供交通优化的参考。
在移动机器人领域,目标跟踪与运动估计可以实现对机器人的自主导航和动作控制。
在虚拟现实领域,目标跟踪与运动估计可以实现用户动作捕捉和虚拟对象的交互。
5.挑战和发展趋势目标跟踪与运动估计在实际应用中仍面临一些挑战,如目标形变、光照变化、遮挡等。
运动估计算法简述
运动估计算法简述标签:搜索运动估计预测矢量算法分类:探索H.2642007-02-03 13:59马上要做运动估计算法,重点整理了一下这方面的内容。
帧间预测编码可以简单地分为单向预测、双向预测、多帧预测。
而H.264标准采用了多帧预测,参考帧可达5—15帧。
运动补偿采用较多的有运动矢量估计[重叠块运动补偿(OBMC)]、全局运动估计、基于象素点的运动估计、基于区域的运动估计、基于网格的运动估计。
1.单向预测原理:将重建帧和参考帧送运动参数估值器(ME)比较得到运动矢量,再将运动矢量和重建帧送到运动补偿预测器中,得预测帧Ft^(x,y)。
Ft^(x,y)=Ft(x+i,y+j) 其中(i,j)即MV2.基于块匹配算法的运动矢量估计简单地说就是以块为单位分配运动矢量。
在前一帧搜索区(M+2Wx,M+2Wy)内找到与当前帧块相匹配的块,位移d(i,j)即为运动矢量。
常用的块匹配准则有:均方误差(MSE)最小准则,绝对误差均值(MAD)最小准则、NCCF准则。
搜索方法:a.穷尽搜索计算(2Wx+1)×(2Wy+1)个MAD值,全局最优,计算量大。
b.快速搜索(1)分层的和多分辨率的快速块匹配方法(2)基于连续消除的快速块匹配方法(3)固定搜索模式的快速块匹配方法(e.g.三步搜索法)(4)基于时空相关性和视觉特性的快速块匹配方法3.重叠块运动补偿(OBMC)为解决方块效应特别是运动矢量估计不准确或物体运动不是简单的平移运动以及一个块中有多个不同物体运动时的问题,采用OBMC方法,即一个像素的预测不仅基于其所属块的MV估计,还基于相邻块的MV估计。
4.运动估计•运动表示法:(1)基于块的运动表示法帧间宏块分割区域大小的选择:大分区,表征MV的选择和区分割类型的比特数较少,但运动压缩的冗余度较高,运动补偿残差在多细节区域能量很高。
小分区,运动补偿残差能量较低,但需要较多的表征MV的选择和区分割类型的比特数,运动压缩的冗余度较低。
一种改进的快速全局运动估计算法
1 . 36
・
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21 0 0年 1 0月
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博 士论 文 ・
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文章编号:1o 48 00 o l 8 o 文献 码: 0 —32( 1) —I2— 4 0 2 2 I ) 标识 A
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[ yw rs Ke o d ]Glb l t nE t t nGME ; ain set o a Moi smai ( o i o )Grde t cn( De GD) loi m; lc thn g rh B ag rh Bo kMacig oi m(MA)I rt e esS u r( S t Al t ;t ai at qaeI ) e vL L
[ src]T i pp r rsns ni rvdfs Go a MoinE t t nG ) loi m ycmbnn i —t to n a io a Abta t hs ae eet a p mpo e t lb l t smai ( ME ag rh b o iigw t t s pmehdadt dt n l a o i o t h wo e r i
me h d i u e n t e f a u e p x l ih a e s lc e r m h e i u ls mp e l c st th v e n e c u e tir t LS t o s s d o h e t r i e s wh c r e e td fo t e r sd a a l d b o k ha a e b e x l d d ou l s wi I Ex e i n a e h p rme t l r s ls v l t h t t e e t t n s e d o mp o e l o i m e c e 4 /,i i i s f se ha FRGM E a g rt m,a d i g t e u t a i e t a h si i p e f i r v d a g rt da ma o h r a h s 1 2 msf t s 13 t 1 me a t rt n F T l o ih n t e s
四步法运动估计算法
四步法运动估计算法
"四步法"运动估计算法通常指的是在计算机视觉中用于估计物
