图像处理算法5_目标跟踪及遮挡处理算法

目标定位跟踪原理及应用源程序目标定位跟踪是指通过使用传感器、算法和数据处理技术，对目标进行实时定位和跟踪的一种技术。

在许多领域中，目标定位跟踪技术都有着广泛的应用，如航空航天、无人驾驶、物流配送等。

目标定位跟踪的原理主要包括目标检测、目标识别、目标定位和目标跟踪四个步骤。

首先是目标检测，即通过图像或视频数据，利用计算机视觉算法检测出图像中的目标物体。

目标检测算法有很多种，常见的有基于特征的检测算法、基于深度学习的检测算法等。

这些算法可以根据目标物体的特征或者样本进行训练，从而在图像中准确地检测出目标物体。

接下来是目标识别，即通过对检测到的目标物体进行分类和识别。

目标识别算法通常使用分类器或神经网络模型，根据目标物体的特征进行分类，将其与已知的目标类别进行匹配。

目标识别的准确性对于后续的定位和跟踪过程至关重要。

然后是目标定位，即确定目标物体在图像或场景中的位置。

目标定位可以使用传感器获取目标物体的位置信息，如全球定位系统（GPS）、激光雷达等。

同时，也可以通过计算机视觉算法对目标物体进行几何定位，利用目标物体在图像中的几何特征和视觉几何关系来估计其位置。

最后是目标跟踪，即在连续的图像或场景中，对目标物体进行实时跟踪。

目标跟踪算法通常使用滤波器或者神经网络模型，根据目标物体的运动特征、外观特征等进行跟踪。

目标跟踪算法需要实时地更新目标的位置信息，以保持对目标物体的准确跟踪。

目标定位跟踪技术在许多应用领域都有着广泛的应用。

在航空航天领域，目标定位跟踪技术被广泛应用于飞行器的自主导航和目标识别。

在无人驾驶领域，目标定位跟踪技术可以帮助汽车实现自动驾驶，并准确地识别和跟踪道路上的其他车辆和行人。

在物流配送领域，目标定位跟踪技术可以实现对货物和运输车辆的实时监控和管理。

在实际应用中，目标定位跟踪技术还面临一些挑战和问题。

首先是目标物体的多样性和复杂性，不同的目标物体具有不同的形状、大小、颜色等特征，这对目标检测和识别算法提出了更高的要求。

物联网环境中人体移动目标跟踪算法的使用方法与精度分析随着物联网技术的不断发展，人体移动目标跟踪在环境监测和智能安防等领域中扮演着重要的角色。

在物联网环境中，通过利用传感器、摄像头和无线通信等技术，可以对物体的位置、行为等信息进行实时跟踪和监测。

本文将介绍物联网环境中人体移动目标跟踪算法的使用方法，并对其精度进行分析。

一、人体移动目标跟踪算法的使用方法人体移动目标跟踪算法主要包括目标检测、目标跟踪和目标预测三个步骤。

以下是该算法的使用方法：1. 目标检测目标检测是指在物联网环境中对目标进行识别和定位，常用的方法包括基于图像处理和机器学习的算法。

首先，需要获取图像或视频，并对其进行预处理，包括去噪、灰度化和图像增强等操作。

然后，可以利用传统的图像处理方法，如边缘检测、轮廓提取和特征匹配等，进行目标的初步检测。

此外，也可以采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），训练模型进行目标检测。

2. 目标跟踪目标跟踪是指在物联网环境中对目标进行持续追踪，以获取目标的运动轨迹和状态等信息。

常用的目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波器和粒子滤波器的算法。

通过利用传感器和摄像头等设备获取目标的位置和速度等信息，可以使用卡尔曼滤波器对目标进行预测和跟踪。

而粒子滤波器则通过采样和重采样的方法，对目标的状态进行估计和更新，以实现目标的准确跟踪。

3. 目标预测目标预测是指在物联网环境中对目标的未来位置和行为进行预测。

常用的目标预测算法包括基于轨迹分析和机器学习的算法。

通过对目标的历史运动轨迹进行分析和建模，可以预测目标的未来位置和运动趋势。

此外，也可以利用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），对目标的行为模式进行学习和预测。

二、人体移动目标跟踪算法的精度分析人体移动目标跟踪算法的精度是评价算法性能的重要指标之一，其主要体现在目标的定位精度和跟踪稳定性两个方面。

1. 定位精度定位精度是指算法对目标位置的准确度，常用的评价指标包括平均定位误差和定位误差方差等。

多扩展目标跟踪流程目标跟踪是一种计算机视觉技术，用于在视频中检测和跟踪特定目标的位置和动态。

目标跟踪在许多应用中都有广泛的应用，如视频监控、自动驾驶、机器人导航等。

它可以帮助我们了解目标的运动路径、行为模式以及与其他目标的交互。

在本文中，我将介绍多种目标跟踪的扩展技术和流程。

一、基于图像特征的目标跟踪基于图像特征的目标跟踪是最常见的目标跟踪方法之一。

