基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法

《基于TLD模型的多目标跟踪算法的研究与实现》一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，多目标跟踪算法在智能监控、无人驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。

多目标跟踪算法的目的是在连续的图像帧中识别并跟踪多个目标。

为了解决这一挑战性任务，本文提出了基于TLD（Tracking-Learning-Detection）模型的多目标跟踪算法的研究与实现。

二、TLD模型简介TLD模型是一种以目标跟踪为主导的实时视频监控系统。

该模型主要由三部分组成：跟踪、学习和检测。

在多目标跟踪领域，TLD模型具有较高的准确性和鲁棒性。

它通过在线学习目标的特征，并利用这些特征进行跟踪和检测，实现了对多个目标的持续跟踪。

三、多目标跟踪算法研究（一）算法原理本文提出的基于TLD模型的多目标跟踪算法，首先利用TLD模型的跟踪功能对目标进行初步定位。

然后，通过学习目标的特征，提取出目标的外观、运动等属性信息。

接着，利用检测功能对图像帧进行扫描，发现并确认新的目标。

最后，将新发现的目标准确地关联到已有目标的轨迹上，实现对多个目标的持续跟踪。

（二）算法实现在算法实现过程中，我们采用了深度学习技术对目标特征进行学习和提取。

通过构建卷积神经网络（CNN）模型，对目标的外观、运动等属性信息进行学习。

同时，我们还采用了卡尔曼滤波器对目标的运动轨迹进行预测和更新，提高了算法的准确性和鲁棒性。

四、实验与分析为了验证本文提出的基于TLD模型的多目标跟踪算法的有效性，我们进行了大量的实验。

实验结果表明，该算法在多种场景下均能实现对多个目标的持续跟踪，且具有较高的准确性和鲁棒性。

与传统的多目标跟踪算法相比，该算法在处理复杂场景和目标遮挡等问题时具有更好的性能。

五、结论本文提出了基于TLD模型的多目标跟踪算法的研究与实现。

通过利用TLD模型的跟踪、学习和检测功能，实现了对多个目标的持续跟踪。

实验结果表明，该算法在多种场景下均能取得较好的效果，具有较高的准确性和鲁棒性。

基于Mean-Shift优化的TLD视频长时间跟踪算法肖庆国;叶庆卫;周宇;王晓东【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2015(032)003【摘要】针对TLD(tracking learning detection)算法同时包含了跟踪、检测和学习三个部分,具有较高计算量的缺点,提出了采用Mean-Shift算法替换原TLD跟踪器部分的光流跟踪算法.该优化方法利用具有计算量小的Mean-Shift算法替换计算量较大的光流法进行跟踪,以通过目标模型和候选目标模型之间的巴氏系数与阈值的比较来判定跟踪失败的自检测,并通过计算Mean-Shift跟踪返回的目标框和上一帧TLD返回的目标框之间的相似度来进一步得到跟踪的有效性,在发生跟踪失败时由检测器重新初始化跟踪.实验结果表明,该优化方法在视频长时间跟踪算法中具有较高的鲁棒性和准确性,并且与原TLD算法相比,该优化方法在跟踪速度上得到了提升.【总页数】4页(P925-928)【作者】肖庆国;叶庆卫;周宇;王晓东【作者单位】宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;TP301.6【相关文献】1.基于Mean-Shift算子的多尺度视频跟踪算法研究 [J], 盛磊;刘旨春;于晓波2.基于PTLD的长时间视频跟踪算法 [J], 刘建;郝矿荣;丁永生;杨诗宇3.基于TLD改进框架的视频目标跟踪算法 [J], 史殊凡;孙光民4.基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法 [J], 李轶锟;吴庆宪;丁晟辉;胡鲲5.基于改进TLD跟踪算法的生猪视频跟踪 [J], 何雨;刘星桥;刘超吉;李健因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法李轶锟;吴庆宪;丁晟辉;胡鲲【摘要】为加强fDSST算法在目标快速运动、快速形变、目标消失情况下的跟踪精度,提出了一种基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法.在fDSST算法的基础上,加入了检测器和学习器对跟踪结果进行修正和学习,并利用检测器和学习器的正负样本对跟踪结果进行置信度评估,从而解决了在跟踪失败情况下的错误参数学习问题.实验表明,基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法,不但解决了fDSST算法由于目标快速运动、形变甚至消失而使跟踪失败,难以进行长时间持续跟踪的问题,且很大程度上增强了TLD算法的跟踪精度.【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2019(026)004【总页数】6页(P44-48,70)【关键词】目标跟踪;长时间跟踪;TLD;fDSST;跟踪精度;再次识别【作者】李轶锟;吴庆宪;丁晟辉;胡鲲【作者单位】南京航空航天大学自动化学院,南京 211100;南京航空航天大学自动化学院,南京 211100;南京航空航天大学自动化学院,南京 211100;南京航空航天大学自动化学院,南京 211100【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言目标跟踪一直是机器视觉领域的重要研究方向，其可以广泛应用于医疗急救、智能监控、工业自动化及自动驾驶等领域。

