复杂场景下基于条件随机场的视觉目标跟踪_高琳

跨摄像头多目标跟踪方法综述
张鹏;雷为民;赵新蕾;董力嘉;林兆楠;景庆阳
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】2024(47)2
【摘要】单摄像头目标跟踪将目标跟踪范围限定在单一摄像头视野中,难以满足复杂应用场景需求,跨摄像头多目标跟踪融合多个摄像头的信息实现多个摄像头之间的特征传递和轨迹关联,可以将跨摄像头之间的多个目标在多个监控区域下联合跟踪,对现实复杂场景实时监控具有重要意义,成为目标跟踪领域研究热点.本文介绍了跨摄像头多目标跟踪的基本概念,结合实际应用需求将跟踪模型分为3类:包括重叠视角、非重叠视角以及混合视角的跨摄像头多目标跟踪.详细对比分析了重叠视角跨摄像头多目标跟踪相关的网络流优化方法、单应性约束方法、强化学习方法、超图方法和Transformer方法;以及基于双阶段轨迹关联、单阶段轨迹关联的非重叠视角的跨摄像头多目标跟踪方法;并总结了混合视角的跨摄像头多目标跟踪方法,混合视角方法可以在重叠视角数据集和非重叠视角数据集都能使用并且算法性能和精度都能达到良好的平衡.对比了各类方法的优缺点及其适用场景;分析了目前跨摄像头多目标跟踪常用的数据集和评估标准;总结了跨摄像头多目标跟踪存在的问题,并对相关技术的发展趋势进行了展望.
【总页数】23页(P287-309)
【作者】张鹏;雷为民;赵新蕾;董力嘉;林兆楠;景庆阳
【作者单位】东北大学计算机科学与工程学院;沈阳二一三电子科技有限公司【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.跨摄像头目标跟踪综述
2.基于深度学习的车辆跨摄像头跟踪方法
3.多目标跨摄像头跟踪技术
4.一种多目标跨摄像头跟踪技术研究与实现
5.分布式多传感器多目标跟踪方法综述
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基于感受野增强的复杂道路场景目标检测研究目录一、内容简述 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究内容与方法 (5)3.1 研究目标 (6)3.2 研究方法 (7)二、复杂道路场景目标检测理论基础 (9)1. 目标检测基本概念 (10)2. 复杂道路场景特性分析 (11)3. 感受野理论及其在目标检测中的应用 (12)三、基于感受野增强的目标检测模型设计 (14)1. 模型架构概述 (15)2. 感受野增强模块设计 (16)3. 模型优化策略 (18)四、复杂道路场景下目标检测算法实现 (18)1. 数据集与实验环境 (19)2. 算法流程设计 (21)3. 关键技术实现细节 (22)五、实验结果与分析 (23)1. 实验结果展示 (24)2. 实验结果分析 (25)3. 模型性能评估指标 (26)六、感受野增强目标检测模型的优化与改进方向 (27)1. 模型性能瓶颈分析 (28)2. 优化策略与建议方向 (29)3. 未来研究方向展望及创新点设想七、相关领域应用拓展及前景分析30一、内容简述随着深度学习技术的不断发展，目标检测作为其重要应用之一，在计算机视觉领域取得了显著的成果。

传统目标检测方法在处理复杂道路场景时仍面临诸多挑战，为了提高目标检测的准确性和鲁棒性，基于感受野增强的复杂道路场景目标检测研究应运而生。

本文首先分析了复杂道路场景的特点，包括光照变化、遮挡、动态目标等。

针对这些特点，提出了一种基于感受野增强的目标检测方法。

该方法通过扩大卷积神经网络的感受野，增强对目标的感知能力，从而提高检测性能。

为实现感受野增强，本文采用了多种策略。

通过引入空洞卷积（Dilated Convolution），在不增加计算复杂度的情况下，扩大了卷积核的感受野范围。

利用注意力机制（Attention Mechanism）对不同区域的感受野进行加权，使得网络更加关注关键信息。

高动态环境中的物体姿态估计与跟踪算法研究摘要：高动态环境中的物体姿态估计与跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。

