空间运动目标轨迹跟踪系统的研究

跟踪物体空间运动轨迹

Research on Object Space Trajectory tracking Optimization Simulation LI Run ZHAO Zhi-wei Lanzhou Petrochemical College of Vocational Technology, Lanzhou 730060,China ABSTRACT: The paper researches the space objects trajectory modeling optimizatio.The traditional modeling methods need massive data collection ，which influences modeling effect.In order to better track and store the trajectory of moving objects ，then optimize trajectory modeling results ，the paper proposes an optimization algorithm based on the moving object trajectory description.by the spatial migration object level and vertical motion path curve, it infers the motion path curve of random position , and loads the error to track the maneuvering target, thus it can be obtained the maneuvering target of the filter data curve, and it then adopts the Kaerman wave filter to be in progress to motion target trajectory curve level and smooth.The experimental results show that this method can effectively describe the trajectory of moving objects and obtain the expected results ． KEYWORDS: Trajectory modeling; Optimal trajectory; random error; Smiulation; Tracking Algorithm 0 Introduction Moving object trajectory model is a reaction of moving object trajectories through a certain method to obtain the correct description,which refers to a variety of relatively small finite spatial moving objects, such as a running vehicle, aircraft, ships, people, the launch of rocket and missile, even in the working state of the computer, mobile phone and other moving object ect [1-2]. In order to better track and store the moving object’s trajectories ,then solve the problems existing in the traditional method, this paper presents a moving object in the space of the horizontal and vertical motion description, and then derives spatial moving objects trajectory curve.but in order to smooth moving target trajectory curve with Calman filter, it must load random error to track moving targets, and then gain the target's filtering data curves. The simulation results show that this method has a certain rationality and feasibility, and it can effectively predict the space object trajectory ,and can realize simulation modeling of the moving objects trajectory [3-4]. 1 Moving object model design and trajectory modeling 1.1 Moving objects spatio-temporal model Object space motion model vividly describes the object motion geometric features. As a result of movement locus of object in three-dimensional space coordinates, so it is difficulty. In order to solve this problem, motion models need to add some dynamic characteristics, including the movement of the object position, moving speed, the region of space objects, the slant distance m R , angle of elevation m ε (angle of elevation or depression of objects) and azimuth angle m β and something else. through the model well describe the true motion state by useing

目标跟踪算法的分类

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测 （一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。 光流法 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。 二．目标跟踪 运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

