北京航空航天大学目标检测与跟踪实验报告1

《图像探测、跟踪与识别技术》实验报告（一）专业：探测制导与控制技术学号：姓名：目录一、实验目的 (3)二、实验要求 (3)三、实验步骤 (3)四、实验结果 (4)1、使用自适应阈值进行阈值化以及定位跟踪结果 (4)1.1阈值结果及坐标 (4)1.2二值化图样及定位、跟踪结果 (4)2、使用固定阈值进行阈值化以及定位跟踪结果 (5)2.1.1阈值为150的结果及坐标 (5)2.1.2二值化图样及定位、跟踪结果 (5)2.2.1阈值为250的结果及坐标 (6)2.2.2二值化图样及定位、跟踪结果 (6)五、实验感想 (7)附实验程序： (7)实验一基于形心的目标检测方法一、实验目的1. 学习常用的图像阈值分割方法以及不同方法对目标的不同分割效果；2. 学习如何利用形心方法将目标定位；3. 了解目标检测方法的本质并为课堂教学提供配套的实践机会。

二、实验要求要求学生能够根据目标图像特点，自行选择在不同噪声条件下和背景条件下的目标分割算法。

完成规定图像的目标检测，并利用检测跟踪窗来表示检测到的目标位置信息。

三、实验步骤1. 分别利用固定阈值和自适应阈值T，对图像二值化。

2．在VC6.0平台下编写阈值计算函数，形心计算函数；3. 观察不同阈值方法对目标的分割效果以及对目标的定位准确性；4. 打印结果并进行讨论。

四、实验结果1、使用自适应阈值进行阈值化以及定位跟踪结果1.1阈值结果及坐标1.2二值化图样及定位、跟踪结果2、使用固定阈值进行阈值化以及定位跟踪结果2.1.1阈值为150的结果及坐标2.1.2二值化图样及定位、跟踪结果2.2.1阈值为250的结果及坐标2.2.2二值化图样及定位、跟踪结果从以上实验结果中可以看出，大津法得到的阈值使得前景和背景的错分像素点数最少，因而使得二值化的分类结果和最终的检测追踪结果都非常地好。

而固定阈值因为有人的因素在里边，随意性大，因而导致了二值化的结果较差，并最终使得检测跟踪的结果较差。

《图像探测、跟踪与识别技术》实验报告专业：学号：姓名：实验二利用归一化相关的模板匹配方法来检测目标一、实验目的1. 学习常见的模板匹配方法，了解利用模板匹配方法检测目标的过程；2. 了解利用金字塔的加速匹配方法的原理和过程；3. 培养处理实际图像的能力并为课堂教学提供配套的实践机会。

二、实验要求学生应当能够在VC6.0平台下编制自己的C函数(允许参考指导书中的例程)，编写归一化相关函数、模板匹配函数和金字塔加速算法的函数，并用它们对不同类型的目标图像进行目标检测处理；能够正确地评价对不同目标图象获得的检测结果。

三、实验步骤1. 在VC6.0平台下编写归一化相关匹配函数；2. 编写2层金字塔加速算法的函数；4. 打印结果并进行讨论。

四、实验报告实验中使用了2层金字塔算法，第二层图像和模板均为原图的四分之一，实验结果及图片为：其中第一图层为原图，第二图层为原图图层的四分之一图层。

1.实验过程及遇见的问题；在试验过程中，发现在对原图抽取四分之一图像之后，得到的图像上总是有很多的白点。

通过PS查看图片的像素信息，发现有的像素点为负数，比如有的点为-122，其真实值为-122+256=124。

知道这样的原因之后，在每次计算四个像素点的平均的时候，先判断这四个像素点的值是否为赋值，如果为负值，就调用事先写好的一个函数，将其灰度值加256后再参与计算，得到了正确的结果。

2.实验的原始图像和检测到目标的图像；以上四幅图分别为原模板、四分之一模板、原图、四分之一原图。

从实验结果中可以看出，匹配结果令人满意。

该算法很好地找出了模板的位置。

五、思考题1．传统的模板匹配方法对目标的检测结果受哪些因素的影响？使用该算法受到图像旋转的影响，若图像旋转了，除非模板响应地旋转否则不能匹配成功，其次该算法还受到光照的影响，若原图受光照影响灰度改变，则这种基于灰度比较的匹配方法将失效。