它通过提取目标的视觉特征（例如颜色、纹理、形状等）来识别和跟踪目标。

常用的特征提取算法包括颜色直方图、梯度直方图、局部二值模式等。

接下来，我们将介绍一些基于图像特征的目标跟踪的扩展技术。

1. 目标外观建模目标外观建模是一种将目标的外观表示为一个模型的方法。

常见的外观模型包括基于统计的模型、形状模型和纹理模型等。

通过建模目标的外观模型，可以更准确地跟踪目标并解决外观变化的问题。

在实际应用中，可以通过在线学习或离线训练来建立目标的外观模型。

2. 目标运动模型目标运动模型是一种通过建模目标的运动模式来预测目标位置的方法。

常见的运动模型包括线性模型、非线性模型和机器学习模型等。

通过建立目标运动模型，可以在目标漂移或突变的情况下准确地预测目标位置。

3. 多目标跟踪多目标跟踪是一种同时跟踪多个目标的方法。

在多目标跟踪中，需要解决交叉遮挡、目标重叠等问题。

常见的多目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和轨迹聚类等。

多目标跟踪可以帮助我们理解多目标的行为和交互。

二、基于深度学习的目标跟踪随着深度学习的迅速发展，基于深度学习的目标跟踪成为目标跟踪领域的热门研究方向。

深度学习通过使用深度神经网络来自动学习目标的特征表示和目标的运动模式。

接下来，我们将介绍一些基于深度学习的目标跟踪的扩展技术。

1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种特殊的深度神经网络，广泛应用于图像识别和目标跟踪等领域。

在目标跟踪中，可以使用卷积神经网络来提取目标的高级特征表示，进而实现更准确的目标跟踪。

视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。

一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。

光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。

优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。

缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。

且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。

二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。

1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。

视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。

优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。

缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。

而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。

2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。

三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。

三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。

2．6．常用运动目标跟踪方法介绍2．6．1基于区域匹配的跟踪方法如绪论中所介绍，基于区域匹配的跟踪方法14 6J的基本思想是将检测阶段经过目标分割后获得的含有运动目标的区域提取出来，并作为跟踪匹配的模板，同时定义目标的匹配度量方法。

在后续序列的待搜索图像帧中，通过匹配度量全图搜索与模板达到最佳匹配的区域，找到的使得匹配度量值最小的位置即可确定为目标在当前帧的位置，从而达到运动目标跟踪的目的。

可以看出，基于区域匹配的跟踪算法的关键在于搜索方法以及匹配度量方法的定义，选取合适的搜索算法和匹配距离的度量方法成为这类算法中不断改进的突破点。

目前常用的搜索算法一般被归为全局搜索和局部搜索这两大类。

全局搜索主要是针对整幅图像进行全图搜索，这种搜索算法可以保证搜索的准确性，匹配的准确率高。

但其对于大幅图像来讲，搜索全图十分耗时，难以应用到实际的跟踪系统中；局部搜索相比于全局搜索的逐点扫描，需要预先检测当前帧中的运动目标，然后只针对运动目标所存在的区域进行匹配，从而实现了运动目标的跟踪。

