复杂背景下的红外目标自动跟踪算法

基于KL散度与通道选择的热红外目标跟踪算法
吴捷;段艳艳;马小虎
【期刊名称】《红外技术》
【年(卷),期】2023(45)1
【摘要】为了解决单一跟踪器无法有效应对复杂背景及目标外观的显著变化,对于热红外目标跟踪准确度不高的问题,基于全卷积孪生网络提出了一种多响应图集成的跟踪算法用于热红外跟踪。

首先,使用预训练的卷积神经网络来提取热红外目标的多个卷积层的特征并进行通道选择,在此基础上分别构建3个对应的跟踪器,每个跟踪器独立执行跟踪并返回一个响应图。

然后,利用Kullback–Leibler(KL)散度对多个响应图进行优化集成,得到一个更强的响应图。

最后利用集成后的响应图来确定目标位置。

为了评估所提算法的性能,在当前最全面的热红外跟踪基准LSOTB-TIR(Large-Scale Thermal Infrared ObjectTrackingBenchmark)上进行了实验。

实验结果表明,所提算法能够适应复杂多样的红外跟踪场景,综合性能超过了现有的红外跟踪算法。

【总页数】7页(P33-39)
【作者】吴捷;段艳艳;马小虎
【作者单位】泰州职业技术学院信息技术学院;苏州大学计算机科学与技术学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于KL散度的无监督特征选择方法
2.基于模板匹配的目标跟踪算法在红外热成像跟踪技术上的应用
3.一种基于KL散度和类分离策略的特征选择算法
4.基于序列复杂度的空中红外目标跟踪算法评估
5.基于通道选择与目标重检的跟踪算法
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红外图像处理中的目标检测与跟踪技术研究摘要：随着红外技术的快速发展和广泛应用，红外图像处理成为了研究的热点之一。

在红外图像处理中，目标检测与跟踪是重要的关键技术，它们在军事、航天、安防等领域发挥着重要作用。

本文将就红外图像处理中的目标检测与跟踪技术进行探讨与研究。

1. 引言红外图像处理是通过对红外图像的采集、传输、处理和分析来提取所需信息的技术，它广泛应用于军事、航天、安防等领域。

而在红外图像处理中，目标检测与跟踪是其中的重要技术，它们不仅能够快速、准确地识别目标，还能够在目标运动过程中进行跟踪，提供更多有关目标的信息。

2. 红外图像目标检测红外图像目标检测是指在红外图像中寻找感兴趣的目标或区域的过程。

目标检测分为两个主要步骤：目标候选区域生成和目标候选区域分类。

目标候选区域生成是通过一系列的图像处理算法和特征提取方法，识别可能包含目标的区域。

常用的方法包括滑动窗口、特征金字塔等。

而目标候选区域分类则是通过分类器对目标候选区域进行分类，区分出目标和非目标。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

此外，红外图像目标检测中还需要考虑红外图像的特殊性质，比如低信噪比、热噪声等，并对算法进行相应改进，以提升检测的准确性和鲁棒性。

3. 红外图像目标跟踪红外图像目标跟踪是指在连续帧红外图像中追踪目标的位置、形状、运动状态等信息。

目标跟踪可以分为两个主要步骤：目标特征提取和目标位置预测。

目标特征提取是通过对目标的外观、运动等特征进行描述，提取出有区分度的特征向量。

常用的特征包括颜色、纹理、边缘等。

而目标位置预测是通过对目标过去的运动状态进行分析，预测出目标在下一帧的位置。

常见的预测方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。

红外图像目标跟踪面临的主要挑战包括目标尺度变化、目标遮挡、背景干扰等，因此需要综合运用多种算法和方法来提高跟踪的精度和鲁棒性。

4. 红外图像处理中的挑战与展望红外图像处理中的目标检测与跟踪技术面临着诸多挑战。

复杂环境下的目标识别与跟踪在当今这个科技飞速发展的时代，目标识别与跟踪技术在众多领域都发挥着至关重要的作用，从军事侦察到智能交通，从医疗诊断到工业生产，无处不在。