2. 金字塔匹配方法为什么对匹配算法有加速作用？金字塔算法虽然在计算四分之一图像的时候花费一点时间。

目标检测与追踪技术研究及应用近年来，目标检测与追踪技术在计算机视觉领域得到了广泛的研究和应用。

目标检测与追踪技术是指在视频或图像中自动识别和跟踪目标的过程，它是计算机视觉和人工智能领域的重要组成部分。

目标检测与追踪技术的应用场景非常广泛，例如智能交通、智能安防、无人驾驶、医学影像分析等等。

本文将对目标检测与追踪技术进行简要的介绍，并讨论其研究和应用现状。

一、目标检测技术目标检测技术是指在图像中自动识别和定位目标。

目标检测技术的发展历程主要经历了传统图像处理方法（如边缘检测、形态学、滤波等）、基于特征的检测方法（如Haar特征、HOG特征、SIFT特征、SURF特征等）以及深度学习方法（如卷积神经网络、YOLO、SSD、Faster R-CNN等）三个时期。

近年来，深度学习方法的发展，特别是卷积神经网络的广泛应用，大大改善了目标检测的准确性和效率。

其中，YOLO（You Only Look Once）算法采用了端到端的训练模式，极大地提高了检测速度。

Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）算法则是在R-CNN算法的基础上引入了Region Proposal Network（RPN）模块，用于生成候选框，加快了检测速度。

SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法则是在YOLO算法的基础上做了改进，同时具有较高的速度和很好的准确性。

此外，在目标检测领域，还有很多其他的方法和模型，如RetinaNet、Mask R-CNN等。

二、目标追踪技术目标追踪技术是指在视频序列中对目标进行追踪。

目标追踪技术的实现需要对目标进行跟踪，如果目标发生了移动，则需要对目标的位置进行更新，从而实现目标的连续跟踪。

目标追踪技术的应用场景很多，如视频监控、自动驾驶、智能手机拍摄等。

目标追踪技术的研究主要包括基于处理器的方法（如传统的帧差法、基于背景模型的方法等）和基于深度学习的方法。

第1篇一、实验目的1. 熟悉追踪仪的基本原理和操作方法。

2. 通过实验，验证追踪仪在实际情况中的应用效果。

3. 掌握追踪仪在数据采集、处理和分析方面的能力。

二、实验原理追踪仪是一种用于实时监测目标物体运动轨迹的设备。

它通过接收目标物体发出的信号，计算出目标物体的位置、速度和方向等信息，并将其传输到控制中心或终端设备上，实现对目标物体的实时追踪。

三、实验设备1. 追踪仪一台2. 接收模块一台3. 发射模块一台4. 数据线若干5. 计算机一台6. 实验场地四、实验步骤1. 准备工作（1）将追踪仪、接收模块、发射模块连接好，确保各设备工作正常。

（2）在实验场地设置发射模块和接收模块，距离约为50米。

（3）将追踪仪与计算机连接，打开追踪仪软件。

2. 实验开始（1）启动追踪仪软件，设置追踪仪参数，如采样频率、数据传输方式等。

（2）将发射模块放置在目标物体上，启动发射模块，使其开始发射信号。

（3）接收模块接收发射模块发出的信号，并将信号传输到追踪仪软件。

（4）追踪仪软件根据接收到的信号，计算出目标物体的位置、速度和方向等信息。

3. 数据采集（1）在追踪仪软件中，设置采集时间，开始采集数据。

（2）观察追踪仪软件中的实时轨迹图，记录目标物体的运动轨迹。

4. 数据处理（1）将采集到的数据保存到计算机中，以便后续分析。

（2）利用追踪仪软件对采集到的数据进行处理，如滤波、平滑等。

5. 结果分析（1）分析目标物体的运动轨迹，判断其运动规律。

（2）计算目标物体的平均速度、最大速度、加速度等参数。

（3）对比实验前后的数据，评估追踪仪的性能。

五、实验结果与分析1. 追踪仪性能评估（1）追踪精度：通过对比实验前后的数据，追踪仪在短时间内对目标物体的追踪精度较高，误差在可接受范围内。

（2）实时性：追踪仪实时传输目标物体的位置、速度和方向等信息，满足实时追踪需求。

（3）抗干扰能力：在实验过程中，追踪仪能够有效抑制干扰信号，保证数据传输的稳定性。

目标检测与跟踪技术研究与应用目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中的重要研究方向，其在许多应用中发挥着关键作用。

