一种点相关统计特性的目标跟踪方法

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雷达信号处理中的目标检测与参数估计

雷达信号处理中的目标检测与参数估计雷达信号处理是一门研究如何利用雷达系统获取和处理目标信息的学科。

其中，目标检测和参数估计是雷达信号处理的重要应用领域。

本文将分别介绍雷达信号处理中的目标检测和参数估计的原理和方法。

目标检测是指在雷达信号中准确地识别和定位目标的过程。

在雷达系统中，目标检测是一个关键步骤，它可以用于目标跟踪、目标定位、目标识别等应用。

目标检测的主要任务是从雷达接收到的回波信号中提取出目标的特征信息，并将其与噪声进行区分。

常用的目标检测方法包括脉冲-Doppler方法、协方差矩阵检测方法、基于卷积神经网络的方法等。

脉冲-Doppler方法是一种基于传统信号处理理论的目标检测方法。

它利用雷达接收到的回波信号的脉冲宽度和频率信息来确定目标的存在和位置。

该方法根据目标在距离和速度维度上的特征，通过比较回波信号和背景噪声的统计特性来进行目标检测。

脉冲-Doppler方法具有计算复杂度低、实时性好等特点，广泛应用于雷达目标检测中。

协方差矩阵检测方法是一种基于统计特性的目标检测方法。

它利用雷达接收到的回波信号的协方差矩阵来判定目标的存在与否。

该方法通过计算回波信号的协方差矩阵，然后根据协方差矩阵的特征值和特征向量来进行目标检测。

协方差矩阵检测方法具有较好的检测性能和抗噪声性能，适用于复杂环境下的目标检测任务。

基于卷积神经网络的方法是近年来发展起来的一种新型目标检测方法。

它通过训练神经网络来学习雷达回波信号的特征表示，然后利用训练好的神经网络对新的回波信号进行目标检测。

该方法具有较好的自适应能力和泛化能力，适用于复杂目标和复杂信号环境下的目标检测任务。

参数估计是指在雷达信号中准确地估计目标的参数，如目标的距离、速度、角度等。

在雷达系统中，参数估计是一个关键问题，它可以用于目标跟踪、目标识别等应用。

参数估计的主要任务是根据雷达接收到的回波信号，通过解析和处理信号的特征信息，提取出目标的参数信息。

常用的参数估计方法包括脉冲-Doppler方法、最小二乘法、粒子滤波器等。

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展，感知数据的获取与处理已成为众多领域，如智能监控、自动驾驶、航空航天等的关键技术。

其中，多源异构感知数据融合技术更是成为了一个研究热点。

本文旨在探讨多源异构感知数据融合方法，以及其在目标定位跟踪中的应用。

本文将介绍多源异构感知数据的概念和特点，阐述数据融合的必要性和挑战。

在此基础上，我们将详细讨论多源异构感知数据融合的关键技术，包括数据预处理、特征提取、数据融合算法等。

这些技术是实现高效、准确数据融合的关键。

本文将重点探讨多源异构感知数据融合在目标定位跟踪中的应用。

我们将分析目标定位跟踪的基本原理和方法，以及多源异构感知数据融合如何提升目标定位跟踪的精度和鲁棒性。

我们还将讨论在实际应用中可能遇到的问题和挑战，并提出相应的解决方案。

本文将总结多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用现状，并展望未来的发展趋势。

我们希望通过本文的研究，能够为多源异构感知数据融合技术的发展和应用提供有益的参考和启示。

二、多源异构感知数据融合方法多源异构感知数据融合方法是指将来自不同感知设备、不同数据格式和不同类型的数据进行有效融合，以提高数据质量、增强信息的完整性和准确性，从而实现更精确的目标定位与跟踪。

需要对各个感知设备采集的数据进行预处理。

预处理包括数据清洗、去噪、标准化和归一化等操作，目的是消除数据中的冗余、错误和噪声，使数据更适合后续的融合处理。

接下来，对预处理后的数据进行特征提取。

特征提取的目的是从原始数据中提取出与目标定位跟踪相关的关键信息，如目标的形状、大小、颜色、纹理等。

对于不同类型的感知数据，需要采用相应的特征提取方法。

数据融合策略是多源异构感知数据融合方法的核心。

根据数据的特性和应用场景，可以选择不同的融合策略，如加权平均融合、卡尔曼滤波融合、基于机器学习的融合等。

加权平均融合适用于数据质量相近的情况，卡尔曼滤波融合适用于动态目标跟踪，而基于机器学习的融合则适用于复杂场景下的数据融合。

对目标追踪

对目标追踪目标追踪是现代科技与人工智能的结合，广泛应用于视频监控、机器人导航等领域。

它能够通过识别和追踪目标的位置和运动轨迹，为我们提供实时的目标信息。

目标追踪技术的实现通常包括目标检测、特征提取和运动跟踪三个关键步骤。

首先，目标检测是通过图像处理技术，从复杂的背景中提取出目标的区域，并将其与其他物体进行区分。

常用的目标检测方法有卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和级联分类器（cascade classifier）等。