局部搜索省去了全图搜索所耗费的大部分时间，因此实时性很好，但其对于目标检测的精确度要求较高。

局部搜索还有一个难点问题在于，其抗遮挡性能低，如果运动目标在检测过程中互相遮挡或是被背景等遮挡，则易导致跟踪精度大大降低，严重时甚至会出现目标丢失的情况。

因此采用局部搜索方法时一般还需研究专门的遮挡消除算法。

该方法的另一个关键点在于如何定义匹配度量方法。

目前常用的匹配度量方法有亮度匹配法、形态距离匹配法以及外部轮廓匹配法等等。

亮度匹配主要是利用与颜色相关的特征如灰度、颜色值等，进行匹配度量；外部轮廓匹配主要是以目标的纹理、大致形状等为基准进行匹配度量。

基于区域匹配的跟踪方法由于提取了比较完整的目标模板，获得了更多的目标信息，因此其相比于其他跟踪算法，其更多的被用来对较小的或对比度较低的运动目标进行跟踪，尤其在军事领域有比较广泛的应用。

但其缺点也不容忽视：全局搜索的运算量大，局部搜索的遮挡问题等等，因此人们将运动预测方法结合到基于区域匹配的方法中，如Kalman预测，通过预测运动动目标在下一帧中可能出现的运动范围，进行局部搜索，从而提高了搜索的效率；而对于遮挡和阴影问题，则提出了利用彩色以及纹理等来解决。

参快速模式匹配算法， 其具有计算简单 、 实时性好的 特点， 近年来在 目标跟踪 中得 到了广泛应用． 但是 ，
纹理特征［不受光照和背景颜 色的影响 ， ５ ］ 且具有尺 度、 旋转不变性等优点， 属于点样本估计 ， 并 很容易 融合颜色等特征． 本文融合 目标的纹理特征 ， 了克服光照、 标 为 目 姿态变化 的影响 ， 实时更新模板， 并通过 Ｋ ｌ ｎ滤 ａ ｍａ 波估计 目标的状态 ， 提高跟踪的鲁棒性 ； 由于 Ｍｅｎ ａ－ 面积长时间遮挡的情况下容易丢失 的问题 ， 出一 提 种 目标遮挡因子判断 目标受遮挡的程度 ， 并采取相 应 的处理策略． 视频序列仿真表明 ， 该算法不仅在复 杂背景下能稳定地跟踪 目标且在 目 标完全遮挡 的情 况下仍能正确地跟踪 目 标．
（ ３ ）
ｎ ＝｛椭 ＿ 口 【 ０
（ ＝一１ ） （ 其他情况）
（） ９
两密度之间的分布越相似 ， 越大 ， Ｉ 口 通过 Ｍｅｎｓｉ ａ－ ｆ ｈｔ 向量寻找密度估计的最大值得到 目标的新位置 Ｙ ：
式中 ： ∈ ［ ，ｏ ， ． ＝ Ｉ １ｏ ）表示 目标受遮挡程度 的量 ， 则遮
当 ＞１时， 目标特征 ， 被 部分遮挡， ， ｌ 当 ＝一１ 耐 － 标特征 帆 被金都遗挡． ： 目 令 ｆ 一 口 ｍ （ ＞ ． ： 【 ）
常采用 Ｂ ａｔ ｈｒｙ 系数．憔 计两区域 之阃 的相 ｈｔ ｃａｙａ ａ 睐 似程度 ：
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式 中： 为加权 系数 ， 其值根据场景确定 ， 当背景与 目 标颜色相近时 ， 应取较小 的值 ， 当背景较复杂且 出现局部遮挡时 ， 应取较大 的值． Ｊ ： Ｉ 根据 经验本文将

