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基于卷积神经网络的目标检测与跟踪方法研究随着计算机算力和机器学习算法的不断进步，目标检测和跟踪技术在许多应用领域得到了广泛的应用，例如自动驾驶、智能家居、安防监控等。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是目前应用最广泛、效果最好的深度学习模型之一。
本文将重点介绍基于CNN的目标检测和跟踪方法研究，探讨其原理、技术挑战及应用前景等相关问题。
【一、目标检测】目标检测指的是在一幅图像或视频中，自动识别出感兴趣的物体并确定其位置。
传统的目标检测方法主要是基于手工设计的特征和分类器，例如Haar特征、HOG特征等，这种方法需要大量的人力和时间，而且准确率也不够高。
随着深度学习的出现，基于CNN的目标检测方法开始得到广泛的应用。
1. Faster R-CNNFaster R-CNN是一种非常流行的基于CNN的目标检测算法，由Ross Girshick等人于2015年提出。
Faster R-CNN的核心思想是引入一个Region Proposal Network（RPN），在图像中生成一些候选区域，然后对每个候选区域进行分类和回归，从而得到最后的目标检测结果。
相比于传统的目标检测方法，Faster R-CNN的优点在于可以实现端到端的训练，自动学习特征和分类器，同时具有更高的准确率和更快的检测速度。
2. YOLOYOLO（You Only Look Once）是由Joseph Redmon等人于2016年提出的基于CNN的目标检测算法。
与Faster R-CNN不同的是，YOLO将输入图像分为一定数量的网格，在每个网格中预测物体的位置和类别，从而得到最终的目标检测结果。
YOLO的优点在于速度非常快，可以实现实时的目标检测，但准确率相对较低。
【二、目标跟踪】目标跟踪指的是在一段视频中，自动跟踪并定位感兴趣的物体。
目标跟踪是目标检测的延伸和拓展，它可以实现实时跟踪，有很大的应用价值。
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测与跟踪技术在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。
其中，光流法作为一种重要的运动目标检测与跟踪技术，因其具有较高的准确性和实时性而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。
二、光流法的基本原理光流是指图像中像素点的运动矢量，描述了像素在时间域上的变化情况。
光流法利用图像序列中像素在时间上的变化以及其视点的运动来推断物体的运动状态。
基本原理是假设相邻帧之间像素的运动具有连续性和平滑性，从而估算出光流场。
光流场反映了图像中所有像素点的运动情况，因此可以用于运动目标的检测与跟踪。
三、运动目标检测方法基于光流法的运动目标检测方法主要包括以下步骤：1. 计算光流场：通过计算相邻帧之间的像素变化，得到光流场。
常用的光流场计算方法包括稀疏光流法和密集光流法。
2. 背景建模：根据已知的背景信息，建立背景模型。
在背景模型中，背景区域的像素点具有稳定的光流场，而运动目标的光流场则与背景模型存在差异。
3. 运动目标检测：通过比较实际光流场与背景模型的光流场，检测出运动目标。
通常采用阈值法或聚类法等方法进行检测。
四、运动目标跟踪方法基于光流法的运动目标跟踪方法主要利用光流场信息对运动目标进行连续跟踪。
具体步骤如下：1. 初始化：在第一帧图像中选取感兴趣的目标区域作为跟踪模板。
2. 光流估计：利用光流法估计目标在下一帧图像中的位置。
3. 模板更新：根据估计的位置更新跟踪模板，以适应目标的形状变化和背景干扰。
4. 跟踪结果输出：将跟踪结果输出到显示器或其他设备上。
五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在多个领域得到了广泛应用。
在智能监控领域，可以用于实现视频监控、人脸识别、行为分析等功能；在自动驾驶领域，可以用于实现车辆和行人的检测与跟踪，提高行车安全性；在人机交互领域，可以用于实现手势识别、动作捕捉等功能。
目标检测与跟踪技术在视频监控中的应用随着科技的发展，视频监控已经成为了城市管理和公共安全的重要手段。
然而，单纯的视频的显示和录制并不能满足当今多元化、复杂化的安全问题。
这时，目标检测与跟踪技术的应用便成为了视频监控系统加强安全防控的重要手段之一。
一、目标检测技术的应用目标检测技术属于人工智能和计算机视觉的技术范畴，是将图像、视频中的目标区域感兴趣的内容快速、准确地提取出来。
在视频监控中，目标检测技术可用来检测多种目标，如人、车、物品等等。
通过目标检测技术，监控系统可以通过视频中的图像数据，自动将目标检测出来，降低操作员的工作量和工作难度，提高视频监控系统的智能化水平。
目前，常见的目标检测技术有基于颜色、纹理、形状等特征的传统算法，和基于神经网络的深度学习算法。
其中，基于深度学习的算法在精度和鲁棒性上更占优势。
它通过大量的训练图像，不断优化模型，实现高准确度的目标检测。
例如，2019 年，华为的 Adam 神经网络模型在 COCO 数据库上获得准确率 51.5% 的好成绩，成为当时最优秀的目标检测算法。
通过目标检测技术，视频监控系统可以实现人脸识别、车牌识别、人流量监测、异常行为探测、物品追踪等功能。
例如，当系统检测到某个人在拿走展示柜里的物品时，监控系统能够立即发出报警，并在监控器中标注出目标区域，供操作员快速定位。
这些功能大大提高了视频监控系统的智能化水平，减轻了操作员们的工作负担，提高了视频监控的效率。
二、目标跟踪技术的应用目标跟踪技术是指在视频流中实时定位和跟踪目标，以确保目标跟踪的连续性和准确性。