视频运动跟踪技术

视频运动目标跟踪算法研究 摘要：视频图像中的运动物体跟踪技术是计算机视觉、计算机科学、视频监控等学术领域的一个重要课题。该技术将数字图像处理领域中对静态图像的分析扩展到动态图像中。运动物体识别和跟踪技术的研究成果不仅在社会日常生活和工作中有着广泛的应用前景，而且在军事、交通、医学和科研等领域发挥着日益重要的作用。运动物体识别与跟踪算法的设计将直接影响识别和跟踪效果的准确性及稳定性，对于精确度高、鲁棒性好的算法研究一直是计算机视觉和数字图像处理等领域的热点问题。 关键词：目标跟踪，Mean shift算法，目标检测，粒子滤波 1 研究现状 视频目标跟踪技术已经得到了广泛的应用，主要应用有以下几个方面：智能视频监控、人机交互、机器人视觉、自动驾驶。其背后存在的学术价值和蕴藏的经济价值更是得到了很多人员的青睐，很多学术机构、大型公司以及一些科研人员正在投入大量的人力和财力进行各种开发和科研。 Fukunaga等人早期就提出了Mean shift跟踪算法，他们提出了一种概率密度函数的估计方法。不过在后来相当长的时间里并未受到大家的关注，直到1995年，随着Cheng对其进行近一步的研究并成功将其推广到计算机视觉领域中，这才得到了许多专业人士和科研人员的重视。目前存在很多经改进的Mean shift 算法。另外，在算法融合方面，有许多学者也做了相应的研究，K. NuInmiaro提出了将Mean shift算法和粒子滤波算法相融合，从而提高了目标跟踪的鲁棒性和准确性。 标准卡尔曼算法是在线性系统下滤波的，对于非线性、非高斯的系统没有效果。为此，人们开发出各种非线性滤波算法。一种是扩展卡尔曼算法进行滤波与估算，只适用于滤波误差和预测误差很小的情况；另一种是粒子滤波器[1]，它是近些年出现的解决非线性问题的有效算法。粒子滤波技术通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波，适用于任何能用状态空间模型以及传统的卡尔曼滤波表示的非线性系统,精度可以逼近最优估计。 在目标模型选取上,也有一些专家进行了探索。1）通过对粒子滤波的研究，将颜色作为目标模型并用粒子滤波跟踪，结果表明该方法可以增加遮挡情况下的鲁棒性。但是这种方法有些欠缺，即如果目标和背景有一定的相似度，则跟踪精度容易下降。2）将目标的边缘特征提取出来来代表目标进行跟踪，结果显示这种方法直观地增强了跟踪的鲁棒性。鉴于颜色描述目标色彩信息，边缘代表目标的轮廓，因此将这两种互补信息结合来代表目标可以改善跟踪效果。3）用局部线性嵌入流形(LLE)将问题降为二维空间，然后进行解决。4）利用一定的判别准则来有效分离目标和背景，并建立有明显区别的目标模板，最后成功用于跟踪中。5）通过Adaboost方法练习得到若干弱分类器，然后用系统集成的方法将其形成强分类器，然后用它们来区别目标和背景，以此用特定的方法获得目标的状态，并跟踪出目标运动的轨迹。 视频目标跟踪的难点主要包括以下几个方面[2]：1）目标外观变化。目标运动过程中发生形状的变化，加上相对于摄像机的视角、尺寸变化，造成目标在图像平面上复杂的外观变化，增加了目标建模的难度。2）复杂背景。变化的光照、与目标颜色相似的背景以及杂乱的变化环境使得较难将目标从背景中区分开来。3）遮挡问题。遮挡包括背景的遮挡和目标之间的遮挡。部分遮挡造成目标部分外观特征检测不到，而且引入了遮挡物的干扰；完全遮挡需要跟踪算法要有重新恢复的机制，当目标再次出现时能重新定位。4）目标的复杂运动。非线性的目标运动使得跟踪算法难以预测目标的运动状态，增加了跟踪算法的搜索计算量。 2 视频运动跟踪概述 视频目标跟踪系统的基本框架如下图，

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)

动态视频目标检测和跟踪技术 传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。 本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下： 背景减除背景减除（Background Subtraction）方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上，背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像，即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的，一旦建立之后，对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感，比如阳光照射方向，影子，树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。 时间差分时间差分（Temporal Difference 又称相邻帧差）方法充分利用了视频图像的特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像，若仔细对比相邻两帧，可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分，并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法，即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相

基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)

基于openCV的动态背景下的运动目标检测 摘要：介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测，主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少，计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉类库openCV进行实现。 关键词：运动目标检测；openCV；特征点匹配 Moving Object Detection in the Dynamic Background Based on openCV Abstract：Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence，which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based on the feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm. Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching 引言 在生活中摄像头可以说随处可见，我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作，这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。作为视觉领域的一部分，它不仅对我们的生活，在军事，医学等各种领域里都有着广泛的影响。 所谓运动目标的检测就是在一段序列图像中检测出变化区域，并将运动目标从背景图像中提取出来[2]，它是基础，能否正确的检测与分割出运动目标对后续的工作有着巨大的影响。常见的运动目标检测方法有：背景差分法，帧差法，累积差分法，光流法。本文主要介绍的是一种在动态背景下对运动目标进行检测的算法。 检测算法介绍 检测算法有很多种，不同的算法有他们各自的利与弊。背景差分法：是事先将背景图像存储下来，再与观测图像进行差分运算，实现对运动区域的检测。这种方法能得到较为完整的运动目标信息，但背景图像必须随着外部条件比如光照等的变化而不断更新，所以背景模型的获取和更新比较麻烦。帧差法：直接比较相邻两帧图像对应像点的灰度值的不同，然后通过阈值来提取序列图像中的运动区域[2]。这种方法更新速度快，算法简单易实现，适应性强，不需要获取背景图像。但是背景与运动目标间需要有一定程度的灰度差，否则可能在目标内部产生空洞，不能完整的提取出运动目标。为了改进相邻两帧间的差分效果，人们提出了累积差分法。累积差分法是利用三帧图像计算两个差分图像，再令其对应像素相乘的算法。它通过分析整个图像序列的变化来检测小位移或缓慢运动的物体。光流法是在时间上连续的两幅图想中，用向量来表示移动前后的对应点，在适当平滑性约束的条件下，根据图像序列的时空梯度估计运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测和分割。 上面的几种算法都是基于静态背景下的方法，下面主要介绍动态背景下运动目标的检测。 因为生活中我们在很多情况下背景图像都不是静态的，有时摄像机都是安装在一个运动