图像匹配算法研究一、概述随着数字化时代的深入发展，图像数据呈现出爆炸性增长，如何从海量的图像数据中高效、准确地找到目标图像成为了迫切需要解决的问题。

图像匹配算法研究作为计算机视觉领域的一个重要课题，其目标是找出不同图像中的相同或相似部分，从而建立图像之间的映射关系。

这一研究领域不仅对于图像检索、目标跟踪、场景识别等应用具有重要意义，而且对于推动计算机视觉技术的发展起到了关键作用。

图像匹配算法的基本原理可以概括为特征提取和特征匹配两个步骤。

特征提取是从图像中提取有意义的信息的过程，这些信息可以是图像中的边缘、角点、斑点等局部特征，也可以是图像的纹理、颜色、形状等全局特征。

特征提取的目的是将原始图像转化为一种更紧凑、更易于比较和处理的形式。

而特征匹配则是将提取出的特征进行比较和配对，以找出两幅图像中相似或相同的特征点，从而建立图像之间的对应关系。

在过去的几十年中，研究者们已经提出了许多图像匹配算法，这些算法可以分为基于灰度的图像匹配和基于特征的图像匹配两大类。

基于灰度的图像匹配方法主要利用图像的灰度信息来进行匹配，而基于特征的图像匹配方法则通过提取和比较图像中的特征来进行匹配。

尽管这些算法在一定程度上提高了匹配的精度和速度，但由于复杂的拍摄环境和不断提高的匹配精度和实时性要求，现有的算法仍然面临着许多挑战。

1. 图像匹配算法的定义与重要性图像匹配，又称图像配准或图像对齐，是计算机视觉领域中的一个核心问题。

它指的是在不同时间、不同视角、不同传感器或不同条件下获取的两幅或多幅图像之间，寻找并确定相同目标或特征间的对应关系的过程。

简言之，图像匹配就是要找出两幅图像中相同或相似部分的对应关系。

图像匹配算法的重要性体现在多个方面。

它是许多高级计算机视觉任务的基础，如目标跟踪、三维重建、图像融合、图像拼接等。

在这些任务中，通常需要先对图像进行匹配，以确定不同图像间的对应关系，进而进行后续处理。

图像匹配在遥感图像处理、医学影像分析、安全监控等领域也有着广泛应用。

图像配准定义为：对从不同传感器、不同时相、不同角度所获得的两幅或多 幅图像进行最佳匹配的处理过程⑵。

图像配准需要分析各分量图像上的几何畸 变，然后采用一种几何变换将图像归化到统一的坐标系统中。

在配准过程中，通 常取其中的一幅图像作为配准的标准， 称之为参考图像；另一幅图像作为配准图 像。

图1-2图像配准方法分类特征空间 搜索策略 相似性度量 刚性变换仿射变换投影变换多项式变换局部变换灰度特征 区域特征 线特征 点特征 穷尽搜索 逐级求精 树图匹配 动态规划 互相关函数 绝对差和 相位相关 Hausdorff 距 手工配准 半自动配准 自动配准图1-1图像配准的基本流程搜索空间根据配准使用的特征，图像配准的方法大致可分为三类：（1）基于图像灰度的配准算法。

首先从参考图像中提取目标区作为配准的模板，然后用该模板在待配准图像中滑动，通过相似性度量（如相关系数法、差的平方和法、差的绝对值法、协方差法）来寻找最佳匹配点。

（2）基于图像特征的配准算法。

该算法是以图像中某些显著特征（点、线、区域）为配准基元，算法过程分为两步：特征提取和特征匹配。

首先从两幅图像中提取灰度变化明显的点、线、区域等特征形成特征集。

然后在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对应关系的特征对选择出来。

对于非特征像素点利用插值等方法作处理推算出对应匹配关系，从而实现两幅图像之间逐像素的配准。

（3）基于对图像的理解和解释的配准算法。

这种配准算法不仅能自动识别相应像点，而且还可以由计算机自动识别各种目标的性质和相互关系，具有极高的可靠性和精度。

这种基于理解和解释的图像配准涉及到诸如计算机视觉、模式识别、人工智能等许多领域。

不仅依赖于这些领域中理论上的突破，而且有待于高速度并行处理计算机的研制。

从自动化角度来看，可以将配准过程分为自动、半自动和手动配准。

存在问题：如何提高图像的配准速度将是大范围遥感图像自动配准问题的要点；选取何种自动配准方案以保证图像的配准精度将是大范围遥感图像自动配准问题的另一要点。

A. SIFT
B. SURF
C. HOG
D. All of the above
3.下列哪些深度学习模型在图像识别中应用广泛？（）
A. LeNet
B. AlexNet
C. VGGNet
D. All of the above
4.以下哪些框架可用于深度学习？（）
A. TensorFlow
B. PyTorch
D. All of the above
10.以下哪些属于机器视觉中的3D重建技术？（）
A.结构光
B.面结构重建
C.双目立体视觉
D. All of the above
11.以下哪些因素会影响机器人视觉系统的性能？（）
A.光照条件
B.摄像头分辨率
C.图像处理算法
D. All of the above
12.以下哪些是计算机视觉中的关键点检测算法？（）
9.______是一种无监督学习算法，常用于图像的去噪和特征提取。
（）
10.计算机视觉的一个重要应用是______，它可以帮助计算机理解和解释图像内容。
（）
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.在机器人视觉系统中，图像的预处理步骤可以完全自动化，无需人工干预。（）
A. CNN
B. RNN
C. LSTM
D. YOLO
8.下列哪个不是深度学习框架？（）
A. TensorFlow
B. PyTorch
C. OpenCV
D. Keras
9.以下哪个不是图像识别中常用的数据集？（）
A. MNIST
B. ImageNet
C. COCO