通过目标跟踪技术，监控系统能够定位物体位置，分析物体的运动轨迹，并确认被跟踪目标是否有异常行为。
例如我们在街头常常可以见到的，随着行人或车辆的移动，摄像头的视野也会发生变化，如果要实现对目标的跟踪，就必须通过目标跟踪算法来将它标识出来，以便后续的处理。
目前，常见的目标跟踪算法有以下几种：1. 传统算法：传统的目标跟踪算法采用一系列特征，如颜色、纹理、面积等对目标进行跟踪。
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》篇一一、引言随着科技的不断进步，智能监控系统在各个领域得到了广泛的应用。
其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统中的关键技术之一。
本文将详细介绍智能监控系统中运动目标的检测与跟踪技术，包括其基本原理、实现方法、应用场景以及面临的挑战和解决方案。
二、运动目标检测技术1. 背景介绍运动目标检测是智能监控系统中的第一步，它的主要任务是在视频序列中准确地检测出运动目标。
运动目标检测的准确性与实时性直接影响到后续的跟踪、识别、分析等任务。
2. 基本原理运动目标检测的基本原理是通过分析视频序列中的像素变化来检测运动目标。
常见的运动目标检测方法包括帧间差分法、背景减除法、光流法等。
其中，背景减除法是目前应用最广泛的方法之一。
3. 实现方法背景减除法通过建立背景模型，将当前帧与背景模型进行差分，得到前景掩膜，从而检测出运动目标。
实现过程中，需要选择合适的背景建模方法、更新策略以及阈值设定等。
三、运动目标跟踪技术1. 背景介绍运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对其在连续帧中的位置进行估计和预测。
运动目标跟踪对于实现智能监控系统的自动化、智能化具有重要意义。
2. 基本原理运动目标跟踪的基本原理是利用目标在连续帧中的相关性，通过一定的算法对目标进行定位和跟踪。
常见的运动目标跟踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 实现方法基于深度学习的运动目标跟踪方法是目前的研究热点。
该方法通过训练深度神经网络来学习目标的外观特征和运动规律，从而实现准确的跟踪。
实现过程中，需要选择合适的神经网络结构、训练方法和损失函数等。
四、应用场景智能监控系统中的运动目标检测与跟踪技术广泛应用于各个领域，如安防监控、交通监控、智能机器人等。
在安防监控中，该技术可以实现对可疑目标的实时监测和报警；在交通监控中，该技术可以实现对交通流量的统计和分析，提高交通管理水平；在智能机器人中，该技术可以实现机器人的自主导航和避障等功能。
自动跟踪原理
自动跟踪是一种通过计算机视觉和控制系统实现目标物体的自动跟踪和定位的
技术。
其原理主要包括目标检测、运动估计和轨迹预测三个方面。
首先，目标检测是自动跟踪的第一步。
通过图像处理和模式识别技术，系统能
够识别出图像中的目标物体，并确定其位置和特征。
目标检测的关键是选择合适的特征和算法，以提高识别的准确性和鲁棒性。
常用的目标检测算法包括卷积神经网络（CNN）、Haar特征级联分类器和支持向量机（SVM）等。
其次，运动估计是自动跟踪的核心技术之一。
通过连续帧图像的比对和分析，
系统能够估计目标物体的运动状态和轨迹，从而实现对目标的跟踪和定位。
运动估计的方法包括光流法、Kalman滤波器和粒子滤波器等，这些方法能够有效地处理
目标物体在图像中的运动变化和遮挡情况。
最后，轨迹预测是自动跟踪的关键环节。
通过对目标物体的运动轨迹进行建模
和预测，系统能够实现对目标的未来位置和行为的预测，从而更加准确地进行跟踪和控制。
轨迹预测的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和神经网络等，这些方法能够有效地处理目标物体的不确定性和动态变化。
综上所述，自动跟踪的原理主要包括目标检测、运动估计和轨迹预测三个方面。
通过这些技术的应用，系统能够实现对目标物体的自动跟踪和定位，从而广泛应用于无人机、机器人、智能监控等领域，具有重要的应用价值和发展前景。
《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。
该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。
OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。
本文旨在研究基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。
二、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从视频序列中提取出运动的目标。
OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。
其中，背景减除法是一种常用的方法，其原理是将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。
2. 关键技术与方法（1）背景建模：背景建模是运动目标检测的关键步骤。
OpenCV提供了多种背景建模方法，如单高斯模型、混合高斯模型等。
其中，混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。
（2）阈值设定：设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。
阈值过低可能导致误检，阈值过高则可能导致漏检。
OpenCV通过统计像素值分布，自动设定阈值，从而提高检测的准确性。