然而，当面临复杂环境时，这项技术面临着诸多挑战。

所谓复杂环境，是指那些充满了各种干扰因素、不确定性和多变性的场景。

例如，在一个繁忙的城市街道上，人流、车流密集，光线不断变化，建筑物和其他障碍物遮挡视线；或者在一个自然环境中，如森林、海洋，天气条件不稳定，背景复杂且动态变化。

在复杂环境中进行目标识别，首先要解决的是特征提取的问题。

目标的特征可以包括形状、颜色、纹理、运动模式等等。

但由于环境的复杂性，这些特征可能会被扭曲、模糊或者隐藏。

比如，在雾天中，目标的轮廓和颜色都会变得不清晰，这就给特征提取带来了很大的困难。

为了应对这一问题，研究人员采用了多种方法。

一种常见的方法是利用多模态数据融合。

这意味着不仅仅依赖于单一类型的传感器数据，比如可见光图像，还可以结合红外图像、雷达数据等。

不同类型的数据能够提供关于目标的不同信息，相互补充，从而提高特征提取的准确性和可靠性。

另一个重要的方面是模型的适应性。

传统的目标识别模型往往是在特定的数据集上训练得到的，对于复杂环境中的新情况可能表现不佳。

因此，需要开发具有更强泛化能力和自适应能力的模型。

例如，使用深度学习中的迁移学习技术，将在大规模数据集上学习到的通用知识迁移到复杂环境中的目标识别任务中。

目标跟踪是在目标识别的基础上，对目标的运动轨迹进行持续的监测和预测。

在复杂环境中，目标的运动可能是不规则的、快速变化的，而且可能会出现短暂的遮挡或者消失。

为了实现准确的目标跟踪，需要采用有效的跟踪算法。

其中，基于粒子滤波的方法是一种常用的选择。

粒子滤波通过模拟大量的粒子来表示目标的可能状态，并根据观测数据不断更新粒子的权重，从而估计目标的真实状态。

此外，多目标跟踪也是一个具有挑战性的问题。

在复杂场景中，可能同时存在多个目标，它们之间可能会相互遮挡、交叉，这就需要能够准确地分辨和跟踪每个目标。

红外目标跟踪技术研究近些年来，红外目标跟踪技术逐渐成为热门的研究方向。

这项技术可以将特定目标从背景中分离出来，对其进行跟踪和观测。

在军事、安防、航空等诸多领域都有着广泛的应用。

本文就着手研究红外目标跟踪技术的原理、应用以及新型技术发展趋势等方面进行探讨。

一、红外目标跟踪技术的原理红外目标跟踪技术是指采用红外传感器进行目标识别、跟踪和观测的技术手段。

红外传感器利用目标发射出来的红外辐射，进行无线通信和数据传输，将图像数据传输到目标跟踪系统中。

在软件分析后，系统可以将目标从背景中自动分离出来，并进行持续跟踪和观测。

二、红外目标跟踪技术的应用1.军事领域在军事领域，红外目标跟踪技术被广泛应用于导弹、飞机、舰船等各种目标的跟踪和识别。

在战场上，掌握敌方目标的位置和动态变化情况，对战争胜利有着至关重要的作用。

2.安防领域在安防领域，红外目标跟踪技术主要用于视频监控。

安装有红外摄像头的监控系统可以及时掌握监控区域内的动态变化情况，为保卫安全提供更加有效的手段。

3.航空领域在航空领域，红外目标跟踪技术可以用于无人机、卫星等飞行器的自动导航和控制，以及地球表面区域的卫星遥感等领域。

有效应用红外目标跟踪技术，可以更好地控制飞行器的运行轨迹，同时可以增强地球表面环境监测的能力。

三、新型红外目标跟踪技术的发展趋势1.深度学习技术的应用目前，深度学习技术被广泛应用于计算机视觉领域。

在红外目标跟踪技术中，深度学习技术可以用于构建更加精准和健壮的目标跟踪系统。

通过不断优化模型的训练和更新，系统的性能和鲁棒性可以得到不断提升。

2.多模态数据融合技术的发展多模态数据融合技术是指将多种数据通过不同方法进行融合，从而得到更加完整、准确的信息。

在红外目标跟踪技术中，可以将红外传感器与其他数据来源进行结合，充分利用不同传感器、各种传感器的优点，提高对目标的跟踪精度和可靠性。

例如，融合雷达数据和红外数据，可以得到更为准确的目标跟踪结果。

基于改进YOLOv5的复杂背景红外弱小目标检测算法代牮;赵旭;李连鹏;刘文;褚昕悦【期刊名称】《红外技术》【年(卷),期】2022(44)5【摘要】针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。

论文提出一种基于改进YOLOv5(You Only Look Once)的复杂背景红外弱小目标检测算法。

该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。

实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。

实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值(mean Average Precision,m AP)可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。