复杂场景下多运动目标遮挡跟踪方法章节一：引言- 研究背景和目的- 研究意义和价值- 困难和挑战章节二：相关工作- 多目标跟踪方法综述- 常见的遮挡跟踪方法- 各自的优缺点章节三：多运动目标遮挡跟踪框架设计- 框架总体描述- 遮挡检测和遮挡分析- 目标状态预测和修正章节四：实验及结果分析- 数据集和评价指标- 比较实验和结果- 引入复杂场景的实验结果章节五：结论与展望- 本文研究的重要性和意义- 总结本文的工作及成果- 展望未来的研究方向，提出新的探索点注：以上提纲仅为参考，实际撰写时需要具体情况具体分析，更具体的条目也可以增加或者删减。

第一章：引言随着社会发展，无人车、智能家居等需求不断涌现，对多目标跟踪技术提出了新的要求。

特别是在复杂场景下，一些目标往往会发生遮挡，这会对多目标跟踪算法的精度和稳定性造成很大的挑战。

因此，在多目标跟踪领域中，如何解决多运动目标遮挡跟踪问题，成为了研究的一个重要方向。

本论文旨在提出一种针对复杂场景下多运动目标遮挡跟踪的新方法，并对其进行实验验证。

本章节首先介绍了研究背景、目的和意义，接着在此基础上探讨困难和挑战。

1.1 研究背景和目的目前，随着物联网技术的快速发展，人们对于自动驾驶、智能家居、无人仓库等场景的需求日益增加，而多目标跟踪技术正是这些场景中不可或缺的一部分。

多目标跟踪技术可以对复杂场景下的多个目标进行实时定位和跟踪，为智能化设备提供高效的支持。

然而，在实际情况中，多目标跟踪面临着许多困难和挑战，例如光照变化、遮挡和目标的遮挡等。

特别是在目标遮挡场景下，不同目标的状态会受到严重的影响，从而导致跟踪精度急剧下降。

因此，如何针对这一问题提出一种新的多目标遮挡跟踪方法，成为了本研究的主要目的。

1.2 研究意义和价值目前，多目标跟踪技术已经广泛应用于各种领域中，如智能安防、智能交通和机器人等。

本论文的研究成果不仅能够提高多目标跟踪算法在各个领域中的应用效果，还能为相关企业和机构提供技术支持和更好的应用场景。

目标跟踪的研究背景意义方法及现状目录• 1.课题背景与研究意义• 2.国内外研究现状• 3.存在的问题• 4.总结，发展与展望• 5.参考文献1课题背景与研究意义•运动目标的跟踪就是在视频图像的每一幅图像中确定出我们感兴趣的运动目标的位置，并把不同帧中同一目标对应起来。

•智能视频监控(IVS: Intelligent Video Surveillance)是计算机视觉领域近几年来发展较快，研究较多的一个应用方向。

它能够利用计算机视觉技术对采集到的视频信号进行处理、分析和理解，并以此为基础对视频监控系统进行控制，从而使视频监控系统具备更好的智能性和鲁棒性。

智能视频监控系统主要涉及到图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等方面的科学知识，它的用途非常广泛，在民用和军事领域中都有着极大的应用前景。

2.国内外研究现状视频目标跟踪算法基于对比度分析基于匹配核方法运动检测其它方法特征匹配贝叶斯跟踪Meanshift方法光流法基于对比度分析的方法•算法思想：基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。