3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。
实验结果表明，混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。
此外，本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验，验证了该方法的稳定性和泛化能力。
三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中，对检测到的运动目标进行持续跟踪。
OpenCV提供了多种跟踪方法，如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
2. 关键技术与方法（1）特征提取：特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。
OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，实现稳定的目标跟踪。
此外，还可以采用深度学习等方法，提取更高级的特征，提高跟踪的准确性。
计算机视觉中的目标检测和跟踪技术随着物联网、智能家居、无人驾驶、机器人等技术的快速发展，计算机视觉技术也越来越成熟。
作为计算机视觉中非常重要的领域之一，目标检测和跟踪技术更是被广泛应用于众多领域。
本文将从概念入手，对目标检测和跟踪技术进行深入解析。
一、概念目标检测和跟踪技术是计算机视觉中的两个重要的领域，目标检测就是在图像中找到目标的位置和大小，而跟踪则是沿着时间维度跟踪目标的位置和大小。
简单的来说，目标检测和跟踪技术的目的都是为了在一张或多张图像中，用算法识别并跟踪感兴趣的目标，同时提高计算机的识别能力和准确度。
二、目标检测技术目标检测技术是计算机视觉领域中的一项非常成熟的技术，它的主要用途是从图像或视频中自动检测并识别出感兴趣目标的位置和大小。
目标检测的应用非常广泛，例如人脸识别、车辆跟踪、图像搜索等等。
目标检测技术的方法有很多，比如基于颜色、纹理、形状等特征的目标检测、基于卷积神经网络的目标检测、基于区域提议的目标检测等。
其中基于卷积神经网络的目标检测算法表现的最好。
通常情况下，它的流程包含：先用一个预训练好的卷积神经网络对输入的图像进行特征提取，然后在提取到的特征上利用分类器判断该图像中是否有目标，最后再用回归器来确定目标的位置和大小。
三、跟踪技术跟踪技术是一项关键的技术，人们利用这种技术可以跟踪物体的运动轨迹和位置，并在跟踪的过程中对它们进行分析。
跟踪技术可以应用于很多领域，例如视频监控、无人车辆算法、医疗图像处理等。
目前，跟踪技术主要分为基于模型和基于特征的跟踪方法。
基于模型的跟踪方法就是在物体的模型基础上进行跟踪，通过对摄像头看到的物体进行跟踪，从而计算出它们的位置、速度和方向等信息，这种方法通常适用于静态场景下的物体跟踪。
而基于特征的跟踪方法则是利用物体的特征在下一帧图像中寻找同样的特征，从而实现目标跟踪，这种方法通常适用于动态场景下的物体跟踪。
四、目标检测和跟踪技术的应用目标检测和跟踪技术广泛应用于机器人、人工智能、自动驾驶、智能安防等领域，具体如下：1. 智能安防系统：在公共场所、政府机构、企业和住宅楼等场所安装摄像头，通过目标检测和跟踪技术来实现监控和犯罪预防。
机器人的目标检测与跟踪随着科技的发展，机器人的应用范围越来越广泛。
在许多领域中，机器人的目标检测与跟踪能力起着至关重要的作用。
本文将就机器人的目标检测与跟踪进行探讨。
一、机器人的目标检测目标检测是机器人技术中的一个关键问题，它可以帮助机器人识别和定位所需追踪的目标物体。
目标检测技术在机器人足球比赛、无人驾驶车辆、安防监控等方面都有广泛的应用。
目前，主要的目标检测方法包括传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。
1. 传统的机器学习方法传统的机器学习方法通常基于计算机视觉中的特征提取和目标分类技术。
常见的特征提取算法有Haar特征、SIFT特征、HOG特征等。
通过提取目标物体的特征，再结合机器学习算法进行分类识别，能够实现目标的检测和定位。
2. 基于深度学习的方法近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标检测方法得到了广泛应用。
其中最为知名的是卷积神经网络（CNN）。
CNN通过多层卷积和池化操作，可以有效地提取图像特征，实现目标的检测和分类。
二、机器人的目标跟踪目标跟踪是机器人在目标检测的基础上，实现对目标物体运动轨迹的追踪。
目标跟踪是机器人导航、自动驾驶和智能监控等领域的核心技术。
1. 单目标跟踪单目标跟踪是指机器人追踪单个目标物体的运动轨迹。
常见的单目标跟踪方法有相关滤波、粒子滤波、卡尔曼滤波等。
这些方法通过分析目标物体的位置、速度和加速度等信息，实现对目标的实时跟踪。
2. 多目标跟踪多目标跟踪是指机器人同时追踪多个目标物体的运动轨迹。
多目标跟踪技术在智能监控、人员定位和无人机等领域有重要应用。
常见的多目标跟踪方法包括多目标卡尔曼滤波、多目标粒子滤波、多目标跟踪器等。
三、机器人目标检测与跟踪的挑战与应用尽管机器人的目标检测与跟踪技术取得了一定的进展，但仍存在一些挑战。
首先，复杂背景下的目标定位和跟踪难度较大。
其次，目标形状、尺寸和运动模式的变化对机器人的识别和跟踪造成困扰。
此外，光照变化和噪声干扰也会影响机器人的目标检测与跟踪性能。
