基于随机有限集理论的多扩展目标跟踪技术综述

目标跟踪相关研究综述

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/8d5962643.html,/journal/airr https://www.sodocs.net/doc/8d5962643.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.sodocs.net/doc/8d5962643.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.sodocs.net/doc/8d5962643.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.sodocs.net/doc/8d5962643.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。

基于单目视觉的路面车辆检测及跟踪方法综述_胡铟

第24卷　第12期2007年12月 公　路　交　通　科　技 Journal of Highway and Transportation Research and Development Vol .24　No .12 Dec .2007 文章编号:1002-0268(2007)12-0127-05 收稿日期:2006-08-01 基金项目:江苏省科技计划高技术研究项目(BG2005008) 作者简介:胡铟(1973-),男,江西南昌人,博士研究生,研究方向为计算机视觉、目标检测及跟踪.(huyinyx @https://www.sodocs.net/doc/8d5962643.html, ) 基于单目视觉的路面车辆 检测及跟踪方法综述 胡　铟,杨静宇 (南京理工大学,江苏　南京　210094) 摘要:首先介绍了车辆检测算法的3种基本组成部分:检测、验证、跟踪,然后根据算法的组成重点介绍了车辆检测以及跟踪的几种主要算法。车辆检测算法包括基于特征的方法、基于光流场的方法和基于模型的方法,车辆跟踪算法包括基于区域相关的方法、基于活动轮廓的方法、基于特征的方法和MeanShift 快速跟踪算法。根据试验结果对各种车辆检测和跟踪方法的优点、缺点以及实际应用中不同情况下适用范围的局限性进行了综合分析。最后在结论部分总结展望了文中介绍的几种车辆检测和跟踪方法的应用前景,并提出了在实际应用时的一些建议和将来的主要研究和发展方向。 关键词:智能运输系统;车辆检测;单目视觉;跟踪中图分类号:TP391.4 文献标识码:A Vehicle D etection and Tracking Based on Monocular Vision HU Yin ,YANG Jing -yu (Nanjing Univers ity of Science &Technology ,Jian gsu Nanjing 210094,China ) Abstract :First ,the three component of the vehicle detection algorithm including detection , verification and tracking are discussed .Then ,the algorithm of detection and tracking are discussed with emphasis on composition .The vehicle detection algorithm includes feature based ,optical flow based and model based method .The vehicle tracking al gorithm includes region correlation based ,active contours based ,feature based and mean shift based method .The merit and disadvantage of these algorith ms is discussed accordin g to the result of experimentation .Finally ,some suggestions for future research and application are presented .Key words :Intelligent Transport Sy stems ;vehicle detection ;monocular vision ;trackin g 0　引言 近年来随着计算机视觉技术的发展,计算机视觉 在智能交通系统中得到了广泛的应用,如交通事件及流量的监测 [1] 、路面病害检测以及智能车辆的自动导 航等。作为智能交通系统的一个方面,智能车辆利用 检测和智能算法去理解车辆的即时环境,并且提示驾驶员部分或完全控制车辆的行驶。 智能车辆的应用领域可以分为: (1)为驾驶员提供建议或警告(碰撞报警)。(2)部分的控制车辆,可以是持续的驾驶辅助, 如行道线的维持,或者是紧急事件的干预,碰撞的紧急避免措施。 (3)完全的控制车辆(自动驾驶系统)。 在过去的几年中,为了研究改良安全性和防止事故的新技术,许多国家和国际间的项目开始启动。车辆事故的统计数据揭示出其他车辆是驾驶员面临的主要威胁。因此研究对驾驶员发出关于行驶环境和可能与其他车辆碰撞的警告辅助系统受到更多的关注。 利用光学传感器的车辆检测是一个极富挑战性的任务,具体说有如下需要解决的难点问题: (1)车型多样:各种形状,大小,颜色;