接下来，特征提取是提取目标的特征，用以描述目标的外形、纹理、颜色等特征信息。

常用的特征包括方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）、局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）等。

通过这些特征提取方法，我们能够更好地描述目标的特征，并将其与其他物体进行区分。

最后，运动跟踪是通过建立目标模型，并将其与目标的特征进行匹配，来实现目标的实时追踪。

常见的运动跟踪方法包括卡尔曼滤波器（Kalman Filter）、粒子滤波器（Particle Filter）和相关滤波器（Correlation Filter）等。

目标追踪技术在诸多领域中有着广泛的应用。

在视频监控领域，目标追踪不仅可以实时监控和跟踪目标的位置和运动轨迹，还可以提供目标的特征信息，为后续的目标分析与识别提供更多的依据。

在机器人导航领域，目标追踪技术能够帮助机器人实时感知和跟踪目标，并进行路径规划和导航，从而实现自主导航和移动。

目标追踪技术还被广泛应用于交通安全、人体姿态识别以及虚拟现实等领域。

在交通安全方面，目标追踪能够实时监测和追踪交通流中的车辆和行人，为交通管控和安全预警提供重要的数据支持。

在人体姿态识别领域，目标追踪可以实时跟踪人体的姿态和动作，并提供姿态估计和行为分析等功能。

在虚拟现实领域，目标追踪技术可以实现虚拟实体与真实环境的交互，提供更加沉浸式的用户体验。

目标跟踪算法综述

目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是通过对连续视频序列的处理，实现对特定目标在时间和空间上的持续追踪。

目标跟踪旨在通过对目标表观、运动和特征的建模，以及对背景的建模，进行目标的检测、定位和分析。

目标跟踪的技术在很多应用领域中都有广泛的应用，如视频监控、交通系统、智能车辆等。

因此，研究人员们提出了各种各样的目标跟踪算法，不断提升目标跟踪的准确性和效率。

下面将介绍几种常见的目标跟踪算法。

首先，基于特征的目标跟踪算法是最常见的一类方法。

该方法通过提取目标在空间和时间上的特征，如颜色、纹理、形状等，对目标进行建模和描述。

常见的特征提取方法包括灰度直方图、颜色直方图、兴趣点检测等。

接着，通过计算目标特征与候选目标特征之间的相似度，确定目标的位置。

特征的选取和相似度计算是该方法的两个关键问题。

其次，基于机器学习的目标跟踪算法是一类比较新兴的方法。

该方法通过利用机器学习的方法，使用大量的标注数据对目标特征和运动进行训练，从而实现目标跟踪。

常见的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。

这些方法可以有效地学习到目标的表示和动态模型，提高目标跟踪的准确性。

然而，该方法需要大量的样本数据进行训练，且模型的泛化能力和鲁棒性需要进一步研究。

进一步，基于深度学习的目标跟踪算法是近年来的研究热点。

深度学习通过多层次的非线性变换，可以从特征层次上学习到高级的抽象表示，对目标进行表达和建模。

深度学习的优势在于可以通过大规模数据集进行训练，获取更好的特征描述和运动模型。

最常用的深度学习网络结构是卷积神经网络（CNN），其利用卷积和池化操作对目标进行特征提取和降维，并通过全连接层进行分类或回归。

深度学习在目标跟踪问题上取得了很多重要的突破，但对于目标跟踪中的实时性和鲁棒性仍然有待改进。

最后，基于概率模型的目标跟踪算法是一类对目标的位置进行建模的方法。

该方法通过在时间序列上对目标的位置进行统计建模，利用概率模型对目标的运动轨迹进行预测和估计。

雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术

雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测距的技术，广泛应用于军事、航空航天以及民用领域。

雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术是在雷达应用过程中必不可少的环节，旨在提取目标信息并实现对目标的实时跟踪。