•分类：边缘跟踪，型心跟踪，质心跟踪。

•优缺点：不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。

基于特征匹配的目标跟踪算法•算法思想：基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。

寻找的过程就是特征匹配过程。

•目标跟踪中用到的特征主要有几何形状、子空间特征、外形轮廓和特征点等。

其中，特征点是匹配算法中常用的特征。

特征点的提取算法很多，如Kanade Lucas Tomasi（KLT）算法、Harris 算法、SIFT 算法以及SURF 算法等。

•优缺点：特征点一般是稀疏的，携带的信息较少，可以通过集成前几帧的信息进行补偿。

目标在运动过程中，其特征（如姿态、几何形状、灰度或颜色分布等）也随之变化。

目标特征的变化具有随机性，这种随机变化可以采用统计数学的方法来描述。

ｍｕ ｅ ｅ ｆｔ ｅ ｅ ｉ ｍｕ ｔ ｐ ａ ｎ ｏ － ｕ ｓａ ｉ ｒｂ ｔ ｎ ｕ ｄ ｒ ｃ ｍｐ ｅ ｃ ｎ ． Ｂｈ ｔａ ｈ ｒ ｙ ｏ ｆｉｉｎ ｓ ｅ ｌ ｙ ｄ ｔ ｍ ｖ ｎ ｉ ｈ ｒ ｓ ｌｉ ｅ ｋ ａ ｄ ｎ ｎ Ｇａ ｓ ｉｎ ｄ ｓ ｉ ｕ ｉ ｎ ｅ ｏ ｌｘ ｓ ｅ ｅ － ｔ ｏ ａ ｔ ｃ ａ ｒ ａ ｃ ｅｆ ｅ ｔ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｃ ｃ ｍｐ ｔ ｈ ｄｖ ｄ ａ ｏ ｏ ｉ ｌｒｔ ｚ ａ ｄ ｙ ｄ ｒ ｃｉｎ 。ａ ｄ ｆ ｓｏ ｉｈ ｓ ａ ｅ ｏ ｔ ｉ ｅ ｙ ｃ ｌｕ ａ ｉ ｇ ｔ ｅ ｓｍｉ ｒ ｙ ｄ ｖ ａ ｏ ｕ ｅｔ ｅ ｉ ｉ ｉｕ ｌ ｌ ｒｓｍｉ ｉｙ ｉ ｎ － ｉｅ ｔ ｓ ｎ ｕ ｉ ｎ ｗｅｇ ｔ ｒ ｂ ａｎ ｄ ｂ ａｃ ｌｔ ｈ ｉ ｌ ｉ ｅ ｉ — ｎ ｃ ａ ｎ－ ｏ ｎ ａｔ
２１ 年 ６ ０２ 月
计算机 工程 与设 计
Ｃ ＯＭ ＰＵＴＥＲ ＥＮＧＩ ＥＲＩ ＮＥ ＮＧ Ｄ Ｓ ＧＮ ＡＮ ＤＥ Ｉ
Ｊ ｎ ２ １ ｕ．０２
Ｖｏ ３ห้องสมุดไป่ตู้Ｎｏ ６ Ｌ３ ．
第 ３ ３卷
第 ６期
抗遮挡 的 自适应运动 目标跟踪方法
路 红 ，李宏胜 ，费树岷 ，郭 婧 ，李文成
多峰值非高斯分布 的复杂 环境下 可能 丢失全局 最优 点 。为 了解决这个 问题 ，不少 文献 提 出 了寻找 全局 最优 的方法 。 其 中通过附加 预测 环节 （ Ｋａ ｎ预测 ）２ 和多 特征 融 如 ｌ ｍａ ｌ 合＿ ０ ６＿ 。 方法成为研 究 的重点 。但 是 复杂场 景 中遮挡 判 断和 处理 、模板更新可 靠性 ，以及 逐帧 匹配过 程 中的误差 累积