机器视觉文献综述

一、机器视觉与图像采集的研究的意义 “作为一项关键性的自动化技术，机器视觉在发展中国家中对经济的现代化非常重要。为了在世界市场中进行竞争，发展中经济不能无限期的依赖于廉价劳动力。“AIA市场分析员Kellett说。同样地，现代化必须实现高效率、高生产率以及高质量。这也是机器视觉的作用所在，”对机器视觉长期需求这样的趋势是发展中国家实现经济现代化的基础。因此，机器视觉对于世界经济的发展将越来越重要。” 二、机器视觉与图像采集的研究的现状 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 三、机器视觉与图像采集技术在各个领域的应用 视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触,因此,对观测与被观测者都不会产生任何损伤,十分安全可靠,这是其它感觉方式无法比拟的. 理论上,人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察,例如红外线、微波、超声波等,而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外线、微波、超声波等图像. 另外,人无法长时间地观察对象,机器视觉则无时间限制,而且具有很高的分辨精度和速度. 所以,机器视觉应用领域十分广泛,可分为工业、科学研究、军事和民用4 大领域. 3. 1 工业领域 工业领域是机器视觉应用中比重最大的领域,按照功能又可以分成4 类:产品质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位. 其应用行业包括印刷包装、汽车工业、半导体材料/ 元器件/ 连接器生产、药品/ 食品生产、烟草行业、纺织行业等.下面以纺织行业为例具体阐述机器视觉在工业领域的应用[9 ] .在纺织企业中,视觉检测是工业应用中质量控制的主要组成部分,用机器视觉代替人的视觉可以克服人工检测所造成的各种误差,大大提高检测精度和效率. 正是由于视觉系统的高效率和非接触性,机器视觉在纺织检测中的应用越来越广泛[10 - 12 ] ,在许多方面已取得了成效.机器视觉可用于检测与纺织材料表面有关的性能指标见表4. 目前主要的研究内容可分为3 大类: 纤维、纱线、织物. 由于织物疵点检测(在线检测) 需要很高的计算速度,因此,设备费用比较昂贵. 目前国内在线检测的应用比较少,主要应用是离线检主要的检测有纺织布料识别与质量评定、织物表面绒毛鉴定、织物的反射特性、合成纱线横截面分析、纱线结构分析等. 此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦。 3. 2 民用领域 机器视觉技术可用在智能交通、安全防范、文字识别、身份验证、医疗设备等方面. 在医学领域,机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析,主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对x 射线透视图、核磁共振图像、CT 图像进行适当叠加,然后进行综合分析,以及对其它医学影像数据进行统计和分析。 3. 3 科学研究领域 在科学研究领域可以利用机器视觉进行材料分析、生物分析、化学分析和生命科学,如