本文将重点探讨目标检测与跟踪技术的研究进展以及在各个领域中的应用。

首先，我们来介绍目标检测技术。

目标检测是指在图像或视频中快速准确地定位和识别出感兴趣的目标。

随着深度学习的发展，目标检测的性能得到了极大的提升。

目前，基于深度学习的目标检测算法主要包括两类：基于区域的方法和基于单阶段检测的方法。

基于区域的方法将图像分割成不同的候选区域，然后对每个候选区域进行目标分类和位置回归。

而基于单阶段检测的方法将目标检测和分类分为一个端到端的过程，充分利用了深度学习的优势，能够实时检测目标。

在目标检测技术的基础上，目标跟踪技术进一步将目标在视频序列中的运动轨迹进行连续跟踪。

目标跟踪技术通常分为两类：在线学习跟踪和离线学习跟踪。

在线学习跟踪是指在跟踪过程中不断更新目标模型以适应目标的外观变化和背景干扰。

离线学习跟踪则是在训练阶段学习目标的外观特征，然后在跟踪阶段使用学习到的模型进行跟踪。

近年来，基于深度学习的目标跟踪方法得到了快速发展，并在许多视觉应用中取得了重要的成果。

目标检测与跟踪技术在各个领域中都有广泛的应用。

在智能监控领域，目标检测与跟踪技术能够实时准确地识别和跟踪监控视频中的人员、车辆等目标，提高监控系统的效率和准确率。

在自动驾驶领域，目标检测与跟踪技术是实现车辆感知和环境理解的关键技术之一，能够帮助自动驾驶系统准确识别和跟踪其他道路用户，确保行车安全。

在智能交通领域，目标检测与跟踪技术能够用于交通流量统计、违规行为监测等应用，提高交通管理的效率和精度。

此外，目标检测与跟踪技术还被广泛应用于人脸识别、物体识别、虚拟现实等领域。

虽然目标检测与跟踪技术取得了许多突破性进展，但仍面临许多挑战。

首先，目标检测与跟踪算法通常需要大量标注数据进行训练，而标注数据的获取和标注过程耗时耗力。

其次，目标检测与跟踪技术在复杂背景下的抗干扰能力有待提升，如何提高算法对遮挡、光照变化等干扰的鲁棒性是一个重要的研究方向。

目标跟踪实验目标跟踪是计算机视觉中的一项重要技术，用于追踪视频中的目标物体。

在现实生活中，目标跟踪技术被广泛应用于监控、智能交通、无人驾驶等领域。

本实验旨在通过Python编程实现简单的目标跟踪算法，并对其性能进行评估。

首先，我们需要选择一段视频来进行目标跟踪实验。

可以选择一段包含动态目标物体的视频，例如运动的车辆或行人。

接下来，我们需要将视频载入到Python程序中进行处理。

在开始实验之前，我们需要安装一些必要的库，如OpenCV和NumPy。

OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了丰富的视觉处理函数和工具。

NumPy是科学计算领域常用的库，提供了大量的数学函数和矩阵操作工具。

首先，我们需要读取视频并获取第一帧图像。

可以使用OpenCV提供的`VideoCapture`函数来读取视频，并使用`read`函数获取第一帧图像。

这里需要定义一个窗口来显示视频和目标跟踪结果。

接下来，我们可以选择使用鼠标来手动选择目标物体的初始位置。

我们可以定义一个鼠标事件的回调函数，当鼠标按下时记录当前的坐标。

定义一个布尔变量`select`来控制选择操作的进行。

然后，我们需要定义一个目标跟踪器。

在本实验中，我们选择使用MeanShift算法进行目标跟踪。

MeanShift算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法，可以通过计算当前帧图像的直方图与初始帧图像的直方图的相似度来更新目标物体的位置。

在每一帧图像中，我们需要使用MeanShift算法来更新目标物体的位置。

首先，我们需要计算当前帧图像的直方图，并使用`cv2.calcHist`函数来计算直方图。

然后，我们需要使用`cv2.normalize`函数将直方图归一化。

接下来，我们可以使用`cv2.meanShift`函数来计算目标物体的新位置。

在目标物体的位置更新之后，我们可以将其绘制在当前帧图像上，并通过`cv2.imshow`函数显示目标跟踪结果。

然后，我们需要使用`cv2.waitKey`函数等待一段时间，以实现视频的播放效果。

北京航空航天大学科技成果——复杂背景下多目标
精确跟踪系统
成果简介
多模跟踪器系统融合了可见光、红外、雷达、GPS等多种信息，完成对空中目标、海面目标的全天候高精度实时探测和跟踪。

该系统通过可见光、红外等传感器的数据融合和雷达等其它目标探测系统联网，可以自动识别空中、海面目标，并将目标图像信息实时传回指挥中枢。

该系统考虑了多种通用要求，集成了强大的软、硬件资源。

跟踪精度达到亚像素级精度。

该系统集成了如下技术：
1、红外、可见光的弱小目标实时检测技术；
2、多传感器数据融合技术；
3、目标退化遮挡时的特征提取技术；
4、目标超视场下精确跟踪技术。

应用领域
该系统的研究成果除了可以直接解决对空对海面的安防外，还可以用于航天器自主导航、交会对接、空中预警检测等领域；在工业领域检测、国土资源实时监控、交通和现代物流流量监控等民用领域也有广泛的应用前景，对提高我国国防力量和加快国民经济发展都具有重要的作用。