智能机器人运动控制和目标跟踪

XXXX大学 《智能机器人》结课论文 移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 学院（系）： 专业班级： 学生学号： 学生姓名： 成绩：

目录 摘要 (1) 0、引言 (1) 1、运动目标检测方法 (1) 1．1 运动目标图像HSI差值模型 (1) 1.2 运动目标的自适应分割与提取 (2) 2 运动目标的预测跟踪控制 (3) 2．1 运动目标的定位 (3) 2．2 运动目标的运动轨迹估计 (4) 2．3 移动机器人运动控制策略 (6) 3 结束语 (6) 参考文献 (7)

一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 摘要：从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一。给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS 差分模型，采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法，对无背景图像条件下自动提取运动目标区域。定义了一些运动目标的特征分析和计算 ，通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域。采用 Kalrnan 预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法，能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。实验结果表明该方法有效。 关键词：改进的HIS 差分模型；Kahnan 滤波器；增量式跟踪控制策略。 0、引言 运动目标检测和跟踪是机器人研究应用及智能视频监控中的重要关键技术 ，一直是备受关注的研究热点之一。在运动目标检测算法中常用方法有光流场法和图像差分法。由于光流场法的计算量大，不适合于实时性的要求。对背景图像的帧问差分法对环境变化有较强的适应性和运算简单方便的特点，但帧问差分不能提出完整的运动目标，且场景中会出现大量噪声，如光线的强弱、运动目标的阴影等。 为此文中对移动机器人的运动目标检测和跟踪中的一些关键技术进行了研究，通过对传统帧间差分的改进，引入 HSI 差值模型、图像序列的连续差分运算、自适应分割算法、自适应阴影部分分割算法和图像形态学方法消除噪声斑点，在无背景图像条件下自动提取运动 目标区域。采用 Kalman 滤波器对跟踪目标的运动轨迹进行预测，建立移动机器人跟踪运动 目标的两步增量式跟踪控制策略，实现对目标的准确检测和平滑跟踪控制。实验结果表明该算法有效。 1、运动目标检测方法 接近人跟对颜色感知的色调、饱和度和亮度属性 (H ，S ，I )模型更适合于图像识别处理。因此，文中引入改进 型 HSI 帧差模型。 1．1 运动目标图像HSI 差值模型 设移动机器人在某一位置采得的连续三帧图像序列 ()y x k ,f 1-，()y x f k ,，()y x f k ,1+

基于MATLAB的运动物体轨迹跟踪

基于MATLAB的运动物体轨迹跟踪 视频运动目标检测与跟踪算法是计算机视觉领域的一个核心课题，也是智能视频监控系统的关键底层技术。它融合了图像处理、人工智能等领域的研究成果，已经广泛应用于安保监控、智能武器、视频会议、视频检索等各个领域。因此，检测与跟踪算法研究具有极其重要的理论意义和实用价值。 运动目标检测与跟踪涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别、以及人工智能等诸多领域，广泛地应用于军事、工业、生活等各个方面。研究内容分为三个方面：图像的预处理、运动目标的检测和运动目标的跟踪。在图像的预处理方面，采用均值滤波，抑制噪声；并应用形态学的方法进行滤波和去除小黑点，改善图像质量。 在运动目标的检测方面在运动目标检测方面，本文对常用的三种方法进行了分析，包括帧间差分法和背景差分法，并指出其优缺点及主要的适用范围;重点研究了帧间差分法，帧间差分法比较简单，对环境的适应能力强，但是检测到的运动目标不精确。 在运动目标的跟踪方面，也做了初步的研究。采用最小外界矩形框来定位目标，借助最近领域法预测目标位置，缩小目标的搜索范围，提高目标的跟踪速度。