体运动的一种方法。
这个方法包括四个基本步骤。
请注意,具体的实现可能会有所不同,以下是一个概括:
1.特征提取(Feature Extraction):
从连续的图像帧中提取特征点或特征描述子,这些特征可以唯一地标识场景中的关键点。
常见的特征包括角点、边缘等。
2.特征匹配(Feature Matching):
将第一帧和后续帧中提取的特征进行匹配,以确定它们在不同帧之间的对应关系。
这可以使用各种匹配算法,如最近邻匹配、光流等。
3.运动模型估计(Motion Model Estimation):
根据特征匹配的结果,使用运动模型来估计物体或相机的运动。
运动模型可以是刚体变换、仿射变换等,取决于场景的复杂性。
4.运动参数优化(Motion Parameters Optimization):
通过优化算法(例如最小二乘法)对运动模型的参数进行调整,以最小化特征点在相邻帧之间的误差。
这一步旨在提高运动估计的准确性。
这个四步法的运动估计算法在许多计算机视觉应用中都有应用,包括目标跟踪、光流估计、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)等。
在实际应用中,也可能需要考虑图像噪声、遮挡、光照变化等因素,因此算法的鲁棒性也是一个重要的考虑因素。
需要注意的是,这只是一种常见的运动估计方法之一,还有其他许多复杂的算法和技术,具体选择取决于应用场景和需求。
centertrack原理
centertrack原理
CenterTrack是一种基于深度学习的目标跟踪算法,它可以在视频中实时跟踪多个目标的位置和速度。
该算法采用了一种特殊的神经网络结构,可以同时处理目标检测和运动估计两个任务。
CenterTrack的核心思想是将目标跟踪问题转化为一个回归问题。
具体来说,它首先使用一个卷积神经网络(ConvNet)对每一帧图像进行目标检测,得到每个目标的位置和大小信息。
然后,在下一帧图像中,它使用另一个ConvNet来预测每个目标的新位置和大小。
这个ConvNet将前一帧中每个目标的位置和大小作为输入,并输出每个目标在当前帧中的新位置和大小。
然而,由于视频中存在很多干扰因素(例如遮挡、光照变化、背景变化等),单纯地使用这种回归方法很容易出现漂移或者跟丢的情况。
因此,CenterTrack引入了一种新颖的技术——运动估计(Motion Estimation)。
具体来说,它使用光流法(Optical Flow)来估计每个目标在两帧之间移动的向量,并将这些向量作为额外的输入信息传给ConvNet。
这样,ConvNet就可以更好地预测每个目标的新位置和大小,从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。
除此之外,CenterTrack还采用了一些其他的技术来进一步提高跟踪
的效果。
例如,它使用了一种新颖的Matching算法来解决多个目标之间相互遮挡的问题;它还使用了一个轻量级的SiamRPN网络来进行快速跟踪,并且可以在需要时切换到更精确的CenterTrack网络。
总之,CenterTrack是一种非常先进和实用的目标跟踪算法,它采用了多种新颖的技术来解决视频中目标跟踪问题中存在的各种挑战。
视频编码中的运动估计算法探索
视频编码中的运动估计算法探索视频编码是指将连续的视频信号转换为数字形式,以便于存储、传输和处理的过程。
视频编码的核心任务之一是压缩视频数据,以减小文件大小或减少带宽需求。
其中,运动估计是视频编码中一个关键的环节,它能够找到连续视频帧之间的运动信息,并将其利用于压缩算法中。
本文将探索视频编码中常用的运动估计算法及其原理、优缺点以及应用。
一、运动估计的原理及作用运动估计是基于视频序列中的帧间差异进行的。
它通过比较当前帧与参考帧之间的差异来计算运动矢量(Motion Vector,MV)。
运动矢量表示了目标在时域上的运动特征。
在编码时,只需保留运动矢量和差异帧,从而实现视频压缩。
运动估计的作用是找到当前帧与参考帧之间的最佳匹配,以便能够准确描述目标的运动状态。
通过将运动估计的信息传递给解码器,解码器能够使用这些信息来还原出原始视频帧,从而实现视频的连续播放。
二、全局运动估计算法1. 块匹配算法(Block Matching Algorithm,BMA)块匹配算法是最常用的全局运动估计算法之一。
其基本思想是将当前帧划分为若干个块,并在参考帧中寻找与之最佳匹配的块,从而得到对应的运动矢量。
BMA算法简单有效,但在处理快速运动和复杂运动时存在一定的局限性。
2. 平方和差分算法(Sum of Absolute Difference,SAD)平方和差分算法是BMA算法的一种改进。
它通过计算块中像素值的差的平方和来度量差异,从而找到最小差异的块作为最佳匹配。
SAD算法在提高运动估计的精度方面有所帮助,但在速度上相对较慢。