质心跟踪算法原理的优点质心跟踪算法（Centroid Tracking Algorithm）是一种常用的目标跟踪算法，主要应用于视频目标跟踪领域。

基本原理是通过计算目标质心在连续帧中的位置变化，来实现对目标的跟踪和定位。

下面将详细介绍质心跟踪算法的原理和优点。

1. 原理介绍质心是一个几何学概念，表示一个形状或物体的重心或中心位置。

在目标跟踪中，质心指的是目标物体内部的像素点的平均位置，可用于表示目标的位置。

质心跟踪算法是基于质心计算的，主要分为以下几个步骤：（1）目标检测：在图像序列中，通过目标检测算法识别出目标物体，并提取出其边界框。

（2）质心计算：对于每个目标物体，计算其边界框内像素点的质心，通常采用算术平均法。

（3）目标匹配：将当前帧中计算得到的质心与上一帧中的质心进行匹配，以确定目标的运动轨迹。

（4）跟踪目标：根据匹配结果，更新目标的位置信息，并将更新后的目标信息保存，用于下一帧的匹配。

质心跟踪算法的基本原理就是以上几个步骤的循环迭代，通过不断计算和匹配目标的质心，实现对目标的跟踪定位。

2. 优点分析质心跟踪算法在目标跟踪领域有着广泛的应用，主要有以下几个优点：（1）简单易实现：相比于其他目标跟踪算法，质心跟踪算法具有简单易实现的特点。

原理清晰明了，只需计算质心并进行匹配，不需要复杂的模型训练和参数调整。

因此，质心跟踪算法具有较低的算法复杂度和实现难度。

（2）实时性好：由于质心跟踪算法的简单性，计算速度较快，能够实现实时目标跟踪。

这对于需要实时响应的应用场景如视频监控系统、自动驾驶系统等非常重要。

（3）对目标形状变化具有鲁棒性：质心跟踪算法主要通过计算质心位置来跟踪目标，与目标的形状变化关系不大。

即使目标的形状发生变化，只要质心的计算方法不变，质心跟踪算法仍然可以准确跟踪目标。

这使得质心跟踪算法对于目标的形变、遮挡等具有较好的鲁棒性。

（4）适用于多目标跟踪：质心跟踪算法可以同时跟踪多个目标。

基于实时视频处理技术的无人机目标跟踪算法研究随着科技的不断发展，无人机技术已经得到了快速的发展。

无人机目前被广泛应用于农业、交通、环保等领域。

然而，在无人机的应用过程中，目标追踪和识别是必不可少的，而这又需要高效的图像处理和算法支持来实现。

因此，基于实时视频处理技术的无人机目标跟踪算法研究已成为当下研究的热点之一。

一、无人机目标跟踪的意义无人机如今被广泛应用于各个领域，例如油田、农业、环境监测、灾害监测、安全监控等等。

但在实际应用过程中，无人机的动态目标跟踪却成为瓶颈之一。

精确的目标定位和跟踪不仅能够提高无人机的操作效率，还可以减少由操作者人为误差所导致的不必要的损失。

二、基于实时视频处理技术的无人机目标跟踪算法的必要性实时视频处理技术作为当下发展迅速的技术之一，如果可以在无人机目标追踪中得到应用，将会取得显著的效果。

相比于传统的计算机视觉算法，基于实时视频处理技术的无人机目标跟踪算法不需要将视频图像大量存储于设备或者云端，而是通过对实时视频中某一个区域或目标的跟踪来实现。

此外，实时视频处理技术还大大减少了算法响应时间，可以更快速地针对目标进行校正操作。

三、无人机目标跟踪算法的研究内容1.目标检测：无人机目标跟踪的第一步就是进行目标检测，识别出当前视频中的目标物体。

常用的目标检测算法有Haar、HOG、SIFT、SURF等。

2.目标选择：在无人机飞行过程中，不止一个目标需要被跟随，这就需要在多个目标中进行选择策略，并确定目标优先级的依据。

3.目标追踪：基于实时视频处理技术的无人机跟踪算法的核心部分。

目标的追踪一般分为两个阶段。

第一阶段是利用多种特征检测和描述子提取等方法跟踪目标物的位置，第二阶段是通过多种训练模型来确定距离和方向等参数。

4.跟踪结果验证：无人机目标跟踪算法需要针对不同的跟踪对象和环境进行验证。

并且目标跟踪需要保证的是对目标的精准追踪，因此需要对跟踪结果进行验证和模型优化。

四、无人机目标跟踪算法的研究方法1.混合模型跟踪算法。

基于机器视觉的无人机目标跟踪技术研究概述：无人机的广泛应用已经成为当今科技领域的一个热点话题，而无人机目标跟踪技术是实现无人机自动导航、智能避障和图像识别等应用的关键技术之一。

本文将围绕基于机器视觉的无人机目标跟踪技术进行深入研究和探讨。

一、无人机目标检测算法的发展1. 传统的图像处理方法：传统目标检测算法包括背景建模、轮廓检测、颜色分析和特征提取等技术。

这些方法基于对图像进行分割和特征提取，然后使用分类器进行目标的判断和识别。

然而，这些方法往往需要手工设计和调整参数，且对目标形状和光照变化敏感，难以适应复杂场景。

2. 基于深度学习的目标检测算法：随着深度学习的快速发展，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，基于深度学习的目标检测算法逐渐崭露头角。