第一章绪论 (3) 1．1课题的研究背景及意义 (3) 1．2国内外的研究现状，发展动态 (5) 1．2．1国外研究现状 (5) 1．2．2国内研究现状 (7) 1．2．3难点与发展趋势 (8) 1.3本论文的研究内容和论文结构 (9) 第二章视频运动目标检测算法分析 (11) 2.1 帧间差分法 (11) 2.2边缘检测 (13) 2.3背景差分检测 (16) 2.4 光流法 (17) 第三章图像的预处理 (18) 3.1 图像灰度化 (18) 3.1.1分量法 (18) 3.1.2最大值法 (18) 3.1.3平均值法 (18) 3.1.4加权平均法 (19) 3.2 图像的二值化 (19) 3.3图像滤波处理 (20) 3.4 形态学图像处理 (21)

运动目标图像的识别与跟踪

运动目标图像的识别与跟踪 本文主要目的是将视频摄像头中的运动目标从背景中提取出来，并加以跟踪。首先考虑的是常见的目标检测的算法，其次考虑对于噪声的滤除，最后是对运动目标的跟踪。 一、基本目标检测算法 我们主要考虑的目标检测的算法主要有三种，光流场法、背景模型法以及时域差分法。 1.1光流场法 光流主要是图像亮度模式的表现运动。而光流场则是指灰度模式的表面运动。一般条件下，我们可以根据图像的运动，进行估算相对运动。 光流场法的基本理论是光流场基本方程： 0=++t y x I vI uI (1.1) 式中我们根据亮度守恒，利用泰勒公式展开，忽略高阶项与二次项。其中x I 、y I 和t I 是图像在对数轴x 、y 两个方向和t 的的导数，()v u ,就是这个点的光流坐标。 光流场法的目标检测，在摄像机运动时候也可以做出判断，但是图像的噪声太过明显，使得计算数据庞杂，计算的公式更加复杂，这样并不适合我们的对于目标跟踪的高精度的摄像系统。 1.2背景模型法 背景模型法，也被称为背景差法，主要利用当前的图像和背景的图像的二值化做差，然后取阈值，分割运动目标。 首先根据： ()()()y x b y x f y x D t t t ,,,-= (1.2) 我们可以得到当前的图像帧数()y x f t ,和背景图像的帧数),(y x b t 做差，然后以公式对图像进行二值化的处理。 ???≤>=)(,0)(,1),(BackGround T D ForeGround T D y x P t t t (1.3) 上面),(y x P t 是二值化模板图。假设某一区域大于一个给定的面积的时候，该区域就是我们要找的目标区域。 背景模型法的算法简单，可以快速反应，并且可以提供运动目标的大略特征等数据。但是对于复杂背景下，比如人流较大的公共场所，或者有光照等干扰时，就需以其他的算法以不断更新背景信息来进行弥补。

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争 【摘要】本文讨论目标检测、跟踪与识别技术在现代战争各个领域中的应用，总结目标识别技术的发展方向，提出目标识别技术工程化实现方法，同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势，提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。 关键词目标检测；目标跟踪；目标识别；雷达；人工神经网络；精确制导 1．引言 随着现代科学技术的飞速发展及其在军事领域内日益广泛的应用，传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第一次海湾战争到科索沃战争，特别是刚刚结束的海湾战争，空中精确打击和空地一体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于一体的C ISR 已成为取得战场主动权，赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。在现代化战争中，目标识别技术在预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域都有广泛的应用前景，已受到了世界各国的关注。 现代战争中取得战场制信息权的关键之一是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂，作战双方都在采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术，进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠一种或少数几种识别手段很难准确地进行目标识别，必须利用多个和多类传感器所收集到的多种目标属性信息，综合出准确的目标属性，进行目标检测，跟踪后进行识别。 2．目标检测、跟踪与识别技术在现代战争中的应用 2．1 目标检测、跟踪与识别技术在预警探测上的应用 目标检测、跟踪与识别技术对于弹道导弹的预警工作有重要的作用。弹道导弹一般携带多个弹头，其中可能包含核弹头或大规模杀伤的弹头以及常规弹头，预警雷达必须具备对目标进行分类和识别真假弹头的能力，将核弹头或大规模杀伤的弹头分离出来，为弹道导弹防御(BMD)系统进行目标攻击和火力分配提供依据。早期的BMD系统假设只有一个核弹头，多弹头分导技术的出现，使问题转化为雷达的多目标识别问题，加上电子对抗技术的广泛使用，给目标识别技术带来很大困难。另外，预警雷达还要对空中目标或低空目标进行探测，对来袭目标群进行分类识别。利用星载雷达以及远程光学望远镜等观测设备，可以对外空目标进行探测，对外空来袭目标进行分类和识别，达到早期预警的工作。

