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一种结合背景差分的改进 CamShift 目标跟踪方法谭艳;王宇俊【期刊名称】《西南师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(041)009【摘要】针对传统的 CamShift 目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域，以及当目标物的颜色与背景色相似时容易跟丢的问题，提出了一种结合背景差分的 CamShift 改进方法。
首先利用背景差分法检测出的目标区域作为CamShift 算法的初始搜索窗，以解决手动选择跟踪目标的问题；然后在跟踪的过程中比较 CamShift 算法每一帧搜索窗的中心横纵坐标与背景差分法检测出的目标区域矩形框中心的横纵坐标，根据设定的阈值来选择 Cam-Shift 算法下一帧的搜索窗，以解决目标色与背景色相似的问题。
仿真实验表明改进方法在目标与背景色相似的情况下也能有效地跟踪目标。
%In view of the traditional CamShift target tracking algorithm in tracking the target before needing to manually selected the target area,when the color of the target and the background color similar goals easily lost,a combination of background difference method to improve the CamShift tracking method has been proposed.First-ly,the target area as the initial search window of CamShift algorithm by background difference method detected to solve the problem of manually choose target tracking.Then,in the process of tracking,a comparison of CamShift algorithm search window at the center of the horizontal ordinate each frame and background difference method has been used to detect the target area of the rectangular box centerhorizontal ordinate,according to the setting threshold to choose CamShift algorithm the search window of next frame,in order to solve problems that the color similarity of target and background.Finally,experimental results show that the method in the target color and background color similar cases can well track the target object.【总页数】6页(P120-125)【作者】谭艳;王宇俊【作者单位】重庆三峡学院计算机科学与工程学院，重庆万州 404100;西南大学计算机与信息科学学院，重庆 400715【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种camshift算法与brisk特征点相结合的运动目标跟踪方法 [J], 陈佳;朱长仁;罗宾2.一种结合颜色纹理直方图的改进型Camshift目标跟踪算法 [J], 初红霞;谢忠玉;王科俊3.一种camshift算法与brisk特征点相结合的运动目标跟踪方法 [J], 陈佳;朱长仁;罗宾;4.一种改进的Camshift目标跟踪方法 [J], 王巍;孟朝晖5.改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法 [J], 李杰超;张潇宵;王凯因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于图像处理的嵌入式目标检测与追踪近年来，随着嵌入式系统技术的快速发展，基于图像处理的嵌入式目标检测与追踪成为了研究的热点。
图像处理的目标检测与追踪技术是通过对图像进行分析和处理，实现对特定目标的自动检测与追踪。
它在许多应用领域中发挥着重要的作用，如智能监控、自动驾驶、无人机等。
本文将介绍基于图像处理的嵌入式目标检测与追踪的原理、方法和应用。
一、嵌入式目标检测的原理嵌入式目标检测的原理是通过对图像进行分析，提取出与目标有关的特征信息，并将其与预先训练好的模型进行比对，从而识别出目标的位置和类别。
常见的目标检测算法有传统的基于特征的方法和近年来兴起的深度学习方法。
基于特征的目标检测方法通常使用像素级别的特征，如颜色、纹理、边缘等，来描述图像中的目标物体。
代表性的方法有Haar 特征和HOG（Histograms of Oriented Gradients）特征等。
这些方法对目标物体的特征进行了简单的描述，但在复杂场景下的检测效果有限。
而深度学习方法通过构建深度神经网络模型，可以更好地学习和理解图像中的目标特征。
其中，卷积神经网络 (Convolutional Neural Network，CNN) 是最常用的深度学习模型之一。