三、局部运动估计算法1. 区域匹配算法(Region Matching Algorithm,RMA)区域匹配算法是一种基于像素的非全局运动估计算法。
它将当前帧的图像划分为不同的区域,并寻找参考帧的区域进行匹配。
RMA算法能够更好地处理复杂运动情况,但计算量和时间复杂度较高。
2. 梯度法梯度法是一种基于局部像素间梯度变化的运动估计方法。
图像处理中的运动估计与运动补偿方法对比研究
图像处理中的运动估计与运动补偿方法对比研究概述:在图像处理领域中,运动估计与运动补偿是常用的技术方法,用于处理视频序列中物体的运动。
运动估计是通过对连续帧之间的像素位移进行分析,来估计物体的运动轨迹。
而运动补偿则是根据运动估计的结果,对图像进行处理,以消除运动导致的图像模糊与变形。
本文将对常用的运动估计与运动补偿方法进行对比研究。
一、运动估计方法1. 基于块匹配的运动估计方法:基于块匹配的运动估计方法将图像划分为多个块,通过搜索邻域中与当前块相似的块,来确定运动向量。
常见的基于块匹配的运动估计算法有全局运动估计法(Global Motion Estimation)和局部运动估计法(Local Motion Estimation)。
全局运动估计法适用于场景变化较小的视频序列,通过对整个图像进行分析来估计全局的运动。
而局部运动估计法则适用于场景变化较大的视频序列,它将图像分为多个小块,对每个小块进行独立的运动估计。
2. 基于光流的运动估计方法:基于光流的运动估计方法利用了物体在连续帧之间的像素强度变化来估计物体的运动。
光流计算方法包括基于亮度的方法和基于特征点的方法。
基于亮度的方法通常使用亮度差分或亮度约束方程来计算光流,它假设相邻帧中像素的亮度保持不变。
基于特征点的方法则通过对图像中的特征点进行跟踪来计算光流,例如使用特征点的轨迹或特征描述子。
3. 基于模型的运动估计方法:基于模型的运动估计方法通过建立物体的数学模型,来估计物体的运动。
常见的基于模型的运动估计方法有基于刚体模型的运动估计和基于非刚体模型的运动估计。
基于刚体模型的运动估计方法假设被观测物体是刚体,运动是刚体的刚性变换。
这种方法可以通过对物体的旋转和平移进行分解来估计运动。
而基于非刚体模型的运动估计方法适用于非刚体物体,它考虑了物体的变形与形变。
二、运动补偿方法1. 基于插值的运动补偿方法:基于插值的运动补偿方法通过对图像进行插值,来消除由于运动导致的图像变形和模糊。
光流法 运动估计
光流法运动估计光流法是一种通过分析图像序列中像素点的移动来进行运动估计的方法。
它可以用于计算物体在连续图像帧中的运动轨迹,从而实现目标跟踪、三维重建等应用。
光流法的基本原理是基于亮度恒定假设,即在相邻两帧图像中,同一物体上的像素点在时间上的变化主要由其在图像平面上的运动引起,而不受光照条件的影响。
光流法通过对图像中像素点的亮度变化进行分析,推导出像素点的运动速度和方向。
在实际应用中,光流法可以分为稠密光流法和稀疏光流法两种。
稠密光流法通过对整个图像进行分析,得到每个像素点的光流向量。
稀疏光流法则只对少数关键点进行分析,得到这些点的光流向量,并通过插值方法得到其他像素点的光流向量。
光流法的计算过程主要分为两个步骤:特征提取和光流计算。
特征提取是指在图像中选择合适的像素点作为特征点,一般选择具有较大亮度梯度的像素点作为特征点。
光流计算是指通过比较相邻两帧图像中特征点的亮度变化,计算出这些点的运动速度和方向。
在计算光流时,通常会使用一些优化算法来提高计算精度和效率。
常用的优化算法包括Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法和金字塔光流算法等。
这些算法通过对光流场进行约束和平滑处理,可以有效地降低噪声的影响,提高光流的准确性。
光流法在计算机视觉领域有着广泛的应用。
例如,光流法可以用于运动目标检测与跟踪,通过计算目标的光流向量可以实现对目标的实时跟踪。
此外,光流法还可以用于三维重建,通过计算相机运动的光流场可以恢复场景的深度信息。
然而,光流法也存在一些局限性。
首先,光流法对光照条件的变化敏感,当光照条件发生变化时,光流法的计算结果可能会出现较大误差。
其次,光流法假设物体上的像素点在时间上的变化主要由其运动引起,这在一些特殊情况下并不成立,如物体表面具有纹理或发生了形变。
光流法是一种基于图像亮度变化的运动估计方法,可以用于计算物体在连续图像帧中的运动轨迹。
通过光流法,可以实现目标跟踪、三维重建等计算机视觉应用。
全局优化问题的几类新算法
全局优化问题的几类新算法全局优化问题的几类新算法全局优化问题是指在给定约束条件下,寻找最优解的问题,涉及到多个变量和多个约束条件。
这类问题在实际中很常见,比如最小化成本、最大化利润等。
而解决全局优化问题的算法有很多种,本文将介绍几种新的算法。
1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化的算法,通过模拟自然界中基因的选择、交叉和变异等过程,来寻找全局最优解。
遗传算法首先生成一组随机解,并根据适应度函数评估每个解的优劣程度。