经过各国学者的深入研究，近几十年跟踪算法层出不穷，从传统的光流法、MeanShift方法、SVM(Support Vector Machine)方法、基于检测和在线学习的方法(如TLD算法[1])、相关滤波方法(如KCF算法[2]、DCF算法[3])及其改进算法[4]，到近年来兴起的基于深度学习的方法[5]，这些方法在跟踪速度、跟踪精度、抗干扰能力和抗遮挡能力方面都各有优缺点。

由于算法效果易受到复杂场景、目标外形变化、目标快速运动、遮挡及目标消失等因素影响，因此需进一步研究长时间目标跟踪算法。

TLD目标跟踪算法综述
杨丰瑞;杜奎;庄园
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2016(40)10
【摘要】TLD目标跟踪算法将检测和跟踪同时加入跟踪框架,并引入半监督机器学习算法对锁定目标不断学习以捕获其最新外观,使目标无处可逃,从而实现对未知目标的长时跟踪.简要介绍了TLD算法的理论背景和系统框架,并指出其存在的主要缺陷.然后对各个缺陷所提出的改进方法进行详细地综述,并给出自己的评述.最后总结全文并展望TLD目标跟踪算法在未来几年的发展趋势.
【总页数】6页(P101-106)
【作者】杨丰瑞;杜奎;庄园
【作者单位】重庆重邮信科集团股份有限公司,重庆400065;重庆邮电大学通信新技术应用研究中心,重庆400065;重庆邮电大学通信新技术应用研究中心,重庆400065
【正文语种】中文
【中图分类】TN391.41
【相关文献】
1.基于KCF相似度的TLD目标跟踪算法 [J], 张晶;熊晓雨;鲍益波
2.基于TLD和fDSST的长时间目标跟踪算法 [J], 李轶锟;吴庆宪;丁晟辉;胡鲲
3.基于TLD的三维单目标跟踪算法 [J], 赵斌; 王江卓; 李建勋
4.融合CN跟踪算法改进的TLD实时目标跟踪算法 [J], 张晶;黄浩淼;王健敏;保峻嵘
5.融合KCF和HOG的改进TLD目标跟踪算法 [J], 储开斌;朱磊;张继
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于fDSST的长时间目标鲁棒跟踪算法为了实现在长时间跟踪任务中具有鲁棒性和准确性的目标跟踪算法，研究者们提出了基于离线学习的目标跟踪算法---fDSST（fast discriminative scale space tracker）。

一、fDSST算法的背景与原理fDSST算法是一种基于参考模型进行的在线学习跟踪算法，旨在通过快速的离线训练实现物体的鲁棒跟踪。

其背后的原理是使用DST （discriminative scale space tracker）目标跟踪算法的思想，通过在线学习的方式改进目标跟踪的准确度和稳定性。

该算法主要由以下几个步骤组成：1. 初始化：首先，通过输入的初始帧，提取目标的特征描述符，并计算该目标的尺度信息。

2. 目标搜索：在接下来的每一帧中，通过在当前帧中搜索目标，使用参考模型对候选区域进行评分，并选择得分最高的候选区域作为跟踪结果。

3. 模型更新：当跟踪结果可靠时，算法会将该结果作为新的参考模型，用于下一帧的目标搜索。

同时，在不可靠或目标发生尺度变化时，算法会重新学习目标特征并更新参考模型。

二、fDSST算法的优势与应用1. 鲁棒性：fDSST算法通过离线学习和在线更新的方式，能够实现对目标的准确跟踪，并且在目标发生尺度变化或遭受遮挡等情况下也可以保持较好的鲁棒性。