视频目标跟踪算法综述_蔡荣太

1引言 目标跟踪可分为主动跟踪和被动跟踪。视频目标跟踪属于被动跟踪。与无线电跟踪测量相比，视频目标跟踪测量具有精度高、隐蔽性好和直观性强的优点。这些优点使得视频目标跟踪测量在靶场光电测量、天文观测设备、武器控制系统、激光通信系统、交通监控、场景分析、人群分析、行人计数、步态识别、动作识别等领域得到了广泛的应用[1-2]。 根据被跟踪目标信息使用情况的不同，可将视觉跟踪算法分为基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪。基于对比度分析的跟踪算法主要利用目标和背景的对比度差异，实现目标的检测和跟踪。基于匹配的跟踪主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位。基于运动检测的跟踪主要根据目标运动和背景运动之间的差异实现目标的检测和跟踪。前两类方法都是对单帧图像进行处理，基于匹配的跟踪方法需要在帧与帧之间传递目标信息，对比度跟踪不需要在帧与帧之间传递目标信息。基于运动检测的跟踪需要对多帧图像进行处理。除此之外，还有一些算法不易归类到以上3类，如工程中的弹转机跟踪算法、多目标跟踪算法或其他一些综合算法。2基于对比度分析的目标跟踪算法基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪、形心跟踪和质心跟踪等。这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。边缘跟踪的优点是脱靶量计算简单、响应快，在某些场合（如要求跟踪目标的左上角或右下角等）有其独到之处。缺点是跟踪点易受干扰，跟踪随机误差大。重心跟踪算法计算简便，精度较高，但容易受到目标的剧烈运动或目标被遮挡的影响。重心的计算不需要清楚的轮廓，在均匀背景下可以对整个跟踪窗口进行计算，不影响测量精度。重心跟踪特别适合背景均匀、对比度小的弱小目标跟踪等一些特殊场合。图像二值化之后，按重心公式计算出的是目标图像的形心。一般来说形心与重心略有差别[1-2]。 3基于匹配的目标跟踪算法 3.1特征匹配 特征是目标可区别与其他事物的属性，具有可区分性、可靠性、独立性和稀疏性。基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。寻找的 文章编号：1002－8692（2010）12-0135-04 视频目标跟踪算法综述* 蔡荣太1，吴元昊2，王明佳2，吴庆祥1 （1.福建师范大学物理与光电信息科技学院，福建福州350108； 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033） 【摘要】介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展，包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法。重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展。此外，还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展。 【关键词】目标跟踪；特征匹配；贝叶斯滤波；概率图模型；均值漂移；粒子滤波 【中图分类号】TP391.41；TN911.73【文献标识码】A Survey of Visual Object Tracking Algorithms CAI Rong-tai1,WU Yuan-hao2,WANG Ming-jia2,WU Qing-xiang1 （1.School of Physics,Optics,Electronic Science and Technology,Fujian Normal University,Fuzhou350108,China; 2.Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Science,Changchun130033,China）【Abstract】The field of visual object tracking algorithms are introduced,including visual tracking based on contrast analysis,visual tracking based on feature matching and visual tracking based on moving detection.Feature matching,Bayesian filtering,probabilistic graphical models,kernel tracking and their recent developments are analyzed.The development of multiple cues based tracking,contexts based tracking and multi-target tracking are also discussed． 【Key words】visual tracking;feature matching;Bayesian filtering;probabilistic graphical models;mean shift;particle filter ·论文·*国家“863”计划项目（2006AA703405F）；福建省自然科学基金项目（2009J05141）；福建省教育厅科技计划项目（JA09040）

多目标跟踪数据关联方法综述

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/8d5962643.html, 多目标跟踪数据关联方法综述 作者：杨凡弟 来源：《科技视界》2016年第06期 【摘要】本文首先介绍了目标跟踪的基本概念和原理，并对在此过程中最重要的数据关 联进行了论述；再对经典的数据关联方法进行了分析与总结，指出了经典的数据关联方法的基本特征；并对近几年受到广泛关注的“多对一”问题、以及实际应用中基于特征的数据关联进行了总结。最后，基于数据关联的研究现状，提出了需要进一步研究的若干问题。 【关键词】多目标跟踪；数据关联；综述 【Abstract】Firstly， the basic concept， principle of target tracking are introduced， and the importance of data association is analyzed； Secondly， the classical data association methods are summarized and the basic feature of those methods are presented； For tracking a target when more than one target originated measurement may exist within the validation gate， the many-to-one measurement set-to-track association methods are summarized， as well methods based on features. Finally， the future study problems of development of data association methods are presented. 【Key words】Multi-target tracking； Data association； Summary 0 引言 目标跟踪是对传感器接收到的量测信息进行处理，从而维持对目标当前状态估计的过程[1]。目标跟踪在军事和民用领域具有重要的应用价值，随着航空航天、机器人以及智能交通 系统等领域的迅速发展，目标跟踪的越来越受到各国的广泛关注；因此，在近几十年来，这方面的研究相当活跃。目标跟踪的基本原理如下所示[2]： 由于在传感器观测过程和目标跟踪环境中存在的各种不确定性以及随机性，破坏了传感器量测与产生量测的目标源之间的对应关系，因此确定传感器接收到的量测和目标源之间对应关系的数据关联方法是多目标跟踪系统中最重要的内容。 1 经典的数据关联方法 最近邻算法[3]主要思想是，在相关跟踪门内“唯一”地选择与被跟踪目标预测位置距离最近的观测与其相关联，即测量值与目标之间是是一一对应的关系。 概率数据关联（PDA）算法[4]，其主要思想是将跟踪波门中所有量测进行概率意义上的 加权平均作为滤波输出。对多目标跟踪门相交情况进行了详尽的研究之后，Shalom提出了联 合概率数据关联（JPDA）算法[5]，该算法首次引入了聚的概念，按照多目标的跟踪门之间的几何关系将量测划分成多个聚。JPDA算法依次处理每个聚中的量测与目标的关联概率，该方