目标跟踪算法与检测处理技术研究一、内容描述在这个日新月异的时代，科技的发展让我们的生活变得越来越便捷。

而在众多领域中，目标跟踪算法与检测处理技术的研究正逐渐成为了一个热门话题。

这项技术的应用范围非常广泛，从智能家居到无人驾驶汽车，再到智能安防系统，都离不开这一技术的支持。

本文将围绕目标跟踪算法与检测处理技术展开讨论，带领大家走进这个充满无限可能的领域。

首先我们来了解一下什么是目标跟踪算法，简单来说目标跟踪算法就是通过对视频或图像中的物体进行实时分析，自动识别和跟踪这些物体的运动轨迹。

这种技术在很多场景下都非常实用，比如在体育赛事中，我们可以通过目标跟踪算法来实时追踪运动员的位置；在智能家居系统中，我们可以利用目标跟踪算法来监控家中的老人和孩子，确保他们的安全。

接下来我们将探讨目标跟踪算法与检测处理技术的研究方向，目前这一领域的研究主要集中在以下几个方面：一是提高目标跟踪算法的精度和鲁棒性；二是降低目标跟踪算法的计算复杂度，以满足实时应用的需求；三是研究目标跟踪算法与其他相关技术的融合，以实现更广泛的应用场景。

在实际应用中，目标跟踪算法与检测处理技术已经取得了显著的成果。

例如在智能安防系统中，通过目标跟踪算法可以实现对入侵者的实时监控，有效提高了系统的安全性；在无人驾驶汽车领域，目标跟踪算法可以帮助汽车实现对前方道路状况的实时感知，从而提高行驶的安全性和舒适性。

目标跟踪算法与检测处理技术的研究具有很高的实用价值和广阔的应用前景。

随着科技的不断发展，相信这一领域将会取得更多的突破和进步，为我们的生活带来更多便利和惊喜。

A. 研究背景和意义在当今这个信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的图像和视频数据。

这些数据中蕴含着丰富的信息，如目标的位置、速度等。

然而如何从这些海量的数据中提取出有用的信息，对于提高我们的生活质量和工作效率具有重要意义。

因此研究目标跟踪算法与检测处理技术显得尤为重要。

目标跟踪算法是一种自动定位和跟踪目标的技术，它可以在视频序列中找到已经出现的物体，并随着时间的推移实时更新物体的位置。

无人机视觉中的目标检测和跟踪算法研究无人机作为一种航拍工具已经被广泛应用于生产、农业、测绘等领域，而无人机视觉系统可以提供可靠的地面信息，也可以实现模型的自主导航，因此被认为是无人机应用的重要组成部分。

无人机视觉系统往往需要完成一些特定任务，例如检测某些目标、发布任务，这些任务在工业生产和军事技术方面都具有极高的实用性。

而目标检测和跟踪算法则是实现这些任务所必需的基础技术。

本文将从理论和实践两方面，详细探讨无人机视觉中的目标检测和跟踪算法。

一、目标检测算法目标检测算法主要是指在图像或视频中找出指定物体的算法。

在无人机视觉系统中，目标通常是跟踪物，例如车辆、人，或者固定物，例如建筑物、道路。

常见的目标检测算法有以下几种。

1.传统图像识别算法传统图像识别算法以层次为基础，依次构建特征抽取，编码和分类三个步骤，其中特征抽取是最重要的一个环节。

常见的特征抽取算法有SIFT、HOG和LBP，这些算法可以从不同的角度提取图像的特征，从而实现目标的识别。

2.深度学习算法深度学习算法目前在目标检测领域处于首位，它通常使用骨干网络进行特征提取，再通过边界框回归和分类器结合的方式来实现目标检测。

比如，最近广泛应用于搭载于无人机上的YOLOv3（You Only Look Once）算法，是目前深度学习中非常出色的目标检测算法之一，它的特点是速度快且能检测出更小的物体。

目标检测算法的主要任务是在图像中找出目标位置，而目标跟踪算法的任务则是在目标位置发生变化时，如下一小节所述，保持跟踪目标。

二、目标跟踪算法目标跟踪算法的任务是在图像中检测到目标物体以后，当物体发生位置变化时，仍然能够保持对该物体的追踪。

根据无人机视觉中的实际应用需求，目标跟踪算法要求具有实时性、鲁棒性和精度等特点。

下面介绍几种常见的目标跟踪算法。

1.卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种常用的线性系统状态估计算法，广泛应用于目标跟踪领域。

该算法利用当前状态信息和先验信息，通过状态转移方程进行状态预测，再通过观测方程进行观测更新，从而实现目标跟踪。