通过卷积层、池化层和全连接层的组合，CNN可以从图像中提取出丰富的特征。
二、嵌入式目标检测的方法1. 传统的基于特征的目标检测方法传统的基于特征的目标检测方法在嵌入式设备上具有较小的计算成本和较快的实时性。
这些方法通常采用滑动窗口(sliding window)技术，通过在图像上以不同尺度和位置滑动一个窗口，将窗口内的图像块与预先训练好的分类器进行比较，确定是否存在目标。
2. 基于深度学习的目标检测方法基于深度学习的目标检测方法在嵌入式设备上实现目标检测和追踪具有更高的准确性和更强的鲁棒性。
较为经典的深度学习目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
基于三维直方图的改进Camshift目标跟踪算法覃跃虎;支琤;徐奕【摘要】The classcial Camshift (continuously adaptive mean-shift) algorithm builds a one-dimensional histogram only with Hue component from HSV color space,which may lead to the failure of tracking when interferes by illumination variation and similar color object or background. To solve this problem,an improved algorithm based on a three dimensional histogram is proposed,which is built with hue and saturation components from HSV space and edge gradient from object’s s hape informa-tion. The object tracking accuracy of the algorithm under background interference was improved on the basis of the weighted value of these three components of background model adaptive adjustment histogram. Compared with the traditional Camshift al-gorithm,experimental results indicate that tracking failure incurred by illumination variations and interference from similar color object or background can be alleviated in the proposed algorithm. The improved algorithm can meet the applicability require-ments of real-time tracking systems.%经典的连续自适应均值漂移算法Camshift通过HSV空间的色调Hue 分量建立一维直方图，在有光照变化及有相似颜色目标或背景的干扰下，跟踪效果不好。
基于嵌入式系统的图像跟踪技术的设计与实现的开题报告一、选题的背景和意义随着计算机技术的快速发展和数字图像处理技术的不断成熟，图像跟踪技术逐渐被广泛应用于各个领域，如智能视频监控、自动驾驶、机器人视觉等。
图像跟踪技术的目的是在给定的图像序列中，找到感兴趣目标的位置，并跟随目标实现对其的实时跟踪。
目前，图像跟踪技术已经成为了机器视觉和计算机视觉领域中的热门研究课题。
本课题旨在基于嵌入式系统设计并实现一种高效的图像跟踪技术。
我们将基于ARM Cortex-M系列单片机和OpenCV等开源软件平台，采用目标检测和运动估计等算法，完成图像跟踪系统的设计和实现。
该系统将具有实时性强、性能卓越、可靠稳定等特点，在智能监控、自动驾驶及其他领域中有广泛的应用前景。
二、研究的内容和方案本研究主要内容为设计一种高效的嵌入式图像跟踪系统，方案如下：1. 系统硬件选型本系统将采用ARM Cortex-M系列单片机作为核心控制器，通过集成的DSP和片上存储器来提高计算效率和系统响应速度。
同时，还需要选用高像素、高速度的图像传感器和低功耗的图像处理器，以保证系统的实时性和能耗效率。
2. 图像信号采集与处理本系统将采用图像传感器采集输入图像，经过硬件预处理后输入后端算法进行处理。
首先需要进行图像预处理，如去噪、增强、滤波等操作，以提高图像质量和减少干扰。
随后将采用目标检测算法和运动估计算法，对目标区域进行提取和分析，并实时跟踪目标的位置和运动轨迹。
3. 系统算法设计与优化本系统将采用基于OpenCV等开源软件平台的目标检测和运动估计算法，并对算法进行优化和改进，以提高算法的准确性和计算效率。
具体而言，我们将采用Haar特征分类器、卡尔曼滤波器、神经网络等算法，来对目标进行检测、跟踪和预测。
4. 系统结构设计本系统将采用分布式结构，将前端图像预处理模块、中间算法处理模块和后端图像显示和控制模块分别实现，并通过串行或并行的方式进行通信和数据交换。
基于FPGA的智能实时跟踪系统设计与实现智能实时跟踪系统是一种可以实时跟踪并识别目标的系统，广泛应用于监控、安防、自动驾驶等领域。
基于可编程逻辑芯片FPGA（Field Programmable Gate Array）的智能实时跟踪系统具有灵活性高、性能强、功耗低等优点，本文将针对该系统进行设计与实现。
首先，我们需要设计一个可编程逻辑模块，用于实时接收视频流并进行处理。
这个模块需要包含图像采集、图像处理、目标跟踪和目标识别等功能。