视频监控中的目标检测及自动跟踪技术董云云;鲍海燕;王溢琴【摘要】目标跟踪是计算机视觉和图像处理领域的重要研究课题.本文提出了一种目标跟踪方法,包括检测和跟踪两个模块.检测模块完成识别目标,生成具有最佳学习的、可靠性的目标信息;跟踪模块使用特征点提取的目标信息跟踪感兴趣区域,该模块使用Camshift和光流估计来测算目标位置.实验结果表明,所提出的方法可以用来自动跟踪视频中移动的目标.【期刊名称】《山西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(031)001【总页数】5页(P65-69)【关键词】目标跟踪;SURF;Camshift【作者】董云云;鲍海燕;王溢琴【作者单位】晋中学院信息技术与工程学院,山西晋中030619;晋中学院信息技术与工程学院,山西晋中030619;晋中学院信息技术与工程学院,山西晋中030619【正文语种】中文【中图分类】TP18;TP393.030 引言随着视频监控和图像处理技术的发展，目标跟踪已经成为计算机视觉和图像处理领域内的重要研究课题.如何快速和实时的跟踪目标是课题研究中遇到的主要问题.目前各个领域监控数目呈指数式增长，但是大部分监控并没有发挥其应有的作用.如果可以将目标跟踪应用于金融机构的视频监控，就可以有效地防止不法分子的入侵，避免不必要的损失；如果可以将目标跟踪应用于交通监控中，就可以有效地避免交通违法逃逸事件的发生；如果可以将目标跟踪应用于企业生产中，对企业的安全生产也会起到监督指导作用.由于不同领域的安全问题日益突出，因此开发实时的目标检测和跟踪系统至关重要.对监控的视频进行分析的主要步骤有目标检测和目标跟踪.目标检测之前首先进行目标识别，识别该区域中哪些对象为目标.目标检测是定位和分割视频中的感兴趣目标，逐帧地跟踪和分析目标.目前大部分目标检测及跟踪采用背景减除法，它是静态场景中运动目标分割的常用技术.通过减去对时间段内的图像进行平均而创建的当前图像，尝试检测移动目标区域.但是背景减除模型计算复杂，时空开销较大，并且受到较多的延迟，影响实时监视的性能.许多研究者提供了各种应用场景中的目标跟踪算法，包括自动监控、视频索引、人机交互、机器人指导和流量监控等.当前研究目标跟踪算法的使用主要是粒子滤波算法和Camshift算法[1，2].粒子滤波算法可以很好地跟踪物体，但因为其计算复杂，不能满足实时性的要求[3].与粒子滤波算法相比，基于颜色特征的Camshift算法更简单，也可以实现更好的跟踪效果[4].Avidan将支持向量机集成到基于光流的跟踪器中，但是在这样的特征空间下学习分类器计算起来比较复杂[5].本文提出了一种目标跟踪方法，包括检测和跟踪两个模块.目标检测模块使用基于构造的数据库的位置敏感散列快速识别目标，初始化和更新目标的信息以便跟踪它，该模块能够学习目标信息，当目标跟踪失败时基于当前帧重新学习目标信息，重新检测目标.目标跟踪模块通过使用特征点和直方图跟踪目标，在评估目标信息之后重新学习目标信息.1 目标检测及跟踪方法1.1 目标检测对视频监控进行目标检测，首先要进行的是特征提取.目标的每个关键点由某些维向量描述，这些称为特征描述符.一个好的描述符必须具备以下特征：处理亮度变换、旋转变换、尺寸变换、规模变化、照射角度变化.其功能很明显，目标跟踪必须不受尺度缩放和旋转变换的影响，不受视觉点变化的影响，不受照明和遮挡条件的影响，且特征提取的时空开销不应该太大，要满足实时跟踪的要求.通常用于特征提取的方法是目标识别中的SIFT (Scale invariant feature transform ,SIFT)和SURF(Speeded- up robust features,SURF )[6].SIFT旨在解决底层特征提取中的实际应用问题，一般用于图像匹配中.SIFT包括两个阶段：特征提取和描述.描述阶段主要解决特征匹配中的底层特征的应用.SIFT方法中的底层特征提取，根据图像尺度不变、旋转不变、照明条件不变来选择显著性特征.但是SIFT方法随着图像尺寸的增大，因为其高维特征，数据量大量增加，匹配时间较长，因此计算时间也随之增加[7].SURF算法中，使用对Hessian矩阵的行列式来定位特征，Hessian矩阵由理想滤波器构成，它将输入图像与给定尺度的高斯二阶导数进行卷积.SURF使用积分图像概念，积分图是从输入图像快速计算得来的，可以加速任何直立矩形区域的计算.给定输入图像点(x,y)，通过点(x,y)和原点之间的值的和来计算积分图像.SURF具有快速特征提取的特性，减少在SIFT方法中特征提取和匹配步骤中操作的复杂性[8]，可以减少处理时间，使用特征提取方法和特征描述符得到较好的处理结果.要获取有关初始目标的信息，使用提前学习的数据库.基于SURF提取当前帧中的特征点和描述符，在数据库中高速搜索目标信息，使用位置敏感哈希(locality Sensitive Hashing, LSH)来匹配当前帧的特征信息.1.1.1 SURF(Speeded- up robust features, SURF )SURF通过快速Hessian来自动检测和定位图像中的兴趣点.理论上，兴趣点检测是基于尺度空间理论的，文中的目标检测基于Hessian矩阵，给定图像中的一个点X=(x,y)，在点X，尺度为σ的Hessian 矩阵H=(X,σ)定义如下(1)其中，Lxx(X,σ)为图像I中点X处的高斯二阶导数的卷积为图像I中点X处的高斯二阶导数的卷积(X,σ)则表示一阶偏导在x方向上，二阶偏导在y方向上，g(σ)的定义(2)在SURF中，使用箱式滤波器估计二阶高斯导数，并使用积分图像快速评估图像.在原始图像中，通过扩展箱的大小来制定不同尺度的图像金字塔.箱式滤波器是高斯二阶导数的近似值.卷积结果的近似由Dxx、Dxy和Dyy表示，Hessian的行列式Det(H)=Dxx·Dyy-(0.9×Dyy)2(3)不同尺度的图像金字塔，图像被重复平滑以达到更高级别的金字塔.由于使用积分图像和箱式滤波器，不需要对先前的滤波器层的输出运用相同的滤波器.