本文综述了目前在高动态环境中物体姿态估计与跟踪算法的研究进展，并探讨了其中的挑战和未来发展方向。

引言高动态环境中的物体姿态估计与跟踪算法是指在快速移动、剧烈变化的背景下，准确估计并跟踪物体的姿态，包括旋转角、平移量等。

这种算法在很多领域具有广泛应用，如无人机航拍、移动机器人导航等。

然而，由于高动态环境的复杂性以及物体移动的快速性，物体姿态估计与跟踪算法面临着许多挑战。

一、研究进展1. 传统方法传统的高动态环境中的物体姿态估计与跟踪算法通常基于特征点匹配和运动估计。

其中，特征点匹配在静态环境中具有较高的精度和鲁棒性，但在高动态环境下容易受到运动模糊和光照变化的影响，导致匹配错误。

而运动估计方法则依赖于背景模型或前景检测，对快速移动的物体效果较差。

2. 深度学习方法近年来，深度学习方法在计算机视觉领域取得了巨大的突破，也被应用于高动态环境中的物体姿态估计与跟踪算法。

通过训练大量数据，深度学习模型可以自动学习到物体的特征表示和运动模式，从而提高估计和跟踪的准确性。

研究表明，基于深度学习的方法在高动态环境中的物体姿态估计和跟踪方面具有明显的优势。

三、挑战与未来发展方向1. 快速移动物体的姿态估计由于高速移动物体的快速变化，传统方法很难准确估计物体的姿态。

因此，如何设计出高效且准确的算法来解决这一问题是目前的研究热点。

2. 光照变化和运动模糊的影响在高动态环境中，光照变化和运动模糊是物体姿态估计与跟踪算法面临的重要挑战。

这些影响因素会导致传感器获取的图像质量下降，从而影响姿态估计的准确性。

因此，如何通过算法来消除或减少这些影响是未来研究的方向之一。

3. 多目标跟踪在高动态环境中，往往存在多个物体同时出现的情况，这就需要算法能够同时跟踪多个物体的姿态。

目前，对于多目标跟踪的研究主要集中在设计更有效的算法，以提高跟踪的准确性和效率。

利用图像对比度进行显著目标检测邹强;蒋平;周进;卢泽琼【摘要】为了对复杂自然场景中各类显著目标进行准确的检测，提出了一种基于图像对比度的检测方法。

首先利用全局对比度算子对图像进行检测得到全局对比度显著图，再利用局部对比度算子进行检测得到局部对比度显著图，对局部对比度显著图再做边缘处理和形态学膨胀，然后用全局对比度算子对其紧凑化得到最后的局部对比度显著图。

融合全局和局部对比度显著图并加入一定的先验知识得到最后的显著目标图。

实验表明该方法性能超过了现有大多数显著目标检测方法。

%In order to detect all kinds of salient object in natural scene, we present a method which combined image global contrast and local contrast information. Firstly, use global and local contrast detector to get the global and local contrast saliency map. Then, make border cut and morphological dilation on local contrast saliency map. Finally, combine global and local contrast saliency map and make center bias to get final saliency map. We provide quantitative evaluation which shows the proposed method outperforms many other state-of-art methods.【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】6页(P77-82)【关键词】显著目标;局部对比度;区域对比度【作者】邹强;蒋平;周进;卢泽琼【作者单位】中国科学院光电技术研究所，成都 610209; 中国科学院大学，北京100049;中国科学院光电技术研究所，成都 610209;中国科学院光电技术研究所，成都 610209;中国科学院光电技术研究所，成都 610209; 中国科学院大学，北京100049【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言图像处理领域对显著目标的检测方法主要是模仿人类视觉中的注意力选择机制对图像中感兴趣目标的提取。