基于opencv的运动目标检测和跟踪

本科毕业论文
(科研训练,毕业设计)
题
目: opencv 的运动目标检测
姓 学
名:汤超 院:信息科学与技术学院 系:电子工程系
专 年 学
业:电子信息工程 级:2005 号:22220055204057 职称:教授
指导教师(校内) :杨涛
2009 年
5 月
25 日

厦门大学电子工程系 2005 级本科毕业论文 -
基于 opencv 的运动目标检测和跟踪
摘要
Opencv(Open Source Computer Vision Library)是一种用于数字图像处理和计算机视 觉的函数库,由 Intel 微处理器研究实验室(Intel's MicroprocessorResearch Lab)的视 觉交互组(The Visual Interaetivity Group)开发.采用的开发语言是 C++,可以在 window: 系统及 Linux 系统下使用,该函数库是开放源代码的,能够从 Intel 公司的网站免费下载 得到.opencv 提供了针对各种形式的图像和视频源文件(如:bitmap 图像,video 文件和实 时摄像机)的帧提取函数和很多标准的图像处理算法,这些函数都可以直接用在具体的视频 程序开发项目中. 针对在背景中检测出运动目标并实施警戒等特定提示,本文利用 opencv 的运动物体 检测的数据结构,函数以及基本框架,建立了一个由人机交互界面模式.实施对物体的检 测.该方面在安防方面已经很受重视.相信在不久的将来将会成为一种监督秩序的方式.
关键字 视频,运动目标检测,帧差分

基于MATLAB的运动物体轨迹跟踪--毕业论文Word版

摘要 视频运动目标检测与跟踪算法是计算机视觉领域的一个核心课题，也是智能视频监控系统的关键底层技术。它融合了图像处理、人工智能等领域的研究成果，已经广泛应用于安保监控、智能武器、视频会议、视频检索等各个领域。因此，检测与跟踪算法研究具有极其重要的理论意义和实用价值。 运动目标检测与跟踪涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别、以及人工智能等诸多领域，广泛地应用于军事、工业、生活等各个方面。研究内容分为三个方面：图像的预处理、运动目标的检测和运动目标的跟踪。在图像的预处理方面，采用均值滤波，抑制噪声；并应用形态学的方法进行滤波和去除小黑点，改善图像质量。 在运动目标的检测方面在运动目标检测方面，本文对常用的三种方法进行了分析，包括帧间差分法和背景差分法，并指出其优缺点及主要的适用范围;重点研究了帧间差分法，帧间差分法比较简单，对环境的适应能力强，但是检测到的运动目标不精确。 在运动目标的跟踪方面，也做了初步的研究。采用最小外界矩形框来定位目标，借助最近领域法预测目标位置，缩小目标的搜索范围，提高目标的跟踪速度。

关键词：运动目标检测，运动目标跟踪，颜色直方图，视频监视系统 Abstract Video moving target detection and tracking algorithm is a core area of computer vision issues, but also the key to intelligent video surveillance system underlying technology. It combines image processing, artificial intelligence research, has been widely used in security monitoring, smart weapons, video conferencing, video retrieval and other fields. Therefore, the detection and tracking algorithm is extremely important theoretical and practical value. Moving target detection and tracking related to computer image processing, video, image processing, pattern recognition and artificial intelligence fields, widely used in military, industrial, and other aspects of life. Research is divided into three areas: image preprocessing, moving target detection and tracking of moving targets. In image preprocessing, the use of filtering, noise suppression; and apply the method of morphological filtering and removal of black specks and improve image quality.