然后,根据选择、交叉和变异等操作对解进行优化,逐步迭代,最终找到全局最优解。
不同于传统的优化算法,遗传算法具有全局寻优的特点,不容易陷入局部最优解。
2. 蚁群算法蚁群算法是受到蚁群觅食行为的启发而提出的一种算法。
蚁群算法通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,来寻找全局最优解。
在蚁群算法中,每只蚂蚁都会留下信息素,其他蚂蚁通过检测信息素的量来选择路径。
路径上的信息素浓度随着蚂蚁经过而增加,从而使其他蚂蚁更可能选择这条路径。
通过不断迭代,蚁群算法能够找到全局最优解。
3. 粒子群算法粒子群算法是受到鸟群觅食行为的启发而提出的一种算法。
粒子群算法通过模拟鸟群中每只鸟根据个体经验和群体经验来调整自己的位置和速度,从而找到全局最优解。
在粒子群算法中,每个粒子代表一个可能的解,每个粒子会根据自己的位置和速度来更新自己的解,并通过比较当前解与历史最优解来调整自己的位置和速度。
通过不断迭代,粒子群算法能够找到全局最优解。
4. 模拟退火算法模拟退火算法受到固体退火原理的启发而提出的一种全局优化算法。
模拟退火算法通过类似于金属退火的过程,从高温状态逐渐降温,来寻找全局最优解。
在模拟退火算法中,会引入一个接受准则,用于决定是否接受新解。
在高温阶段,接受准则较为宽松,能够接受比当前解要差的解,这样可以更好地摆脱局部最优解。
随着温度的降低,接受准则逐渐变严格,直到得到全局最优解。
5. 其他优化算法除了上述几种新的优化算法外,还有一些其他的优化算法也具有一定的应用价值。
基于仿射变换的快速全局运动估计算法
Ab t a t s r c :Gl b l o in Esi to i n i o t n o l d l s d i o o a M to tmai n s a mp r a t t o wi ey u e n c mpu e ii n,vi o tr vso de pr c s i o e sng,a t rfe d .To r d e t o nd o he i l s e uc he c mput to lc mplxiy o o lmo i n e t— a i na o e t fgl ba to s i ma i ton,a gl ba mo i n s i a i n o l to e tm to me h b s d on t pi e a i n s r t gy t od a e he x lgr d e t t a e wa p o s r— p s d. W ih r g r o g ob lmoto oe t e a d t l a i n mod l e s,s x p r me e fi de s a p e c u e i — a a t r a fne mo li do t d be a s
摘
要 : 局 运 动估 计 是 计 算 机 视 觉 、 频 处 理 等 领 域 广 泛 采 用 的手 段 之 一 。为 了降 低 全 局 运 动 估 计 计 算 复 全 视
求全局最优化的几种确定性算法
求全局最优化的几种确定性算法全局最优化是一个在给定约束条件下寻找函数全局最小或最大值的问题。
确定性算法是指每次运行算法都能得到相同的结果,且结果能确保接近全局最优解。
以下是几种常见的确定性算法:1. 梯度下降法(Gradient Descent)梯度下降法是一种迭代优化算法,通过沿负梯度方向逐步调整参数值,直至找到函数的最小值或最大值。
该算法对于凸函数是有效的,但可能会陷入局部最优解。
可以通过调整学习率和选择不同的初始参数值来改进算法的效果。
2. 牛顿法(Newton's Method)牛顿法利用函数的二阶导数信息来找到函数的最小值或最大值。
它基于泰勒级数展开,通过使用当前点的一阶和二阶导数来逼近函数,然后迭代地更新参数值。
牛顿法通常比梯度下降法更快地收敛到全局最优解,但它可能需要计算和存储较大的二阶导数矩阵。
3. 共轭梯度法(Conjugate Gradient)共轭梯度法是一种迭代法,用于求解线性方程组或优化问题。
它利用问题的海森矩阵或其逼近的特殊性质,在有限次迭代后得到准确解。
共轭梯度法在解决大规模问题时具有可伸缩性,且不需要存储大规模矩阵。
4. BFGS算法(Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno Algorithm)BFGS算法是一种拟牛顿法,用于解决无约束非线性优化问题。
它通过近似目标函数的海森矩阵的逆矩阵来逼近最优解,从而避免了计算海森矩阵的复杂性。
BFGS算法具有快速的收敛性和较好的全局收敛性。
5. 遗传算法(Genetic Algorithms)遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法,通过模拟自然界的选择、交叉和变异过程来最优解。