基于相关滤波器的目标跟踪方法综述

0引言 视觉跟踪是计算机视觉中引人瞩目且快速发展的领域,主要用于获取运动目标的位置、姿态、轨迹等基本运动信息,是理解服务对象或对目标实施控制的前提和基础。其涉及许多具有挑战性的研究热点并常和其他计算机视觉问题结合出现,如导航制导、事件检测、行为识 别、视频监控、自动驾驶、移动机器人等[1-4]。虽然跟踪方法取得了长足进展,但由于遮挡、目标的平面内/外旋 转、快速运动、模糊、光照及变形等因素的存在使其仍然是非常具有挑战性的工作。 近年来,基于相关滤波器CF(Correlation Filter)的跟踪 方法得到了极大关注[5-9]。CF 最大的优点是计算效率高,这归结于其假设训练数据的循环结构,因为目标和候选 区域能在频域进行表示并通过快速傅里叶变换(FFT)操作。Bolme [6]等首次将CF 应用于跟踪提出MOSSE 算法,其利用FFT 的快速性使跟踪速度达到了600-700fps 。瑞典林雪平大学的Martin Danelljan 在2016年ECCV 上提出的相关滤波器跟踪算法C -COT [7]取得了VOT2016竞赛冠军,2017年其提出的改进算法ECO [8]在取得非常好的精度和鲁棒性的同时,显著提高运算速度至C-COT 的6倍之多。 基于CF 的跟踪算法如此优秀,已然成为研究热点。近年和相关滤波有关的论文层出不穷,很有必要对这些论文及相关滤波的发展等进行一个归纳和总结,以推动该方向的发展。文献[9]虽已做过综述并取得了一定效果,但有两点不足:(1)过多介绍现有几种方法的具体细节,没有对更多文献进行对比分析;(2)缺乏对基于相关滤波器跟踪方法的分类对比分析。基于此,本文的不同 ?基金项目:陕西理工大学科研项目资助(SLGKY16-03) 基于相关滤波器的目标跟踪方法综述? 马晓虹1,尹向雷 2 (1.陕西理工大学电工电子实验中心,陕西汉中723000;2.陕西理工大学电气工程学院,陕西汉中723000) 摘要:目标跟踪是计算机视觉中的重要组成部分,广泛应用于军事、医学、安防、自动驾驶等领域。虽然取得了很大进展,但由于遮挡、快速运动、模糊、光照及变形等因素存在,其仍是具有挑战性的研究领域。近年来,属于判别式类型的相关滤波器跟踪方法由于具有非常高的处理速度备受关注。首先介绍了目标跟踪和相关滤波器的基本知识,之后对相关滤波器方法在朴素阶段、循环结构和核技巧、多特征通道、与深度特征的结合、尺度研究、边界效应以及其他信息的利用方面进行了详述,最后对基于相关滤波器方法的研究方向和发展趋势给出了几点看法。关键词:计算机视觉;目标跟踪;相关滤波器中图分类号:TP391 文献标识码:A DOI :10.16157/j.issn.0258-7998.174811 中文引用格式:马晓虹,尹向雷.基于相关滤波器的目标跟踪方法综述[J].电子技术应用,2018,44(6):3-7,14. 英文引用格式:Ma Xiaohong ,Yin Xianglei.Method of object tracking based on correlation filters :a survey[J].Application of Elec-tronic Technique ,2018,44(6):3-7,14. Method of object tracking based on correlation filters :a survey Ma Xiaohong 1,Yin Xianglei 2 (1.Electrical and Electronic Experiment Teaching Center ,Shannxi University of Technology ,Hanzhong 723000,China ; 2.School of Electrical Engineering ,Shannxi University of Technology ,Hanzhong 723000,China) Abstract :Object tracking is an important part in computer vision and is widely used in military,medical,security and autonomous driving.Although great progress has been made,it is still a challenging research field due to the factors such as occlusion,rapid speed,motion blur,illumination and deformation.In recent years,the correlation filter tracking method,one of discriminant type,has attracted much attention due to its higher processing speed.We first introduces the basic knowledge of the object tracking and the correlation filter tracking,and the correlation filter tracking methods in simple stage,we also discussed the circular structure and the kernel trick,the combination of multiple feature channels and deep feature,scale research,boundary effect and the use of other information.Finally,the research direction and development trend of the method based on the correlation filter is given.Key words :computer vision ;object tracking ;correlation filter