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）

目标检测与跟踪

第九章图像目标探测与跟踪技术 主讲人：赵丹培 宇航学院图像处理中心 zhaodanpei@https://www.sodocs.net/doc/eb3302014.html, 电话：82339972

目录 9.1 概论 9.2 目标检测与跟踪技术的发展现状9.3 目标检测与跟踪技术的典型应用9.4 图像的特征与描述 9.5 目标检测方法的基本概念与原理9.6 目标跟踪方法涉及的基本问题

9.1 概论 1、课程的学习目的 学习和掌握目标探测、跟踪与识别的基本概念和术语，了解一个完整信息处理系统的工作流程，了解目标探测、跟踪与识别在武器系统、航空航天、军事领域的典型应用。了解目标检测、跟踪与识别涉及的关键技术的发展现状，为今后从事相关的研究工作奠定基础。 2、主要参考书： 《目标探测与识别》，周立伟等编著，北京理工大学出版社； 《成像自动目标识别》，张天序著，湖北科学技术出版社； 《动态图像分析》，李智勇沈振康等著，国防工业出版社；

引言：学习目标检测与跟踪技术的意义 ?现代军事理论认为，掌握高科技将成为现代战争取胜的重要因素。以侦察监视技术、通信技术、成像跟踪技术、精确制导技术等为代表的军用高科技技术是夺取胜利的重要武器。 ?成像跟踪技术是为了在战争中更精确、及时地识别敌方目标，有效地跟踪目标，是高科技武器系统中的至关重要的核心技术。 ?例如：一个完整的军事战斗任务大致包括侦察、搜索、监视以及攻击目标和毁伤目标。那么快速的信息获取和处理能力就是战争胜利的关键，因此，目标的实时探测、跟踪与识别也成为必要的前提条件。

?随着现代高新技术的不断发展及其在军事应用领域中的日益推广，传统的作战形态正在发生着深刻的变化。 1973年的第四次中东战争，1982年的英阿马岛之战，1991年的海湾战争及1999年的科索沃战争，伊拉克战争等都说明了这一点。西方各军事强国都在积极探索对抗武器，特别是美国更是投入了巨大的物力、人力和财力积极研制弹道导弹防御系统。而图像检测、跟踪和识别算法作为现代战场信息环境作战成败的关键，具备抗遮挡、抗丢失和抗机动鲁棒性的智能跟踪器，将是现代战场作战必备品，具有广泛的应用前景。

视频中对运动物体跟踪的算法

视频中对多目标运动物体跟踪的算法解析 1．算法目的： 运动目标跟踪算法的目的就是对视频中的图象序列进行分析，计算出目标在每帧图象上的位置。这里要根据区域分割过程给出的目标质心位置，计算出目标位移，并且根据质心位置的变化判断出目标的运动方向，以及运动目标是否在观察窗口，实现对客流量的统计。因为该跟踪是对多目标的追踪，需要找出运动目标在相邻帧上的对应区域。 系统具有固有噪声，目标周围背景的干扰可能会产生误差，但这些噪声在前面的过程已经去除，如有必要可做适当调整修正。 2．算法难点： （1）因为要跟踪的是多目标，需要找到相邻帧之间对应的运动目标区域不致跟踪混乱。 （2）如何判断运动目标区域是否是新的目标进入观测窗口 （3）运动目标是否离开了观测窗口以及离开的方向；即计数器何时加1、是否加1 （4）对跟踪过程中出现的一些偏差和问题，要进行必要的修正 3．算法描述： （1）跟踪首先要判断的是：帧与帧之间如何将运动目标对应起来。追踪过程中的追踪特 征是物体的质心（由运动区域分割过程中给出），这里判断对应目标可以：a.只利用质心间的最短距离做为特征; b.利用加权系数将最短距离，运动目标区域的长度，宽度以及长宽比和面积等综合起来作为特征。 （2）根据判断特征设置目标链，记录每个被跟踪目标的最新质心位置，为下步判断提供条件。另外将每个目标的质心位置存储起来，可以随时掌握目标的运动情况，为以后要输出目标的运动曲线做基础。 （3）每进入观察窗口一个新的运动目标，就将它的最新质心位置加入该目标链。如何判断该运动目标是新的：设置门限值ymin,ymax（当yminymax 或yymax并且它的标志位为未被跟踪，则肯定是新目标（在新目标区域出现的目标有可能是要离开观测窗口的目标，不过它们的标志位肯定为被跟踪）。这样判断出来的新目标方向是有出、入之分的。 （4）与目标链（MB[h][l]）相对应的还有位置数组(WZ[m][n])，用来存放目标链中相应目标的质心位置。最初进行处理时，目标链是空的，在当前帧中若有新目标，则将其横、纵坐标加入到目标链中，并存储在对应的位置数组中，置标记为被跟踪。 （5）处理新的当前帧时，首先将目标链MB中每个元素（代表前一帧中所有运动目标）依次与当前帧中记录的每个运动目标进行距离计算，求出其中最小距离d（假设是MB[i]与当前帧中运动目标t的质心距离）则判断d与门限值λ的大小,若d<λ,则说明运动目标t就是