2. 效率：该算法利用高度优化的特征提取和评分计算方法，能够快速准确地搜索目标。

在实时应用场景下，能够处理高帧率的视频流。

3. 多样性应用：由于fDSST算法在跟踪任务中的准确性和鲁棒性，因此在广泛的领域中得到了应用。

例如，视频监控、人脸识别、交通监控等。

三、基于fDSST的长时间目标鲁棒跟踪算法的挑战与改进1. 尺度问题：长时间目标跟踪任务中，目标尺度变化是常见的挑战之一。

fDSST算法通过在线学习和更新模型来适应尺度变化，但仍有改进的空间，例如在目标发生尺度变化时更加准确地更新参考模型。

2. 遮挡问题：目标在长时间跟踪任务中易受到遮挡的干扰。

《基于TLD模型的多目标跟踪算法的研究与实现》一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪已成为计算机视觉领域的研究热点。

多目标跟踪旨在通过连续帧间的图像信息，实现对多个目标的准确跟踪。

传统的多目标跟踪算法虽然能够处理简单的场景，但在复杂场景中往往存在跟踪不准确、丢失目标等问题。

因此，本文提出了一种基于TLD（Tracking-Learning-Detection）模型的多目标跟踪算法，以解决上述问题。

二、TLD模型概述TLD模型是一种结合了目标跟踪、学习和检测的算法模型。

该模型通过在线学习的方式，不断更新和优化跟踪器，以实现对目标的准确跟踪。

在多目标跟踪中，TLD模型能够有效地处理目标遮挡、光照变化、背景干扰等复杂场景。

三、算法研究1. 算法流程本文提出的基于TLD模型的多目标跟踪算法流程如下：（1）初始化：在视频序列的初始帧中，使用手工标注或自动检测的方法确定目标的初始位置。

（2）跟踪：利用TLD模型的跟踪器对目标进行跟踪，并根据实际场景进行动态调整。

（3）学习：通过在线学习的方式，不断更新和优化跟踪器，以适应目标在视频序列中的变化。

（4）检测：当目标被遮挡或丢失时，通过检测器重新检测目标的位置。

（5）更新：将新检测到的目标位置信息反馈给跟踪器，以便在下一个时刻继续跟踪。

2. 算法优化针对多目标跟踪中的难点问题，本文在算法中进行了以下优化：（1）采用多特征融合的方法，提高目标的表示能力；（2）引入基于区域的跟踪方法，以应对目标的旋转和形变；（3）利用背景模型和深度学习的方法，提高背景干扰和光照变化的鲁棒性；（4）采用数据关联的方法，解决多个目标之间的相互干扰问题。

四、算法实现本文所提出的算法使用Python语言实现，并采用OpenCV等计算机视觉库进行图像处理和特征提取。

在实现过程中，首先对视频序列进行预处理，包括灰度化、去噪等操作；然后根据算法流程进行多目标跟踪；最后，通过可视化工具展示跟踪结果。

基于FAST特征点改进的TLD目标跟踪算法
毛晓波;周晓东;刘艳红
【期刊名称】《郑州大学学报（工学版）》
【年(卷),期】2018(039)002
【摘要】TLD是近年来出现的一种较为新颖的长时间目标跟踪算法,它与传统的跟踪算法区别在于将传统的检测算法和跟踪算法结合起来,通过学习模块来学习目标的特征,从而进行有效跟踪.笔者针对算法跟踪器无法可靠跟踪均匀选取的特征点的问题,提出一种基于FAST特征点改进的TLD目标跟踪算法,保证所选特征点能够被正确可靠跟踪,提高跟踪器的精度.针对跟踪过程中学习模块的模板累积效应明显,实时性降低的问题,采用一种动态模板管理机制.在模板数量达到阈值时,通过比较模板与当前目标的相似度,删除特定模板,保持模板数量恒定.实验表明,改进后的算法具有更高的跟踪精度和实时性.
【总页数】6页(P1-5,17)
【作者】毛晓波;周晓东;刘艳红
【作者单位】郑州大学电气工程学院,河南郑州450001;郑州大学电气工程学院,河南郑州450001;郑州大学电气工程学院,河南郑州450001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于关键特征点的改进TLD目标跟踪算法研究 [J], 秦飞;汪荣贵;梁启香;张冬梅;李想
2.基于改进的TLD目标跟踪算法 [J], 胡欣;高佳丽
3.基于TLD改进框架的视频目标跟踪算法 [J], 史殊凡;孙光民
4.基于TLD改进的目标跟踪算法 [J], 张丽果;吴勇;张霞
5.基于TLD改进的目标跟踪算法 [J], 张丽果;吴勇;张霞;
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于PTLD的长时间视频跟踪算法刘建;郝矿荣;丁永生;杨诗宇【期刊名称】《化工学报》【年(卷),期】2016(67)3【摘要】Along with such dangerous sources as big fire, explosion and toxic matter leak in the chemical plants, the visual tracking technology is a simple yet effective solution. As an effective real-time visual target tracking algorithm, the tracking-learning-detection (TLD) has drawn wide attention around the world. In this paper, we propose a prediction-tracking-learning-detection (PTLD) based visual target tracking algorithm, which is obtained by making several improvements based on the original TLD algorithm. The improvements include employing Kalman filter in the detector of TLD for estimating the location of the target to reduce the scanning region of the detector and improve the speed of the detector; adding Markov model based target moving direction predictor in the detector of TLD to increase the discretion for target with similar appearance. In addition to ascending in the tracking speed by increasing the position and speed prediction, we use the spatiotemporal analysis that also greatly improves the tracking precision. Experimental results show that the proposed PTLD algorithm provides a means for robust real-time visual tracking.%对于化工厂、电厂等重要场所，火灾、爆炸和有毒物质泄漏等安全生产举足轻重。