单目视觉定位方法研究综述

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单目视觉定位方法研究综述 作者：李荣明， 芦利斌， 金国栋 作者单位：第二炮兵工程学院602教研室,西安,710025 刊名： 现代计算机：下半月版 英文刊名：Modem Computer 年，卷(期)：2011(11) 参考文献(29条) 1.R.Horaud;B.Conio;O.Leboullcux An Analytic Solution for the Perspective 4-Point Problem 1989(01) 2.任沁源基于视觉信息的微小型无人直升机地标识别与位姿估计研究 2008 3.徐筱龙;徐国华;陈俊水下机器人的单目视觉定位系统[期刊论文]-传感器与微系统 2010(07) 4.邹伟;喻俊志;徐德基于ARM处理器的单目视觉测距定位系统[期刊论文]-控制工程 2010(04) 5.胡占义;雷成;吴福朝关于P4P问题的一点讨论[期刊论文]-自动化学报 2001(06) 6.Abdel-Aziz Y;Karara H Direct Linear Transformation from Comparator to Object Space Coordinates in Close-Range Ph- togrammetry 1971 7.Fishier M A;Bolles R C Random Sample Consensus:A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analy-s~s anu Automated tartograpny 1981(06) 8.祝世平;强锡富用于摄像机定位的单目视觉方法研究[期刊论文]-光学学报 2001(03) 9.沈慧杰基于单目视觉的摄像机定位方法的研究 2009 10.任沁源;李平;韩波基于视觉信息的微型无人直升机位姿估计[期刊论文]-浙江大学学报（工学版） 2009(01) 11.刘立基于多尺度特征的图像匹配与目标定位研究[学位论文] 2008 12.张治国基于单目视觉的定位系统研究[学位论文] 2009 13.张广军;周富强基于双圆特征的无人机着陆位置姿态视觉测量方法[期刊论文]-航空学报 2005(03) 14.Zen Chen;JenBin Huang A Vision-Based Method for theCircle Pose Determination with a Direct Geometric Interpre- tation[外文期刊] 1999(06) 15.Safaee-Rad;I.Tchoukanov;K.C.Smith Three-Dimension of Circular Features for Machine Vision 1992 16.S.D.Ma;S.H.Si;Z.Y.Chen Quadric Curve Based Stereo 1992 17.D.A.Forsyth;J.L.Munday;A.Zisserman Projective In- variant Representation Using Implicit Algebraic Curves 1991(02) 18.吴朝福;胡占义PNP问题的线性求解算法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 19.降丽娟;胡玉兰;魏英姿一种基于平面四边形的视觉定位算法[期刊论文]-沈阳理工大学学报 2009(02) 20.Sun Fengmei;Wang Weining Pose Determination from a Single Image of a Single Parallelogram[期刊论文]-Acta Automatica Sinica 2006(05) 21.吴福朝;王光辉;胡占义由矩形确定摄像机内参数与位置的线性方法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 22.王晓剑;潘顺良;邱力为基于双平行线特征的位姿估计解析算法[期刊论文]-仪器仪表学报 2008(03) 23.刘晓杰基于视觉的微小型四旋翼飞行器位姿估计研究与实现 2009 24.刘士清;胡春华;朱纪洪一种基于灭影线的无人直升机位姿估计方法[期刊论文]-计算机工程与应用 2004(9) 25.Mukundan R;Raghu Narayanan R V;Philip N K A Vision Based Attitude and Position Estimation Algorithm for Rendezvous and Docking 1994(02)