目标检测是雷达信号处理的第一步，其目的是从杂波中识别出目标信号。

在目标检测中，常用的方法有能量检测法、匹配滤波法和统计检测法等。

能量检测法是一种基于信号能量的方法，当接收到的信号能量超过一定阈值时，认为检测到了目标。

匹配滤波法则是将已知目标的参考信号与接收到的信号进行相关运算，通过寻找相关峰值来检测目标。

统计检测法则是基于统计学原理进行目标检测，利用雷达回波信号的统计特性来判断是否存在目标。

目标跟踪是在目标检测的基础上，对目标进行实时跟踪和预测。

雷达目标跟踪技术主要分为两类：点目标跟踪和航迹跟踪。

对于点目标跟踪，通常采用卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等滤波算法进行实时跟踪。

卡尔曼滤波器通过将目标位置和速度作为状态变量建立状态方程，并结合观测方程对目标进行预测和修正。

扩展卡尔曼滤波器则是对非线性系统进行近似线性化处理，将卡尔曼滤波器扩展到非线性系统上。

而航迹跟踪则是对目标的航迹进行预测和估计，常用的方法有最小二乘法、贝叶斯滤波法等。

在雷达信号处理中，还有一类重要的技术是目标特征提取。

目标特征提取是指从雷达回波信号中提取出与目标特征属性相关的信息。

常用的特征提取方法有时域特征、频域特征和小波变换等。

时域特征是指根据雷达回波信号的幅度、距离延迟、时间间隔等特征进行目标识别。

频域特征则是通过对雷达回波信号进行傅里叶变换，提取出目标的频谱特征。

小波变换则是将时域和频域结合起来，通过不同尺度波形进行目标特征提取。

目标检测与跟踪技术的研究在军事和民用领域有着广泛应用。

在军事领域，雷达目标检测与跟踪技术能够实现对目标的远程监视和侦察，为军事行动提供重要支持。

在民用领域，雷达目标检测与跟踪技术应用于航空交通管制、地震监测和气象预警等方面，对于保障公共安全和提高生活质量具有重要意义。

人工智能开发技术中的目标跟踪方法总结

人工智能开发技术中的目标跟踪方法总结目标跟踪是人工智能领域中的一项重要研究内容，其目的是通过计算机视觉技术，实时地在视频或图像序列中定位和跟踪特定目标。

在过去几十年的发展过程中，目标跟踪技术取得了显著的进展，并在许多领域得到应用，例如视频监控、自动驾驶等。

目标跟踪的发展离不开图像处理、模式识别和机器学习等技术的支持。

其中，最早的目标跟踪方法采用的是基于颜色直方图和背景建模的方法。

这种方法的原理是通过提取目标的颜色信息以及背景的建模，来进行目标的跟踪。

虽然该方法简单易用，但它对于目标的外观变化和背景干扰都比较敏感，容易导致跟踪结果不准确。

随着计算机硬件性能的提高和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的目标跟踪方法逐渐兴起。

这些方法通过构建深度神经网络模型，利用大量标注数据进行训练，从而实现了对目标的更准确的定位和跟踪。

其中，基于卷积神经网络的目标跟踪方法成为了当前研究的热点之一。

这种方法通过将视频序列转化为一系列图像帧，并使用卷积神经网络来提取图像特征，从而实现对目标的跟踪。

除了基于深度学习的方法，还有一些传统的目标跟踪方法也在不断发展和完善。

例如，基于结构化模型的目标跟踪方法。

这些方法利用目标的结构化特征，如目标的边缘、纹理和形状等，在图像中进行模板匹配和形状对齐，以实现对目标的跟踪。

虽然这些方法通常需要手动设计特征并估计目标的结构，但它们具有一定的鲁棒性和实时性，适用于一些复杂场景下的目标跟踪。

在目标跟踪的研究中，还有一些其他的技术和方法也值得关注。

例如，基于多目标跟踪的方法。

这种方法不仅能够实现对单个目标的跟踪，还可以同时跟踪多个目标。

通过对多个目标的相互关系进行建模和估计，可以进一步提高跟踪的准确性和鲁棒性。

此外，还有一些针对特定场景和应用的目标跟踪方法，如在人体姿态估计和人脸识别等方面的应用。

总结一下，目标跟踪是人工智能领域中的重要研究内容，其主要目标是实现对视频或图像序列中目标的实时定位和跟踪。

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路：a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标；b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。

一．运动目标检测对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。

运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。

运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测〔一〕静态背景1.背景差2.帧差3.GMM4.光流背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。