它将问题表示成一个个基因型,通过使用选择、交叉和变异等操作来产生新的个体,并根据适应度函数评估每个个体的好坏。
遗传算法具有全局能力,可以处理非线性、非凸函数以及离散优化问题。
6. 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)粒子群优化算法是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法。
一种新的快速运动估计算法
步的搜索 都是 以上一 步 的最佳 匹配点 进行下 一 步 搜 索 , 而不 考 虑其 它 的已搜 索 点 , 因此 T S算 法 容易 陷入 S
局 部最优 。NT S和 F S算法 虽有 所改 进 , 由于没 有 考 虑运 动矢 量 的分 布特 点 , 索 的效 率 不 高 。1 9 S S 但 搜 9 7年 出现的 D S算法 及其 以后 的改进 型 L , 有 良好 的搜索 效果 和较 少 的搜索 次数 , 现在 的视 频 压缩 算 法最 常用 6具 ] 是
文 章编 号 : l O 一 3 2 2 0 ) 0 1 3 — 4 O l4 2 ( 0 7 1 — 6 5 0
一
种 新 的快 速 运 动估 计 算 法
刘昌松, 严高师, 蔡建荣
( 4
摘
要 : 数字化战场的发展使得红外图像信息的传输量迅 速增加 , 因此必须对 图像信 息进行压 缩处理 ,
1 块 匹 配准 则
块 匹配算法 对 图像 中物体 的运动 作 了一 定 的假 设 和 限制 , 化 了运 动分 割 , 基本 原 理 是 将 图像 划分 为 简 其 N×N 固定大 小的方 块 , 后对 每块 分别处 理 。将 当前 场的某 一块 在前 一场 的一个 特定 区域 中搜索 , 据某 一 然 依 个 匹配准则 得到最 佳 匹配块 , 以这 一最 佳 匹配块作 为 当前 方块 的预测 块 , 同时将得 到 的位置矢 量 作为 当前块 的 运 动矢量 。 由该算 法 的描述 可 以看 出 , 匹配算法 是在 块 内运 动场 一致性 的假设 下实 现 的 , 块 即假设 方 块 内所有 像 素均具有 相 同的运 动参数 , 这种 运 动被 看成 是 刚 体 平 移 。块 匹 配算 法 的优点 是 分 割 及 编码 简单 , 现开 销 实 小 ; 点是对 比较 复杂 的场景 和快速 运 动的场 景无法 得 到 良好 的预测效 果 。在块 匹配运 动估 计过 程 中 , 缺 匹配
sfm算法定义
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是一种实时获取和处理传感器数据并构建环境地图的算法。
SFM(Structure from Motion)是SLAM算法中的一个重要组成部分,主要用于从图像或其他传感器数据中恢复出场景的三维结构。
SFM的核心思想是通过比较传感器获得的图像序列,根据单张图像中的像素及其对应的运动轨迹来重建场景的三维模型。
该算法主要涉及到以下三个步骤:
1. 特征检测和描述:首先,需要从图像中检测出关键点(特征点),并描述这些点的位置和方向。
通常使用SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)等算法进行特征检测和描述。
2. 相机运动估计:基于这些关键点,通过优化算法(如最小二乘法)估计相机的运动轨迹,包括旋转和平移。
这一步通常使用RANSAC(随机抽样一致性)等算法进行鲁棒性处理,以排除误检测和误匹配的影响。
3. 三维重建:根据相机运动轨迹和关键点的位置和方向,使用三角化等算法计算出场景中每个点的三维坐标,从而构建出场景的三维模型。
SFM算法的优点在于能够实时地获取环境地图,并且具有较高的精度和鲁棒性。
但是,该算法也存在着一定的局限性,如对光照条件和环境纹理的依赖性较大,对于复杂环境的适应性有待提高等。
总的来说,SFM算法是一种基于图像的场景三维重建技术,通过提取图像中的关键点和运动轨迹,估计相机的运动轨迹,并使用三角化等算法构建出场景的三维模型。
该算法在计算机视觉、机器人导航等领域具有广泛的应用价值。
基于三参数模型的快速全局运动估计
Ab t a t Gl b I o i n e tma i n i l i o t n a k f r ma y v d o p o e sn p l a i n . sr c o a t s i t s al mp r a tt s o n i e r c s i g a p i t s m o o c o I h s p p r a n w a t m e h d i r p s d t s i a e g o a o i n , wh c s b s d o n t i a e , e f s t o s p o o e o e t t l b lm to s m ih i a e n a 3 p r me e d 1 - a a t r mo e .W h l t e n w o e s s l s a a e e o d s rb n s i a e g o a — i h e m d lu e e s p r m t r t e c i e a d e tm t l b lmo e t n.ise tma i n r s lsa e s i c u a e a e u t l . B sd s n t e WO a p o c e r r — i o t s i to e u t r tl a c r t d q a e y l e i e ,a o h rt p r a h s a ep o