视觉跟踪技术发展和难点问题的分析

信息技术与信息化 计算机技术与应用 63 　视觉跟踪技术发展和难点问题的分析 The Tendency of the V isual Tracking and the Analysis of Tr oubles 张　进3 ZHAN G J in 摘　要 　本文介绍了计算机视觉领域里的一种新兴技术即视觉跟踪技术。其中,主要介绍了视觉跟踪技术的产生、发展,同时也提到了跟踪技术中难点问题和解决思路。 关键词 　视觉跟踪　目标检测　目标识别　目标跟踪 Abstract I n this paper,it describes a new technol ogy which called visual tracking of the computer visi on field .The text intr oduces that the new technol ogy ’s e mergence and devel opment,at the sa me ti m e,it refers s ome p r oble m s of this technol ogy and how t o res olve these p r oble m s. Keywords V isual tracking Object detecti on Object identificati on Object tracking 3山东建筑大学信电学院　250010 在当今的信息化社会中,随着计算机网络、通信以及微电子技术的发展,计算机图像以其直观形象、内容丰富的特点备受人们青睐。然而,在很多应用领域,人类在全部依赖视觉获得信息的同时,也需要付出艰辛的劳动。需要一种智能计算机系统技术,来模拟人眼获取外界信息图像,并模拟人脑进行视觉信息的分析和理解,从而做出相应的响应,这种技术的研究越来越受到诸多学者专家的厚爱,它就是我要介绍的视觉跟踪技术。 视觉跟踪技术用途广泛,目前它已经应用于计算机视觉等许多领域,如:视频监控、视觉用户接口、虚拟现实、智能大楼、基于目标跟踪的视频压缩等。这种技术的研究同时也为高层次的计算机视觉的研究打下基础,如3-D 目标的识别与重建等。 1　研究的主要内容和目的 视觉跟踪技术主要完成的工作有以下三个:目标的检测,目标的识别和目标的跟踪。 1.1　目标检测 目标检测是从图像序列中将前景运动区域从背景中提取出来。目标检测是运动物体的分类与跟踪以及运动人体动作分析与理解的基础,该阶段处理结果直接影响到后续处理的效果,所以运动检测在人体运动分析中的作用非常重要。然而,实时多变的外界条件如天气,光照,运动物体的影子及混乱干扰的影响给运动检测带来了困难。目前几种常用的运动检测方法有:背景减除法,时域差分法和光流法。 1.2　目标识别 目标的识别即目标的分类,一般把检测到的运动目标分为两类:人和非人,其中人体跟踪的目的是从检测的运动区域中将人的运动区域提取出来。常用的分类方法有基于形状特征的分类 (利用检测的运动区域的形状特征进行分类),比如:区域的分散 度,面积,宽高比等作为特征;基于运动特性的分类,比如:利用人的运动具有周期性作为特征。为了得到更准确的分类效果,可以将上述两种方法结合起来使用,还可以考虑运动物体的色彩和运动特征。 1.3　目标跟踪 运动目标的跟踪是指在连续帧的图像间建立基于位置、形状和颜色等有关特征的匹配问题。简单来说,就是在序列图像中,为运动目标定位。目前视频监控系统己经广泛应用到了对安全要求非常敏感的场合和机构,如银行,商场,飞机场等,但是目前的应用并没有发挥它实时主动的监控作用。因为现阶段的视频监控系统大部分只提供视频录像和回放的功能,往往是当异常事件发生后,相关人员才通过记录的结果来观察曾经发生的事,但此时往往为时己晚。人们需要的监控系统是能够实行实时监控,并能自主分析摄像头捕捉的视频信息,若发生异常情况,可以及时报警,从而避免意外发生,同时也减少了雇佣大量监视人员所需要的物力和财力。 2　视觉跟踪技术的发展 近年来,随着运动分析的硬件的发展(包括视频获取设备如摄像头,图像采集卡,处理器和计算机等),基于视频信息的分析迅速渗透到人民生活的各个方面。巨大的商业价值和应用价值使越来越多的公司和学术机构致力于这种技术的研究。美国,英国等国家己经展开了大量相关项目的研究。 1997年,由美国国防高级研究项目署DARP A (Defence Ad 2vanced Research Pr ojects Agency )领头,以美国卡耐基梅隆大学为 首,麻省理工学院等高校参与了视频监控系统项目VS AM [1]的研究开发,并于2000年基本完成.此项目主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术:分布于各个不同位置的摄像头获取的视频信号通过一个分布式的网络连接汇集到操作 中心,只需要一个操作人员就可以监控一个相当广阔的空间范