将图像分成八度，每个度包含不同尺寸的图像模板，图像的尺寸s=1.2*N/9，箱式滤波器的尺寸为N*N.1.1.2 位置敏感哈希 (locality Sensitive Hashing,LSH)在N维空间，从海量的点中高效求出距某点最近的点即为NN问题，解决NN问题的一个重要技术是位置敏感哈希(locality Sensitive Hashing, LSH).LSH观点为：原始空间中的两个相邻数据点，点p和点q在同一个桶中连续碰撞的可能性.如果点p和点q彼此接近，那么它们碰撞的可能性就越大；如果p和q之间的距离越远，它们碰撞的概率就较小.对原始的数据经过一系列hash之后，原本相邻的两个数据点变换到了新的数据空间中，它们还是在同一个桶中，相邻的概率还是很大，但是原先不相邻的数据点经过一系列hash之后被映射到同一个桶的概率很小. LSH系列需要满足以下两个条件如果d(q,p)<=d1，概率h(q)=h(p)的概率至少为p1；如果d(q,p)>=d2，概率h(q)=h(p)的概率至少为p2；d(q,p)表示q和p之间的距离，d1<d2, h(q)和h(p)分别表示对q和p进行hash 变换.如果散列函数同时满足上述两个条件，可以称它为(d1,d2,p1,p2)敏感，当通过(d1)敏感性的一个或多个散列函数对数据进行散列时，可以获得一个或者多个哈希表.这个过程称为位置敏感哈希.创建和查询LSH过程为：(1)输入参数；(2) 创建LSH函数；(3) 插入点；(4) 计算每个hash表的hash值；(5) hash值唯一化；(6) hash值相同的归入一类； (7) 计算所有创建的LSH.1.2 目标跟踪目标跟踪方法通常使用MeanShift和CamShift.MeanShift是一种基于外部特征的跟踪算法，利用它可以实现非严格的目标跟踪[9]，该算法是一种由直方图定义的跟踪目标的有效方法.CamShift也是目标跟踪的重要算法之一[10]，它是计算机视觉中平均偏移算法的改写.MeanShift和CamShift算法的主要区别是：MeanShift是基于静态分布的；CamShift基于连续自适应概率分布.文中目标跟踪模块使用Camshift和光流估计来测算目标位置和目标信息.每个目标的位置，通过目标信息进行评估和确认.目标信息由特征点、描述符、包含目标的窗口、期望目标的位置和其直方图组成.跟踪目标被用于学习目标信息的可信度方面的评估.为了评估目标的可信性，将跟踪的目标信息与标准信息进行比较：最可靠的目标信息定义为级别1，级别1是检测模块中的初始化目标信息.所使用的目标信息主要分为两部分：直方图信息和特征点信息.直方图信息对目标建模是最重要的.使用直方图信息进行以下的工作：(1)定义子窗口；(2)定义和分析目标的形态；(3)标记特征点.定义子窗口：通过将直方图与标准目标直方图进行比较，基于光流的期望目标窗口和CamShift之间选择子窗口.根据直方图的最高速率将每个子窗口划分为正和负子窗口.由包括匹配关键点的正子窗口更新目标的直方图信息.目标的形态定义和分析：分析正直方图和负直方图的分布以定义目标的形状.正子窗口由目标直方图的最大频率定义，可以通过在正子窗口的地图中的负分布来提取目标的形态特征和形状.特征点属于正子窗口，被标记为与正子窗口相同.因此，子窗口包含关于目标的直方图的信息和特征.使用特征点是一种通过匹配特征点来识别目标的简单方法.使用ORB特征点，可以进行以下工作：重新检测目标、预期目标窗口、评估目标的可信性.重新检测目标：当目标跟踪失败时，使用特征点和描述符来检测期望目标窗口，匹配当前训练特征点.期望目标窗口：可以通过使用光流计算单应性来预测目标位置的改变.可信度水平通过确定可信目标的信息来评估.评估可信度水平时，考虑包含正面子窗口的目标信息，目标的形态形状，标签的匹配分布以及基于光流和CamShift的预期窗口.如果决定可信度，则可以通过其他信息来学习提取的目标信息.当目标无法跟踪时，检测模块使用学习目标信息再次检测目标，学习到的目标信息被初始化，具有最高可信度级别的目标信息被更新为标准信息(级别1)，再次学习检测到的目标信息.重新检测模块通过匹配子窗口和特征点来识别对象.2 实验及结果实验处理真实的视频监控场景.第一个视频序列如图1所示，是交通视频监控中路况比较简单的视频.第二个视频序列如图2所示，是商务区商场门口的视频监控.将所提方法在视频中进行测试，运行在台式电脑上，处理器为Intel(R) Core(TM)i5- ***************和8 GB的内存，使用opencv实现所提出的对象的检测和自动跟踪.图1 交通监控目标跟踪Fig.1 Object tracking in traffic monitoring图1为交通视频中目标跟踪的部分结果图，从视频出现运动的目标开始跟踪，图1a视频120帧时，检测到路边出现的行人，矩形框出运动的行人；图1b为视频220帧时，黄色的吉普车出现，算法可以检测出现的多个目标，汽车和行人都被检测到(矩形框框出)并且跟踪；图1c为视频320帧，检测到运动的目标(黑色越野车和行人)，并且分别跟踪；图1d视频的420帧出现多辆汽车，视频中依然有运动的行人，但是红色和黑色车辆出现遮挡的情况并且运行速度基本一致，检测为同一个运动目标，加上白色车辆和行人，共三个运动的目标.图2为商务区行人目标跟踪的部分程序运行结果.图2a为视频80帧时，此时视频中只有年轻女子一个运动目标，程序检测出运动目标，将目标用矩形框框出来，图2b为视频的110帧时，此时监控画面中进入一对夫妻，但是距离较近，并且运动速度一致，所以将此认为一个运动目标.图2c为视频210帧时的监控画面，年轻女子在170帧离开监控，此后一直到210帧，夫妻离开监控视频；图2d为280帧时，拿手机的男士进入视频画面，其作为新的运动目标对其进行跟踪.由实验结果可以看出，所提方法可以检测并且跟踪运动的目标.但是此跟踪算法不能区分开遮挡、运动速度一致并且距离较近的运动目标.