王 嘉 王海峰 刘青 山 卢汉清
( 国科 学 院 自动 化研 究 所 模 式 识 别 国 家重 点 实验 室 中 北 京
10 8 0 0 0)
摘 要
提 出 了一 种 新 的全 局 运 动估 计 方 法— — 基 于 三 参 数 模 型 的快 速 全 局 运 动 估 计 . 的 参 数 模 型 在 保 证 准 确 新
一种新的块匹配运动估计算法
Ne B c t h n o i n Es i a i n Al o i m w l k Ma c ig M to tm to g rt o h
Y U Bo
( l t ncE gn eigD p r n , n g a ie i f eh o g , o g u n 5 3 0 C ia E e r i n ier e a t t D g u nUnv r t o c n l y D n g a 2 8 8, hn ) co n me e sy T o
m a c i g mo in s i to ag rt m wa d v lp d. T h e e i e t l e u t h ws ha t e p r to t h n to e tma i n l o ih s e eo e e xp rm n a r s l s o t t h o e a in a o n f t i e m e h d i e s t n EBM A e h d a s h g e r cso h n t r e s e s a c ng m u to h s n w t o s l s ha m t o nd ha i h r p e ii n t a h e —t p e r hi meh t od.
Ab tac :No ii g t e c re a in o h i hb rf a si ie e u nc s,a d b s d o h n l sso h sr t tcn h o r lto ft eneg o r me n vd o s q e e n a e n t e a a y i ft e hi h p e iin o o k ma c i g me h d a d t i h s e d o p r to ft r e se e r h,amo iid bo k g r cso fblc t h n t o n heh g p e fo e a i n o h e —t 算 法及 其 改进 算 法 。我 们 把 图像 域 分 割 成
cartographer算法
cartographer算法Cartographer是一种先进的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法,用于在未知环境中同时构建地图和定位机器人。
下面是Cartographer算法的详细说明,并给出相应的伪代码。
算法说明:1初始化:创建空地图和初始机器人位姿。
2数据获取:获取激光雷达数据和IMU数据。
3运动估计:使用IMU数据进行运动估计和里程计更新。
4特征提取和匹配:4.1从激光雷达数据中提取特征点。
4.2将新的特征点与先前观察到的地图特征点进行匹配。
4.3利用匹配结果计算机器人的位姿变换。
5闭环检测:5.1通过比较当前帧与先前帧之间的特征匹配,检测是否出现闭环。
5.2如果检测到闭环,执行闭环校正和地图优化。
6位姿图优化:6.1构建位姿图,其中节点为机器人位姿,边表示位姿之间的约束。
6.2使用图优化算法(如g2o)对位姿图进行非线性优化。
7地图更新:7.1使用优化后的位姿更新地图中的特征点位置。
7.2将新的特征点添加到地图中。
8定位:8.1根据地图和激光雷达数据,估计机器人的当前位姿。
伪代码示例:下面是一个简化的伪代码示例,展示了Cartographer算法的主要步骤和函数:# 初始化地图和机器人位姿map= Map()robot_pose = Pose()# 主循环while not end_condition:# 获取传感器数据laser_scan = get_laser_scan()imu_data = get_imu_data()# 运动估计estimate_motion(imu_data)# 特征提取和匹配features = extract_features(laser_scan)match_features(features)# 闭环检测if detect_loop_closure():correct_loop_closure()optimize_map()# 位姿图优化optimize_pose_graph()# 地图更新update_map()# 定位robot_pose = localize(laser_scan, robot_pose)# 更新结束条件update_end_condition()# 输出最终地图map.export()请注意,上述伪代码仅用于演示Cartographer算法的基本流程,并未包含具体函数的实现细节。