【总页数】9页(P504-512)【作者】代牮;赵旭;李连鹏;刘文;褚昕悦【作者单位】北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.复杂背景下红外弱小目标检测的算法研究综述2.一种改进的自适应背景预测红外弱小目标检测算法3.基于结构低秩编码的复杂环境红外弱小目标检测算法4.基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法5.复杂背景下红外弱小目标检测算法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于深度学习的红外图像目标检测算法研究随着深度学习技术的不断进步和发展，其在计算机视觉领域的应用也越来越广泛。

其中，基于深度学习的红外图像目标检测算法也在近几年迅速发展，并在各种实际应用中展现出了非常出色的效果。

本文将深入探讨基于深度学习的红外图像目标检测算法的研究现状、技术原理、应用前景等相关问题。

一、研究现状在深度学习技术的不断推动下，基于深度学习的红外图像目标检测算法也取得了不少进展。

其中，目前最常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和使用多模态数据的联合深度学习模型（Joint Deep Learning Model）。

其中，卷积神经网络在红外图像目标检测中应用最为广泛，也取得了非常优秀的效果。

在红外图像目标检测中，深度学习算法的应用主要有以下几个方面。

首先，采用深度学习算法对红外图像进行预处理，可以有效地提高图像的质量和分辨率，从而更好地进行后续的目标检测任务。

其次，深度学习算法可以对红外图像中的目标进行分类和识别，实现自动化的检测任务。

此外，深度学习算法还可以对目标进行跟踪和追踪，实现目标在大范围内的准确定位和追踪。

二、技术原理在基于深度学习的红外图像目标检测中，卷积神经网络是最常用的模型。

其基本原理是通过一系列的卷积层、池化层、全连接层等网络层次，将输入图像进行特征提取和转换，最终输出目标的概率和位置信息。

具体来说，卷积层可以对图像进行特征提取和压缩，池化层可以对特征进行降维和抽象，全连接层可以对特征进行分类和回归。

这些网络层次之间的组合和拼接，可以实现高效准确的目标检测任务。

此外，当前流行的基于深度学习的目标检测算法通常还采用了一些优化技术，如非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）、快速多尺度检测（Speedup Multi-scale Detection，SMD）和多标签平滑（Multi-Label Smoothing，MLS）等。

复杂环境下多无人机协同地面目标跟踪问题研究共3篇复杂环境下多无人机协同地面目标跟踪问题研究1随着无人机技术的迅速发展，无人机的应用范围得到极大的拓展。

然而在实际应用中，无人机在协同作战中的目标跟踪问题是一个极具挑战性的问题。

复杂环境下多无人机协同地面目标跟踪问题的研究再次受到人们的关注。

复杂环境下多无人机协同地面目标跟踪问题是指在充满噪声、干扰、遮挡以及潜在目标危险等因素的环境中，多个无人机能够协同实现地面目标跟踪任务的效率和质量的问题。

具体而言，该问题包括多无人机协同实现地面目标跟踪的算法设计、任务调度、数据融合等方面的技术问题。

面对如此复杂的场景，应对复杂环境下多无人机协同地面目标跟踪问题的研究显得尤为重要。

针对该问题，目前已经有许多学者提出了各种解决方案，如通过优化任务调度算法实现无人机的合理配合和分工，通过分布式数据处理和数据融合模型等方法优化信息处理流程，以轻松高效地实现无人机协同跟踪任务，提升了任务的执行效率和跟踪质量。

其中，多目标跟踪算法是解决该问题的关键。

多目标跟踪算法旨在通过无人机之间的信息交换和数据融合，完成对目标的多次观测、追踪以及位置估计。

同时，该算法也需解决数据分布不均、目标间遮挡等问题。

近年来，一种基于深度学习的目标检测和跟踪算法逐渐受到学术界和工业界的关注。

该算法模型利用卷积神经网络提取图像特征，依据目标的位置和尺寸特征，在图像序列中快速准确地完成目标跟踪。

然而，实际环境下的目标跟踪比理论研究的算法会更加复杂和困难。

首先，无人机在执行任务时，不少监控点遭受遮挡、音视频等信息受干扰等因素，使得目标检测更加困难。

其次，由于不同无人机的性能不同、跟随速度和主观判断不同，多个无人机进行协同跟踪时会存在状态冲突的问题。

最后，多无人机协同跟踪任务过程中，实时数据流处理的数据量也较大，数据的质量和同步度成为制约无人机跟踪能力的重要因素。

为应对这些问题，需要继续推进技术创新和科研攻关。

复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究及应用1. 引言1.1 概述在当今社会，智能检测与跟踪技术在各个领域中扮演着重要的角色。