图2 商务区行人目标跟踪Fig.2 Object tracking in business district3 结论视频监控系统需要处理越来越多的数据来识别和跟踪目标.这样的系统需要能够处理大量数据的技术，以便通过提取目标的特征来识别和跟踪目标.因此，为了有效地跟踪视频序列内的移动目标，提出使用先进的特征匹配和Camshift的目标识别和跟踪方法，用于实时环境中的目标跟踪.所提出的算法使用不变的特征来提取目标，减少特征描述符的维度.将所提出的方法用于真实的视频场景中进行实验，结果表明，该方法可以在各种环境中自动地跟踪目标.【相关文献】[1] Bi H, Ma J, Wang F. An improved particle filter algorithm based on ensemble Kalman filter and Markov chain Monte Carlo method[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2015, 8(2): 447～459.[2] Kulkarni M, Wadekar P, Dagale H. Block division based CAMShift algorithm for real- time object tracking using distributed smart cameras[C].//Multimedia (ISM) 2013 IEEE International Symposium on IEEE,2013.292～296.[3] Mei X, Ling H. Robust visual tracking and vehicle classification via sparse representation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence,2011,33(11):2259～2272.[4] Cong D, Shi P, Zhou D. An improved camshift algorithm based on RGB histogram equalization[C].//Image and Signal Processing (CISP) 2014 7th International Congress on IEEE, 2014.426～430.[5] Avidan S.Ensemble tracking[J].IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2007, 29(2): 261～271.[6] Stommel M.Binarising SIFT- descriptors to reduce the curse of dimensionality in histogram-based object recognition[J]. International Journal of Signal Processing Image Processing and Pattern Recognition,2010,3(1):25～36.[7] Du M, Wang J, Li J, et al.Robot robust object recognition based on fast SURF feature matching[C].//Chinese Automation Congress (CAC) 2013.IEEE,2013.581～586.[8] Wang J, He F, Zhang X, et al. Tracking objects through occlusions using improved Kalman filter[C].//Advanced Computer Control (ICACC) 2010 2nd International Conference on IEEE, 2010,(5):223～228.[9] Leichter I, Lindenbaum M, Rivlin E. Mean shift tracking with multiple reference color histograms[J].Computer Vision and Image Understanding,2010,114(3):400～408.[10] Wang Z, Yang X, Xu Y, et al.CamShift guided particle filter for visual tracking[J].Pattern Recognition Letters, 2009,30(4):407～413.。
自动驾驶汽车中的目标检测与跟踪技术分析随着科技的不断进步，自动驾驶汽车正逐渐成为现实。
这一新兴技术依赖于多种先进的视觉和感知技术，其中目标检测与跟踪技术起着至关重要的作用。
本文将对自动驾驶汽车中的目标检测与跟踪技术进行详细分析。
目标检测是自动驾驶汽车中的一个关键技术，它的主要任务是在行驶过程中准确地检测和识别各种交通参与者，如行人、车辆、信号灯等，并对它们进行分类。
目标检测算法通常可以分为两大类，即基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法利用图像的局部统计信息来探测目标，并采用机器学习模型进行分类。
其中，常用的方法包括Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些方法在目标检测方面具有一定的准确性和稳定性，但它们对目标的不同外观和视角变化敏感，对于复杂场景的处理能力有限。
与此相比，基于深度学习的方法利用深度神经网络学习图像特征，并通过多层次的卷积和池化操作来建立对目标的抽象表示。