基于条件随机场的视频内容分析与检索技术研究随着互联网的快速发展，视频数据的数量呈现爆炸式增长，如何高效地分析和检索视频内容成为了亟待解决的问题。

基于条件随机场的视频内容分析与检索技术应运而生，它能够有效地提取和识别视频中的关键信息，为用户提供准确、高效、个性化的检索服务。

本文将深入探讨基于条件随机场技术在视频内容分析与检索领域中的应用和研究进展。

首先，我们将介绍条件随机场（CRF）模型及其在自然语言处理领域中的成功应用。

CRF是一种概率图模型，能够建模变量之间复杂而又有依赖关系的联合概率分布。

在自然语言处理中，CRF已经被广泛应用于词性标注、命名实体识别等任务上，并取得了显著成果。

基于这一成功经验，研究者开始将CRF模型引入到视频内容分析与检索领域。

其次，我们将详细介绍基于CRF的视频内容分析方法及其关键技术。

首先是特征提取与表示技术。

视频数据的特征提取是视频内容分析的基础，而合适的特征表示能够更好地捕捉视频中的关键信息。

基于CRF的方法能够利用丰富的上下文信息，对视频中的目标进行更准确、全面地建模。

其次是目标检测与跟踪技术。

基于CRF模型，可以对视频中的目标进行准确地检测和跟踪，从而为后续分析和检索提供可靠的基础数据。

最后是内容分析与检索技术。

基于CRF模型，可以对视频内容进行语义分析、关键帧提取、事件识别等任务，并为用户提供高效、准确、个性化的检索服务。

然后，我们将介绍基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中取得的研究成果和应用案例。

研究者们利用CRF模型在视频目标识别、行为识别等任务上取得了显著成果，并应用于实际场景中，如智能监控系统、智能交通系统等领域。

这些案例证明了基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中具有巨大潜力，并且具有广阔应用前景。

接着，我们将讨论基于CRF模型的视频内容分析与检索技术面临的挑战和问题。

首先是模型训练和参数优化问题。

CRF模型的训练需要大量的标注数据，而视频数据的标注成本较高，导致数据集规模有限。

深度学习在目标识别中的应用研究深度学习是一种模拟人类大脑神经网络的机器学习技术，它具有处理大量数据、识别模式和进行自主学习的能力。

在近年来，深度学习技术已经在目标识别领域取得了突破性的进展，成为该领域的主要方法之一、本文将介绍深度学习在目标识别中的应用研究内容。

目标识别是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在让计算机能够自动识别图像或视频中的目标物体。

传统的目标识别方法通常需要手动提取特征并设计分类器，这种方法在处理复杂场景或大规模数据时存在一定的局限性。

而深度学习技术通过构建多层神经网络，可以自动从原始数据中学习特征，并进行高效的目标识别。

1.卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是深度学习中最经典和最常用的网络结构，它通过多个卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。

CNN在图像目标识别方面具有很高的准确率和鲁棒性，已经在识别物体、人脸、车辆等方面取得了显著的成果。

2. 目标检测：目标检测是在图像中同时定位和分类多个目标的任务。

深度学习方法可以通过将目标检测问题转化为回归或分类问题，通过训练网络来实现目标的定位和识别。

其中，基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和其改进算法如快速R-CNN、区域卷积神经网络（R-FCN）和YOLO（You Only Look Once）等已经在目标检测领域取得了很大的突破。

3.语义分割：语义分割是将图像分割成不同的语义区域并进行分类的任务。

深度学习可以通过对全局和局部信息进行建模，对图像进行像素级别的分类。

目前常用的语义分割方法有基于全卷积网络（FCN）和条件随机场（CRF）的方法，这些方法在自动驾驶、医学图像分析等领域得到了广泛应用。

4.目标跟踪：目标跟踪是追踪视频帧中的目标物体的轨迹和状态的任务。

深度学习可以通过在训练集中使用标记的目标轨迹来学习目标的外观和运动模型，从而实现目标的跟踪。

主要的深度学习目标跟踪方法包括基于卷积神经网络的方法和循环神经网络（RNN）的方法。