(完整版)视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1 帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示： 1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1) 2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。 111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T +++>?=?≤? （T 为阈值） （2-2）

视觉导航技术综述

视觉导航技术综述 唐超颖，杨忠，沈春林 （南京航空航天大学自动化学院，江苏 南京 210016） 摘要：概述了视觉导航技术。视觉导航依据视觉图像，利用图像处理、计算机视觉、模型识 别等相关技术获取运动体的运动信息和空间位置信息，实现导航。首先，简单比较了各种常 用的导航方式，分析了视觉导航的研究意义；其次，总结了目前视觉导航的应用领域及应用 概况；接着，介绍了局部视觉和分布式组合视觉两种导航方式的含义及应用情况；然后，分 析、比较了目前视觉导航研究中的一些关键技术；最后，综合国内外视觉导航技术研究的现 状及存在的问题，提出了进一步研究的方向与途径。 关键词：视觉导航、移动机器人、智能车辆、三维重建、图像匹配、路径识别 0 引 言 导航是指运动体按照预先给定的任务命令，根据已知的地图信息做出全局路径规划，并在行进过程中，不断感知周围的局部环境信息，做出各种决策，随时调整自身的姿态与位置，引导自身安全行驶，直至目标位置。导航系统要解决的问题包括：一、空间位置、方向、环境信息的检测；二、所获信息的分析、处理及综合；三、运动路径规划。根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同，目前常见的导航方法有：惯性导航、电磁导航、卫星导航、激光导航、红外导航、无线电导航、视觉导航及各种方式的组合导航等。 惯性导航利用加速度计与陀螺仪计算航程，推知当前位置和下一步目的地，不易受外界环境的影响，是目前的主要导航方法，但随着航程的增长，定位误差将会不断累加，导致定位精度下降[1]；电磁导航也称地下埋线导航，20世纪70年代迅速发展并广泛应用于柔性生产，其原理是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息，该技术简单实用，但其成本高，改造和维护困难，且不适用于长距离导航[2]；卫星导航利用卫星发射无线电波到地面接收器的时间来推算地面接收器所在的经纬度，其中GPS是目前真正实用的一种卫星导航和定位系统，但其技术为美国所垄断，我国也正在致力于这方面的研究；激光和红外线定位由于可以达到很高的精度，近年也被广泛应用于导航领域，但激光导航需要向外界发射能量，不易隐身，红外导航易受日光影响，一般用于夜间导航；无线电导航方式中，角度到达定位和信号强度定位的精度不高，只能提供粗略的位置信息，抵达时间定位可以达到很高的精度，但是电波以光速传播，要达到米级精度，时间粒度需要纳秒级以上，且易受空中各种无线电波的干扰[3]。 视觉导航是采用CCD 摄像头拍摄路面图像，运用机器视觉等相关技术识别路径，实现自动导航的一种新兴导航方法[3]。由于视觉导航通常采用被动工作方式，设备简单、成本低、经济性好、应用范围较广，在理论上具有最佳引导柔性，因此近年来发展非常迅速。文中后续部分将对视觉导航的应用领域、适用范围、关键技术等方面做出综合分析。 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60674100) 作者简介：唐超颖（1979-），女，江苏南京人，讲师，导航、制导与控制