时空上下文相似性的TLD目标跟踪算法张晶;王旭;范洪博【期刊名称】《计算机科学与探索》【年(卷),期】2018(012)007【摘要】在单目标长期跟踪过程中,为了避免快速移动、运动模糊的噪声影响以及解决目标出视角后再出现的跟踪无法恢复问题,提出了一种基于时空上下文相似性的TLD(tracking-learning-detection)目标跟踪算法(TLD object tracking algorithm based on spatio-temporal context similarity,TLD-STCS).首先进行检测分类器的学习.然后利用STC跟踪算法进行下一帧计算,对计算得到的获选目标与前一帧目标进行空间上下文的相似性计算,即保守相似度计算以及运动相似度计算,进行跟踪结果的有效判断,若判定有效,则输出过程与TLD的一样;如果判定失效,将此时的上下文时空模型加入到目标时空模型.对检测模块检测到的多个候选目标位置计算其置信图,输出平均置信值最大的检测目标,并对目标时空模型进行更新,如果检测到单聚类框就直接输出.最后进行在线学习来更新分类器的相关参数,改善检测精度.在不同测试视频序列上进行算法对比验证,结果表明,TLD-STCS算法能自适应目标遮挡、旋转等复杂情景下的目标跟踪,具有很高的鲁棒性,尤其是在目标快速移动且运动模糊情况下具有很好的抗干扰能力和很高的成功率.%In the single-target long-term tracking process, in order to avoid the effects of rapid movement and mo-tion blur noise, and deal with the problem of tracking failure recovery mechanism, this paper presents a TLD (tracking-learning-detection) object tracking algorithm based on spatio-temporal context similarity (TLD-STCS). Firstly, con-duct a detector study. Then, use the STCtracking algorithm the next frame, and calculate the approximation of the candidate target and the previous frame, including conservative similarity and motion similarity, to track the results of the effective judgments, if the decision is valid, the output process is the same as that of the TLD, if the judgment fails, the temporal space model at this time is added to the target space-time model. Next, calculate the confidence pattern for the multiple candidate target position detected by the detection module, output the detection target with the highest average confidence value, and update the target space-time model, a single cluster is detected for direct output. Finally, update the relevant parameters of classifier to improve the detection accuracy by online learning. Conducting experiments in the benchmark data set demonstrate the success of TLD-STCS. The results show that TLD-STCS algorithm can adapt to target tracking, rotation and other complex scenarios under the target tracking, has a high degree of robustness, especially in the case of fast moving and moving blur with good anti-interference ability and high success rate.【总页数】13页(P1169-1181)【作者】张晶;王旭;范洪博【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明 650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明 650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于TLD框架的上下文目标跟踪算法 [J], 吕枘蓬;蔡肖芋;董亮;涂继辉2.基于时空上下文的多目标跟踪算法 [J], 位宝燕;杨绍清;刘松涛3.基于尺度滤波器的时空上下文目标跟踪算法 [J], 吴道恒;朱恩昌;徐亮4.基于视频时空上下文的单目标视觉跟踪算法 [J], 李润泽;姚红英;李保平;李超5.基于时空上下文信息增强的目标跟踪算法 [J], 温静;李强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。