如今，著名的目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO和SSD等。

这些算法通过在大规模数据集上训练深度神经网络，实现更加准确和高效的目标检测和定位。

二、无人机目标跟踪技术的研究与应用1. 目标跟踪算法的选择：目标跟踪算法需要考虑实时性、准确性和鲁棒性三个方面，同时要适应无人机在不同场景下的应用需求。

常用的目标跟踪算法包括基于颜色、纹理和运动信息的方法，以及基于学习的方法，如支持向量机、卷积神经网络和循环神经网络等。

2. 特征提取与选择：特征提取是无人机目标跟踪的关键任务之一，准确且具有判别性的特征可以提高目标跟踪算法的性能。

在无人机目标跟踪中，常用的特征包括颜色直方图、梯度直方图和局部二值模式等。

同时，针对不同的应用场景，选择合适的特征变得尤为重要。

3. 运动估计与预测：无人机目标跟踪需要准确估计目标的运动状态，并预测目标的未来位置，以实现可靠的目标跟踪。

运动估计与预测方法可以基于目标的位置、速度和加速度等信息进行建模和预测，并进行动态修正以提高跟踪的准确性。

4. 深度学习在无人机目标跟踪中的应用：深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功，在无人机目标跟踪中也有很高的应用潜力。

2020年 12月图 学 学 报 December2020第41卷第6期JOURNAL OF GRAPHICS V ol.41No.6遮挡对于目标检测的影响分析张胜虎1，马惠敏2(1. 清华大学电子工程系，北京 100084；2. 北京科技大学计算机与通信工程学院，北京 100083)摘要：当前目标检测任务中遮挡问题是一项具有挑战性的工作，由于存在遮挡导致物体的整体特征结构遭到破坏，在检测过程中容易发生漏检、误检等问题。

常见遮挡处理方法在很大程度上提高了遮挡检测效果，然而对遮挡构成因素和不同遮挡比例对于检测性能的影响情况，目前并没有具体量化分析。

对此，从数据驱动方法出发，通过仿真方式构建生成大量均匀分布的遮挡数据集(MOCOD)，在此数据集上分析不同遮挡比例下的检测性能，量化分析了不同遮挡对于检测性能的影响情况，在分析的基础上，通过按遮挡比例引入衰减权重方式来筛选高质量的正样本参与模型训练，有效提升了遮挡情况下的检测性能。

关键词：深度神经网络；目标检测；遮挡处理；遮挡数据集中图分类号：TP 391 DOI：10.11996/JG.j.2095-302X.2020060891文献标识码：A 文章编号：2095-302X(2020)06-0891-06An analysis of occlusion influence on object detectionZHANG Sheng-hu1, MA Hui-min2(1. Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China;2. School of Computer & Communication Engineering, University of Science & Technology Beijing, Beijing 100083, China)Abstract: The occlusion problem poses challenges to the current object detection. The presence of occlusion could destroy the overall structure of the object, which is likely to incur missing detections and false positives during the detection. Although the common methods for handling occlusion have greatly enhanced the performance of occlusion detection, there remains no specific quantitative analysis of the occlusion components and the impact of different occlusion ratios on the detection performance. In this paper, based on the data-driven method, a large number of uniform occlusion datasets were generated by simulation, named as More than Common Object Detection (MOCOD), and the detection performance under different occlusion ratios was analyzed quantitatively. On the basis of the analysis of occlusion’s influence, according to the occlusion ratios, the decay weight was introduced to select high-quality positive samples for the model training, thereby effectively improving the detection performance under occlusion conditions.收稿日期：2020-07-21；定稿日期：2020-07-24Received：21 July，2020；Finalized：24 July，2020基金项目：国家重点研发计划项目(2016YFB0100901)；国家自然科学基金项目(61773231)；北京市科学技术项目(Z191100007419001) Foundation items：National Key Basic Research Program of China (2016YFB0100901); National Natural Science Foundation of China (61773231); Beijing Science and Technology Project (Z191100007419001)第一作者：张胜虎(1990-)，男，甘肃天水人，硕士研究生。