这种方法具有更高的准确度和鲁棒性，能够适应各种复杂场景。
常见的基于深度学习的目标检测算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
这些算法通过引入区域建议网络（Region ProposalNetwork）和锚框（Anchor Box）的思想，能够在速度和准确度之间取得较好的平衡。
除了目标检测，目标跟踪也是自动驾驶汽车中的重要组成部分。
目标跟踪的任务是在连续的图像序列中跟踪和定位已检测到的目标，以实时地获取目标位置和运动信息。
目标跟踪算法可以分为基于传统方法和基于深度学习的方法。
基于传统的目标跟踪方法主要依靠特征点、颜色直方图、模板匹配等技术进行目标的连续跟踪。
这些方法在速度方面有一定的优势，但对目标的遮挡、尺度变化和姿态变化等方面的鲁棒性较差。
而基于深度学习的目标跟踪方法则利用卷积神经网络学习特征表示，并使用循环神经网络或其他时间连续模型来实现目标的连续跟踪。
这些方法通过端到端的训练方式，能够准确地捕捉目标的运动信息，具有更高的鲁棒性和准确性。
第33卷增刊2007年11月 光学技术OPTICAL TECHN IQU E Vol.33Suppl.Nov. 2007 文章编号:100221582(2007)S 20069203目标检测与跟踪方法在自动跟踪装置中的应用Ξ伍翔,霍炬,杨明,董红红(哈尔滨工业大学控制与仿真中心,哈尔滨 150082)摘 要:介绍了一种应用于自动跟踪装置上的运动背景下目标检测与跟踪的方法,采用仿射模型作背景运动估计进行检测以及mean 2shift 算法跟踪目标,并将该方法应用到一套自动跟踪系统实验平台上。
关键词:仿射模型;mean 2shift 算法;自动跟踪装置中图分类号:TP751 文献标识码:AApplication of a moving target detecting and trackingmethod in the automatic 2tracking equipmentWU X iang ,H UO J u ,Y ANG Ming ,DONG H ong 2hong(Control and Simulation Center ,Harbin Institute of Technology ,Harbin 150082,China )Abstract :This paper presents a moving target detecting and tracking method in moving background for the automatic 2tracking equipment.It uses affine model to estimate the moving character of the background for detecting ,and uses mean 2shift algorithm for tracking.An automatic 2tracking experimental system is realized by using this method.K ey w ords :affine model ;mean 2shift algorithm ;automatic 2tracking equipment0 引 言基于图像处理的运动目标检测与跟踪,作为图像处理技术的一个分支,由于其在民用和军用上的广泛应用[1,2],也逐渐成为研究的热点。
本文主要针对自动跟踪装置,研究与设计一种图像处理的方法,实现运动背景下运动目标检测与跟踪,并应用到所搭建的自动跟踪仿真系统中。
1 自动跟踪系统实验平台利用图像处理的方法实现自动跟踪功能的跟踪系统一般由摄像机、图像采集卡、计算机、伺服系统几部分组成。
摄像机、图像采集卡以及计算机都装载在伺服系统上,当摄像机的视野中出现运动目标时,计算机对图像采集卡采集到的图像进行处理分析,得出运动目标的位置等信息,传递给伺服系统,伺服系统带动相机跟踪目标,使得目标始终保持在视野的中心。
图1 自动跟踪系统实验平台结构框图图1即为所搭建的自动跟踪系统实验平台的结构框图,该平台是专门根据自动跟踪装置的结构和特点设计的,对自动跟踪装置进行模拟。
由图1可知,在计算机上实现的图像处理部分,是整个系统的关键。
它所要完成的功能是从采集图2 图像处理部分基本流程到的每幅视频图像中找出运动目标的位置,即运动目标的检测与跟踪。
它主要包括两方面:第一,运动目标的检测与提取;第二,目标跟踪。
其处理流程图如图2所示。
2 运动目标检测2.1 背景模型选取根据摄像机相对于场景的运动情况可以将运动目标检测分为静止背景下运动目标检测和运动背景下运动目标检测两种。
由自动跟踪装置的特性可知,在跟踪目标的过程中,摄像机随着伺服系统一起运动,所以应该考虑的是运动背景下运动目标的检测。
本文采用的是运用背景运动估计进行建模的思想,将两帧图像之间的背景运动关系用仿射变换表示,建立一个仿射运动参数模型。
如x k +1=a 1x k +a 2y k +d x y k +1=a 3x k +a 4y k +d y(1)96Ξ收稿日期:2006212211 E 2m ail :wuxiang602@基金项目:国家自然科学基金资助(60434010)作者简介:伍翔(19842),男,苗族,湖南省人,哈尔滨工业大学硕士研究生,从事图像处理研究。
式中(x k ,y k )为第k 帧图像背景中一像素坐标;(x k +1,y k +1)是其在第k +1帧中的坐标;a 1,a 2,d x ,a 3,a 4,d y 为模型参数。
假设背景做三维刚体运动,那么三维空间中一个刚体位置的运动,在笛卡尔坐标系中可以用仿射变换式(2)来建模[3]X ′=R X +T =R x αRy βRz θ+T(2)式中R 为3×3的旋转矩阵;α、β、θ分别表示绕X 、Y 、Z 轴按右手定则方向的旋转角度,R x α、Ry β、Rz θ分别是绕X Y Z 轴的旋转变换矩阵;T 是三维平移运动矢量。