目标跟踪算法综述

。 目标跟踪算法综述 大连理工大学卢湖川一、引言 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重 要问题，在运动分析、视频压缩、行为识 别、视频监控、智能交通和机器人导航等 很多研究方向上都有着广泛的应用。目标 跟踪的主要任务是给定目标物体在第一帧 视频图像中的位置，通过外观模型和运动 模型估计目标在接下来的视频图像中的状 态。如图1所示。目标跟踪主要可以分为5 部分，分别是运动模型、特征提取、外观 模型、目标定位和模型更新。运动模型可 以依据上一帧目标的位置来预测在当前帧 目标可能出现的区域，现在大部分算法采用的是粒子滤波或相关滤波的方法来建模目标运动。随后，提取粒子图像块特征，利用外观模型来验证运动模型预测的区域是被跟踪目标的可能性，进行目标定位。由于跟踪物体先验信息的缺乏，需要在跟踪过程中实时进行模型更新，使得跟踪器能够适应目标外观和环境的变化。尽管在线目标跟踪的研究在过去几十年里有很大进展，但是由被跟踪目标外观及周围环境变化带来的困难使得设计一个鲁棒的在线跟踪算法仍然是一个富有挑战性的课题。本文将对最近几年本领域相关算法进行综述。 二、目标跟踪研究现状 1. 基于相关滤波的目标跟踪算法 在相关滤波目标跟踪算法出现之前，大部分目标跟踪算法采用粒子滤波框架来进行目标跟踪，粒子数量往往成为限制算法速度的一个重要原因。相关滤波提出了 一种新颖的循环采样方法，并利用循环样 本构建循环矩阵。利用循环矩阵时域频域 转换的特殊性质，将运算转换到频域内进 行计算，大大加快的分类器的训练。同时， 在目标检测阶段，分类器可以同时得到所 有循环样本得分组成的响应图像，根据最 大值位置进行目标定位。相关滤波用于目 标跟踪最早是在MOSSE算法[1]中提出 的。发展至今，很多基于相关滤波的改进 工作在目标跟踪领域已经取得很多可喜的 成果。 1.1. 特征部分改进 MOSSE[1] 算法及在此基础上引入循 环矩阵快速计算的CSK[2]算法均采用简单 灰度特征，这种特征很容易受到外界环境 的干扰，导致跟踪不准确。为了提升算法 性能，CN算法[3]对特征部分进行了优 化，提出CN（Color Name）空间，该空 间通道数为11（包括黑、蓝、棕、灰、绿、 橙、粉、紫、红、白和黄），颜色空间的引 入大大提升了算法的精度。 与此类似，KCF算法[4]采用方向梯度 直方图（HOG）特征与相关滤波算法结合， 同时提出一种将多通道特征融入相关滤波 的方法。这种特征对于可以提取物体的边 缘信息，对于光照和颜色变化等比较鲁棒。 方向梯度直方图（HOG）特征对于运 动模糊、光照变化及颜色变化等鲁棒性良 好，但对于形变的鲁棒性较差；颜色特征 对于形变鲁棒性较好，但对于光照变化不 够鲁棒。STAPLE算法[5]将两种特征进行 有效地结合，使用方向直方图特征得到相 关滤波的响应图，使用颜色直方图得到的 统计得分，两者融合得到最后的响应图像 并估计目标位置，提高了跟踪算法的准确 度，但也使得计算稍微复杂了一些。 图1 目标跟踪算法流程图