求解非线性方程组的一种新的全局收敛的levenberg—marquardt算法
求解非线性方程组的一种新的全局收敛的levenberg—marquardt算法
Levenberg-Marquardt算法是一种全局收敛的求解非线性
方程组的算法,该算法是由Levenberg和Marquardt在1950年
从拟牛顿法的基础上发展而来的。
它能有效地求解非线性方程组,它兼顾了牛顿法的全局收敛性和梯度下降法的局部收敛性,是目前公认的非线性方程组求解中最有效的方法之
Levenberg-Marquardt算法是一种局部拟牛顿法,其基本
思想是在牛顿法的基础上引入一个收敛参数,以达到牛顿法的局部收敛性和全局收敛性的综合。
因此,Levenberg-Marquardt
算法在求解非线性方程组时具有较快的收敛速度和高的精度。
Levenberg-Marquardt算法的具体步骤如下:
1、建立拟牛顿法的迭代公式:DD=(DDD+λD)D−DDD;其中,DD表示迭代步长,J为雅可比矩阵,A为单位矩阵,F
为残差向量,λ为收敛参数。
2、根据迭代公式计算迭代步长DD。
3、根据迭代步长更新变量的值:D=D+DD;
4、根据新的变量值重新计算残差:D=D(D);
5、检查收敛情况,如果迭代收敛,则结束;如果未收敛,则更新收敛参数λ,重复步骤1~
4,直到收敛结束。
Levenberg-Marquardt算法是一种全局收敛的求解非线性
方程组的算法,它能够有效地求解非线性方程组,是目前公认的求解非线性方程组的最有效方法之
一。
它在求解非线性方程组时,兼顾了牛顿法的全局收敛性和梯度下降法的局部收敛性,使得它在求解非线性方程组时具有较快的收敛速度和高的精度。
protracer技术原理
protracer技术原理Protracer技术原理Protracer技术是一种用于追踪物体运动轨迹的先进技术。
它通过利用图像处理和计算机视觉算法,能够准确地捕捉物体在视频或图像中的运动轨迹,从而实现对物体运动的高效分析和跟踪。
Protracer技术的原理主要包括以下几个关键步骤:预处理、特征提取、匹配和运动估计。
预处理阶段是对输入的视频或图像进行预处理,包括去除噪声、图像增强等操作,以提高后续处理的准确性和稳定性。
然后,在特征提取阶段,Protracer技术使用特定的算法从图像中提取出物体的特征点。
这些特征点可以是物体的边缘、角点、纹理等,它们在物体的不同位置上具有明显的变化,能够唯一地标识物体。
接下来,通过匹配算法将特征点与相邻帧中的特征点进行匹配。
匹配算法可以利用特征点之间的几何关系和相似性进行匹配,从而找到物体在不同帧之间的对应关系。
在运动估计阶段,Protracer技术利用匹配到的特征点,通过运动估计算法计算出物体在不同帧之间的运动向量。
运动估计算法可以根据特征点的位置变化,推断出物体的运动轨迹和速度。
Protracer技术的优势在于其高精度和高效率。
它可以实时地捕捉到物体的运动轨迹,并能够在复杂的背景和光照条件下进行准确的跟踪。
这使得Protracer技术在许多领域具有广泛的应用,比如体育竞技、交通监控、动画制作等。
在体育竞技中,Protracer技术广泛应用于高尔夫球、网球等项目的转播中。
通过追踪球的轨迹,观众可以清楚地看到球的飞行路径和弧线,从而更好地理解比赛的进程和策略。
在交通监控中,Protracer技术可以用于追踪车辆的运动轨迹,监测交通流量和拥堵状况,提供实时的交通信息和智能交通管理。
在动画制作中,Protracer技术可以用于追踪角色的运动轨迹,实现真实的角色动画效果。
通过对角色运动的准确追踪,可以提高动画的逼真度和表现力。
Protracer技术是一种先进的物体运动追踪技术,通过图像处理和计算机视觉算法,可以准确地捕捉物体的运动轨迹。
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【 y w rs lblm t net aoi s m t n v l o r r a m n ;P N J o o i o ts g l im ot
1 引 言
全局运 动估计 是指估计视 频序列 中背景运 动规律 , 应用 得很广 泛 , sre编码 如 pi t 全局运 动补偿 编码和 sre图生成 pi t
参数矢量 , ( , 是 0的函数 , , Y) 目标能量 函数定 义 为 R( ) 日
=
进化规戈 是在一个人 口的集合 中不断 收敛的学习过程 .