由式(2)可知空间中一刚性三维物体的运动可以分别沿着三个坐标轴的旋转和空间中三个方向的平移运动叠加而成。
由此,我们可知,在背景做慢速三维运动时,两帧之间背景图像的变化主要是由背景沿轴的平移和围绕轴的旋转引起的。
另外,在自动跟踪装置跟踪过程中,伺服系统的运动速度相对于摄像机的拍摄速度而言,通常较慢,背景图像的运动体现出的是一种慢背景运动。
所以,用仿射模型(1)式去表示背景运动并应用于自动跟踪装置是完全合适的。
2.2 模型的建立模型参数的建立采用块匹配法,基于在跟踪瞄准过程中,目标基本是出现在视野的中心区域,因此可以在如式(3)描述的四个小区域内各选取一个待匹配块,式中M ax dx ,M ax dy 分别为背景图像在X ,Y 方向最大可能位移,i H ,iW 分别为帧图像的高和宽,R 为小区域的大小。
Rgn 1:{x ∈(Maxdx ,Maxdx +R ),y ∈(Maxdy ,Maxdy +R )}Rgn 2:{x ∈(iW -M ax dx ,iW ),y ∈(M ax dy ,M ax dy +R )}Rgn 3:{x ∈(M ax dx ,M ax dx +R ),y ∈(i H -M ax dy ,i H )}Rgn 4:{x ∈(iW -M ax dx ,iW ),y ∈(i H -M ax dy ,i H )}(3) 考虑到当随意选择一个块作为待匹配块时,如果该块含有的细节信息较少,并且由于图像在一定的小范围内通常会相对较为平滑或相似,这样使用该块在下一帧(k +1)图像中寻找匹配块时就很容易出现错误匹配,因此为了减少由此带来的错误匹配,本文选择上述四个区域中方差最大的块作为匹配块。
寻找方式如式为B i (x k ,y k )=max Bk ,i∈Rgni{V ar[B k ,i (x ,y ,w ,h )]}=max {∑m ,n ∈Bk ,i[fk((m ,n )-m )2]}i =1,2,3,4(4)其中(x k ,y k )为块B i (x k ,y k )中心坐标;m 为块B k ,i (x ,y ,w ,h )的均值;w ,h 分别为代匹配块的宽和高。
2.3 模型的求解选定好四个匹配块B i 后,用这四个匹配块与第k +1帧如式(3)的所描述的四个区域相匹配,计算匹配距离,计算公式为B ′i (x ,y )=C s ・∑m ,n ={-1,0,1}(w s (n ,m )・B i (x +n ,y +m ))Π(x ,y )∈B i(5)D i (x k +1,y k +1)=minfk +1∈Bi1w h・∑m ,n ∈Bi{wl(m ,n )[f ′k +1(x k +1+m ,y k +1+n )-B ′i (m ,n )]2}(6)其中w l ,w s 为窗函数,使用的目的是为了消弱由于背景图像旋转而引起块匹配时的误差,同时该窗也起到对图像进行平滑消除噪声影响的作用,本文选用的是三角窗。
当计算完四个待匹配块相对应的匹配块的中心坐标后,在四个中选取匹配距离最小的三个,代入仿射模型(1),构造一方程组,然后求解方程组,便可得到仿射模型式(1)的参数。
2.4 建立匹配图像及检测首先将第k +1帧的图像f k +1拷贝到匹配图像f ^k +1,然后利用模型(1),将第k 帧的图像f k 逐像素计算其在第k +1帧的新坐标(x ′,y ′),若计算得到的新坐标超出图像的大小范围,则将这一点抛弃,否则用该像素的值代替匹配图像f ^k +1的值,具体的计算公式见(7),计算完匹配图像后,匹配图像f ^k +1的背景图像与第k +1帧f k +1的背景图像已经匹配对准,这样就可以利用匹配图像f ^k +1与第k +1帧图像f k +1的差来进行变换检测,不符合背景运动特性的部分就会凸现出来,即运动目标被检测出来[4]。
a :f ^k +1=f k +1(x ,y );Πx ∈(0,Width );Πy ∈(0,Height )b :x ′=a 1x +a 2y +d x y ′=a 3x +a 4y +d yc :if (x ′∈(0,Width )and y ′∈(0,Height )) then f ^k +1(x ′,y ′)=f k (x ,y )(7)3 目标跟踪目标跟踪是自动跟踪功能的一个重要方面,考虑到自动跟踪装置要求定位精度高的特点,本文选取的是mean 2shift 的跟踪方法,mean 2shift 算法是利用目标图像像素灰度距离中心点的距离和作为特征。
将候选目标的特征与模板特征进行比较,再通过mean 2shift 过程使得跟踪算法收敛于平衡点。
该方法具有如下优点:(1)mean 2shift 算法是利用迭代的算法收敛到平衡点,所以相对耗时较少。
(2)由于mean 2shift 算法对各像素点灰度按到中心点的距离加权,距离中心点越远,权值越小,通常目标的边缘(距离中心点较远)最容易受到干扰,所以,mean 2shift 算法的抗干扰能力较强。
(3)mean 2shift 算法中对跟踪框进行了归一化处理,在目标的形状发生缩放、旋转的情况下仍然能够得到很好的跟踪效果。
(4)mean 2shift 算法对于刚体目标和非刚体目标都具有很好的跟踪性能[4]。
Dorin C 对mean 2shift 算法在文献[5]中作了详细的介绍与推导,证明其可以用于跟踪。
完整的跟踪算法总结如下:如果目标具有特征{q ^u }u =1,…,m ,在前一帧图中位于y ^0,那么重复以下步骤可得到目标新位置y ^1:1.估计当前帧中在y ^0处候选目标的特征{p ^u (y ^)0}u =1,…,m,计算ρ[p ^(y ^0),q ^]=∑mu =1p ^u (y 0)q ^u 。
