基于目标跟踪的抽油机运行状态监测

来源 :中国石油大学(华东) | 被引量 : 2次 | 上传用户:nickyhuang00
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目标跟踪是构建保护人们生命和财产安全的智能视频监控系统中非常重要的一步。尽管目标跟踪在跟踪速度和准确性方面已取得很大的进步,但由于目标跟踪的过程中会受到诸如光照变化、遮挡、旋转等干扰因素的影响,因此既能实时、准确率又高并且稳定性强的跟踪的算法仍然很少。为此,本文提出了结合目标检测的长时目标跟踪算法(LT-DCF)来提高目标跟踪的稳健性。该算法将方向梯度直方图特征、颜色特征和尺度不变特征融合在一起,将基于相关滤波器的目标跟踪与基于深度特征流的目标检测并行到一起。LT-DCF算法的主要创新点如下:1)将尺度不变特征、方向梯度直方图特征与颜色特征融合,很大程度上缓解了由于尺度变化和平面内旋转引起的跟踪失败问题。2)使用较大尺寸的检测图像块和较小尺寸的滤波器来增加真实样本的比例,以解决由目标快速运动引起的目标损失问题。3)在目标跟踪的基础上,每隔几帧进行一次目标检测,若检测器发现跟踪器检测的目标不正确,立刻反馈给跟踪器进行小范围内的重新跟踪,并行的目标跟踪与目标检测在不降低跟踪效率的前提下,使得目标跟踪的稳健性大大提高。本文通过VOT数据集、OTB数据集、油田数据集对LT-DCF算法进行检验。首先在VOT2015与VOT2016数据集上评估了LT-DCF方法的重叠率、距离精度和帧率。其次在OTB数据集上与其他类方法进行了对比。在这两个官方数据集上,LT-DCF方法都表现出超高的稳定性。最后LT-DCF方法应用在油田上,对抽油机的运行状态进行实时的监测。实验证明,该方法是实时有效的。
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