人 口中的每一个成 员代表 给定 问题寻 优解空 间 中的一个查
找点 : 问题 的求解过程 为: 随机的产生 初始 人 口, 然后在 目标 函数的指 引下 , 使初始解不断 向全局最优解演化 对 目标 函 数只要求能 够计 算 , 不要求连续或进一步可导 。 因此 , 进化计
其中& 是 0 处的 和 () 在 梯度矩阵和Hsa 矩阵 ei sn
岛 = , = ^ 二 十
等, 在基 于运动分割 中全局 运动估计也是 非常重要 的 , 因此 , 研究全局运动估计 是非常有意义的。 由于 目前许多全局运动 估计方法都是基于密度估计的 , 这些方法都 面临这样 两个困 难 : 算代价 高和噪声多 引起 估 汁不 准确 . 计 如何解决计算 量 和估计 精度两者间的矛盾是 当前 的研究热点问题 。 在全 局运 动估计 中, 用 , 表 示某像 素点 在 当前图 像 中的位置 . [ : 用 z , :表示该像 素 在 前一帧 图像 中的对 y 应位置。它们 的对应关系可 以用 6参数仿射参数模型表示
mig 丑 n e u e o g a t n etmain a d w s u e O sa c rp rp r mee Mu l e n w ag — n s i. d c d t kb lmoi si t . n a s t e rh po e aa tr v e o o d ' e o h l i m a c eeae t re s fgo a t et t n h e p r na eu t s o h tt e n w lo rh C l a c lrt e p oea o lb lmoin s main a d te x e me tlrs l h w ta h e ag — t l h o i o i s
【 词 】全局运动估计 ;进化规划 ;峰值信噪 比;算法 关键 【 bt c】I t s ae,anw g bl oo sm tna o t 丑 avne ' vli a r r — A s at n h pr e l a m tne iao l rh w s dac leeo t nr po a r ip o i t i g im d h uo y g m
栽卫恒 ,于 全 ( 解放 军理 工 大学 通信 工程 学 院,江 苏 南京 20 1) 10 6
・
论 文
【 摘
要 】提 出 了 种新 型全局 运动估计算法 , 一 将进化规划算法引^全 局运 动估计算法 中, 能明显加快 全局运
动估计 的计算量 。实验结果表 明, 新算 法有 良好的计算速度和计算 精确性 :
r
^, 由方程 a
JWJ ) 一 , dA = 上
() 3
根据方程 ( ) 3 就可 以得 到 0 处的增量 , 样就可 以求 出 这 下一步参数 + △ F日 ,这 样迭 代可 以逐步减少能 量 函数 , 从而得到有限计算步 内的模型参数的最佳估计 。 这是 G u. as+  ̄ N wo e tn迭代 方法 的基本原理 ,但这种优化 方法不能保证其
式 中 : [ 一 ,( , 一 ( , 表示 处 的残差 ; a = r ] Y ), ) = 0; 0 W是 对角方阵 ,且 = 是 的 H si 矩阵 , ; es n a 如
果残差 比较小 , 那么 可 作 以下 近似 , R o/ oo 由式 【 ) ( )o= . 2 可以得到
i m a uc e o ma c ,a d t e a c r c s amo t e S l e a r dt n l a o i ms r h h s q ik p r r n e n h c u a y 】 l s h al s ta i o a g r h . t f t l i l t
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文章编号 :0 2 8 9 (0 20 — 0 7 0 10 — 6 22 0 )5 0 0 — 2
一
种新型全局运动估计算法
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