图像采集功能可以通过外部的视频输入接口实现，常见的接口有HDMI、USB等。
图像处理功能可以包括图像增强、滤波、边缘检测等。
目标跟踪功能可以使用常见的跟踪算法，如卡尔曼滤波、CAMShift等。
目标识别功能可以使用神经网络等机器学习算法进行实现。
其次，我们需要设计一个控制模块，用于对系统进行配置和控制。
该模块可以包括一个MicroBlaze处理器和相应的外设接口，用于接收来自用户的指令并发送给可编程逻辑模块。
用户可以通过该控制模块配置系统参数、选择跟踪算法、调整图像处理算法等。
另外，为了提高系统的性能和可扩展性，我们可以采用多核架构。
通过在FPGA中集成多个可编程逻辑模块和多个控制模块，可以实现多个目标的同时跟踪和识别。
这样的设计可以提高系统的实时性和并行处理能力。
最后，我们需要基于FPGA进行系统的实现和验证。
在选择FPGA芯片时，需要考虑芯片的容量、性能以及功耗等因素。
根据系统的需求，可以选择合适的FPGA芯片，并将设计的逻辑模块和控制模块进行综合与实现。
在实现过程中，需要采用适当的验证方法，如仿真、逻辑综合和实验室验证等。
综上所述，基于FPGA的智能实时跟踪系统设计与实现需要考虑到图像采集、图像处理、目标跟踪和目标识别等功能模块的设计，同时，还需要设计控制模块用于配置和控制系统。
此外，为了提高系统的性能和可扩展性，可以采用多核架构。
最后，需要将系统进行实现和验证，选择合适的FPGA芯片，并通过逻辑综合和实验室验证等方法进行验证。
智能嵌入式目标检测及跟踪系统的设计与实现智能嵌入式目标检测及跟踪系统的设计与实现随着人工智能技术的不断发展和嵌入式系统的普及应用，智能嵌入式目标检测及跟踪系统成为了当前热门的研究领域。
本文将介绍一个基于嵌入式平台的智能目标检测及跟踪系统的设计与实现。
一、引言目标检测及跟踪技术在很多领域具有广泛的应用，如智能监控、智能安防、自动驾驶等。
传统的目标检测及跟踪算法需要使用高性能的计算机进行处理，且无法满足实时性的要求。
而嵌入式系统具有体积小、功耗低、性能高等优势，能够满足智能目标检测及跟踪系统的需求。
二、系统设计1. 系统硬件设计该系统硬件部分主要包括嵌入式开发板、摄像头、存储器等。
嵌入式开发板需要具备足够的计算能力和接口能力，能够支持实时的图像处理。
选择合适的摄像头模块用于采集图像数据，并通过存储器存储采集到的数据，以便后续处理。
2. 系统软件设计（1）图像采集与预处理通过摄像头采集图像数据，并对采集到的图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高后续目标检测和跟踪算法的准确性。
（2）目标检测目标检测是整个系统的核心部分，目前常用的目标检测算法有Haar特征检测、HOG特征检测和深度学习等。
根据算法选择合适的模型进行训练，并在目标检测网络中提取特征，通过特征匹配和分类判断出目标的位置。
（3）目标跟踪目标跟踪是在目标检测的基础上，对目标进行持续的追踪操作。
常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
在目标跟踪过程中，结合目标的运动模型和观测特征进行目标位置的预测和修正，以实现对目标的准确跟踪。
（4）结果展示与输出最后，将目标检测和跟踪的结果通过显示设备进行展示，可以选择将目标位置标注在图像上，也可以输出目标的跟踪轨迹等信息，以便用户观看和分析。
三、系统实现在系统实现过程中，我们选择了一款性能较高的嵌入式开发板，并通过集成的摄像头模块进行图像采集；采用Haar特征检测算法进行目标检测，并结合卡尔曼滤波算法进行目标跟踪；最后，将处理后的图像通过显示设备输出。
基于视觉运动目标跟踪技术分析陈曦;殷华博【摘要】计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪.它将图像处理、模式识别、自动控制、人工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起,主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通等各个方面,因此该技术已经成为一个重要的研究方向.阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法,探讨了视觉跟踪算法的未来研究方向.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2011(041)006【总页数】4页(P22-24,39)【关键词】计算机视觉;视觉跟踪;均值漂移【作者】陈曦;殷华博【作者单位】石家庄铁路运输学校,河北,石家庄,050081;河北远东哈里斯通信有限公司,河北,石家庄,050081【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言计算机视觉是人工智能的一个重要分支,其研究目的就是用计算机代替人对环境和景物进行感知、解释和理解。
计算机视觉的研究融合了图像处理、模式识别、人工智能和自动控制等多方面的知识。
基于视觉的目标跟踪技术在许多方面都有着广泛的应用。
因此研究基于视觉的运动目标的检测和跟踪具有很重要的现实意义和应用价值。
视觉分析一般步骤包括视觉检测(Visual Detection)、视觉跟踪(Visual Tracking)和视觉理解(Visual Understanding)[1]。
1 运动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。
简单来说就是在序列图像中为目标定位。
1.1 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)、变换系数特征(傅里叶描绘子、自回归模型)和代数特征(图像矩阵的奇异值分解)等[2]。