然而，在复杂环境下进行多目标跨域智能检测与跟踪任务仍然是一个具有挑战性的问题。

复杂环境包括但不限于光照变化、噪声干扰、目标形态变化等因素的影响，这些都给传统的算法带来了困难。

因此，本文旨在研究和应用关键技术，以解决复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪问题。

1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、多目标跨域智能检测与跟踪技术研究、复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究、跨域智能检测与跟踪关键技术应用案例分析以及结论与展望。

其中，第二部分将综述当前多目标检测与跟踪技术的研究进展；第三部分将对复杂环境特点进行分析，并研究噪声抑制算法和鲁棒性增强算法；之后，第四部分将通过具体案例来展示跨域智能检测与跟踪关键技术的应用；最后，第五部分将总结本文的主要发现和贡献并对未来的研究方向进行展望。

1.3 目的本文旨在系统研究复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术，并通过应用案例进行实际验证。

具体而言，我们将综述当前多目标检测与跟踪技术的进展，并重点研究在复杂环境下的问题。

我们将探索噪声抑制算法和鲁棒性增强算法，并考察它们在跨域智能检测与跟踪任务中的表现。

最后，我们将通过实际应用案例来验证这些关键技术在道路交通监控系统、工业生产监控系统和智能安防系统中的有效性。

这样一篇长文旨在为解决复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪问题提供全面而深入的研究与应用。

我们将致力于提高智能检测与跟踪系统的性能和鲁棒性，并为相关领域的实际应用提供有力支持。

2. 多目标跨域智能检测与跟踪技术研究2.1 多目标检测技术综述多目标检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目标是通过计算机算法自动识别并定位图像或视频中的多个目标。

在传统的多目标检测方法中，常用的技术包括基于特征提取和分类器判断的方法，如Haar-like特征、HOG 特征和Cascade分类器等。

复杂场景下的目标跟踪与识别在当今这个充满变化和挑战的世界里，目标跟踪与识别技术已经成为了众多领域中至关重要的一环。

从智能监控系统到自动驾驶汽车，从军事侦察到医疗诊断，它的应用无处不在。

然而，在复杂场景中，目标的跟踪与识别并非易事，面临着诸多的困难和挑战。

复杂场景，顾名思义，是指那些充满了不确定性、多变性和干扰因素的环境。

在这样的场景中，目标可能会被遮挡、变形、光照变化、背景干扰等多种因素影响，从而给跟踪和识别带来极大的困难。

首先，目标的遮挡是一个常见的问题。

当目标被其他物体部分或完全遮挡时，跟踪系统可能会丢失目标的信息，导致跟踪失败。

比如在人群中跟踪一个特定的人物，当其他人走过时挡住了目标人物，就可能让跟踪系统出现混乱。

其次，目标的变形也是一个挑战。

目标可能会因为自身的运动或者外界的影响而发生形状、大小的变化。

比如一个正在奔跑的动物，其身体姿态的改变会导致外观的变化，这就需要跟踪与识别系统具有较强的适应性。

再者，光照的变化会对目标的外观产生显著影响。

不同的光照条件下，目标的颜色、亮度和对比度可能会发生很大的改变，这可能会导致跟踪与识别系统误判。

此外，复杂的背景也是一个重要的干扰因素。

如果目标与背景相似度较高，或者背景中存在大量的动态元素，就会增加从背景中准确识别出目标的难度。

为了解决这些问题，研究人员和工程师们采取了多种策略和技术。

在硬件方面，高性能的传感器和摄像机的使用能够提供更清晰、更准确的图像和数据。

高分辨率的图像可以捕捉到更多的细节，有助于更精确地识别目标。

同时，多传感器融合技术也逐渐得到应用，将不同类型的传感器（如光学传感器、红外传感器等）获取的数据进行融合，以弥补单一传感器的局限性。

在算法方面，各种先进的图像处理和模式识别技术不断涌现。

例如，基于深度学习的目标检测和跟踪算法，通过大量的数据训练，能够自动学习到目标的特征，从而提高识别的准确性和鲁棒性。

还有基于模型的跟踪算法，通过建立目标的运动模型和外观模型，来预测目标的位置和状态。