本科毕业设计__基于视频的目标跟踪及人群密度估计方法研究开题报告

上海交通大学 2012 级硕士学位论文开题报告登记表 学号姓名导师李建勋学科控制科学与工程学院(系、所) 电子信息与电气工程学院 学位论文题目稳健对地目标跟踪方法研究 研究课题来源国家自然科学基金、航天创新基金、中航613横向项目 课题的意义以及研究的主要内容 运动目标跟踪是视觉图像处理中的一个非常热门的话题，在多个领域有着广泛的应用。运动目标跟踪的应用领域和环境主要有：对大型公共场所进行智能化视频监控、基于视频的人机交互、交通流量监测、医疗诊断等。 本文从计算机视觉角度研究对地目标跟踪方法。由于视觉跟踪系统能在比较复杂的背景下，提取与分离市场内的目标、确定目标位置、估计目标运动趋势、实现对目标的实时跟踪，且具有跟踪精度高、跟踪状态平稳、抗干扰能力强、分辨率高和成本低等特点，在军事上很受重视。在民用领域，对地目标跟踪也有着广泛的应用：对大型公共场所进行智能化视频监控。例如在机场、商场、地铁站等场所进行智能化监控，其主要目的都是为了保障公众财产和信息安全。在人群监测、交通管理上实现智能化有非比寻常的意义。 以以上应用为背景，本文的对地目标跟踪技术包含以下几个主要技术模块：单目标跟踪技术、多目标跟踪技术、密集目标跟踪技术。分出这几个模块是为了应对不同的应用场景，或是在同一场景需要各模块的协同合作。例如地铁站的人群流量具有明显时段特征，早晚上下班高峰人流极大，而其他时段人流量明显减少，这就需要对不同时段采用不同的跟踪方法以达到最好的效果。在上下班高峰期，采用密集目标跟踪技术，而在其他时段，采用多目标跟踪技术，而在有特殊需要的时候，例如跟踪特定犯罪嫌疑人时，可采用单目标跟踪技术。 本文研究的主要内容具体有： ①粒子滤波基本方法研究，这是单目标跟踪方法的框架。在图像跟踪应用中，目标状态的后验概率分布往往是非线性非高斯多模态的，粒子滤波方法对于系统模型没有特殊要求，且能够保持状态的多模态分布，在跟踪领域得到了很大的发展。但常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题。 ②粒子群最优化思想研究，改进常规粒子滤波采样效率低的问题，提高采样效率。针对常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题，引入粒子群优化思想对目标状态后验分布进行最优搜索，找到后验分布的高似然区，并依据此高似然区来进行重采样。 ③变结构多模型的设计，以更好的表征目标的运动模型。几乎所有的方法对目标的运动状态都假定为平滑的，或者将运动限制在恒速或恒加速运动状态。而实际情况并非如此，例如机动目标的运动状态就很难用单一模型来表征。本文引入变结构多模型方法为目标建立变结构多运动模型。变结构多模型方法能够很好的表征目标的运动模型却又不增加过多的计算量，因此相比单一运动模型能够更好的估计目标的运动。