因此对于固定摄像头的情形，目前大多数的跟踪算法中都采用背景减算法来进行目标检测。

背景减算法的局限性在于它需要一个静态的固定摄像头。

〔二〕运动场通常情况下，摄像机的运动形式可以分为两种：a)摄像机的支架固定，但摄像机可以偏转、俯仰以及缩放; b)将摄像机装在某个移动的载体上。

由于以上两种情况下的背景及前景图像都在做全局运动，要准确检测运动目标的首要任务是进行图像的全局运动估计与补偿。

考虑到图像帧上各点的全局运动矢量虽不尽相同(摄像机做平移运动除外)，但它们均是在同一摄像机模型下的运动，因而应遵循相同的运动模型，可以用同一模型参数来表示。

全局运动的估计问题就被归结为全局运动模型参数的估计问题，通常使用块匹配法或光流估计法来进行运动参数的估计。

块匹配基于块的运动估算和补偿可算是最通用的算法。

可以将图像分割成不同的图像块，假定同一图像小块上的运动矢量是相同的，通过像素域搜索得到最正确的运动矢量估算。

块匹配法主要有如下三个关键技术：a)匹配法则，如最大相关、最小误差等b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。

c) 块大小确实定，如分级、自适应等。

光流法光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。

小目标跟踪方法

小目标跟踪方法
1.制定明确的目标：首先，你需要明确自己的目标。

目标要具体、可量化，并且具有明确的截止日期。

例如，你可以设定一个每周完成3个新项目的目标。

2.分解目标：将大目标分解为更小的子目标，这样可以让目标更具体、更容易实现。

例如，针对每个新项目，你可以设定一个具体的完成时间和具体的任务列表。

3.设置优先级：对于多个目标，你需要确定它们的优先级。

这可以帮助你决定先做什么，后做什么。

你可以根据紧急性、重要性等因素来确定优先级。

4.制定时间表：制定一个详细的时间表，将目标和任务安排到每天的时间表中。

这可以帮助你合理安排时间，并保证你有足够的时间来完成任务。

你可以使用日历、待办事项列表或其他时间管理工具来帮助你制定时间表。

5.监测和评估进展：定期监测和评估自己的进展是跟踪目标的重要步骤。

你可以每天或每周回顾自己的目标和任务完成情况，并进行反思和评估。

这可以帮助你发现问题并采取行动来解决它们。

6.奖励自己：当你达到或超过目标时，请给自己一些奖励。

这可以是小的、简单的奖励，例如看一部电影、吃一顿美食或者休息一段时间。

奖励可以激励你继续努力，并增加对目标的满足感。

7.与他人分享：将自己的目标告诉他人，并与他们分享自己的进展和成就。

这样做可以增加责任感和动力，他人的支持和鼓励也会对你有积极的影响。

目标测量与进展跟踪的方法

目标测量与进展跟踪的方法在现代商业和管理领域，目标的设定和达成对于组织的成功至关重要。

然而，仅仅设定目标是不够的，跟踪目标的进展情况同样重要。

本文将介绍目标测量与进展跟踪的方法，并探讨其在组织中的应用。

一、建立明确的目标首先，对于目标测量与进展跟踪来说，明确和具体的目标是必不可少的。

目标应该能够被量化和衡量，这样才能进行有效的跟踪和测量。

例如，一个不明确的目标可能是"提高销售额"，而一个明确的目标可能是"在下个季度提高销售额10%"。

只有明确的目标才能够得到明确的成果。

二、设定关键绩效指标设定关键绩效指标是目标测量与进展跟踪的重要一步。

关键绩效指标是衡量目标是否达成的标准和指标。

通过设定关键绩效指标，可以帮助组织更好地了解目标的进展情况，并采取相应的纠正措施。

例如，在提高销售额的目标中，关键绩效指标可以是新增客户数量、平均销售额等。

三、采用定量和定性数据在目标测量与进展跟踪中，采集和分析数据是非常关键的。

数据可以为目标的实现提供客观的证据，同时也可以帮助组织了解目标达成的进展情况。

在收集数据时，可以使用定量和定性数据相结合的方法。

定量数据可以提供具体的数字和统计结果，定性数据可以提供更多的主观反馈和意见。

通过综合使用这两种数据，可以更全面地了解目标的实现情况。

四、使用仪表板和报告为了更好地跟踪目标的进展情况，使用仪表板和报告工具是必要的。

仪表板可以呈现目标的关键指标和数据，帮助组织直观地了解目标的进展情况。

报告可以提供更详细的分析和解读，帮助组织更好地理解和应对目标达成的问题和挑战。

通过使用这些工具，可以有效地跟踪目标的进展，并及时采取行动。

五、持续评估与调整目标测量与进展跟踪是一个持续的过程。

在跟踪目标的进展时，需要不断进行评估和调整。

通过评估目标的实施情况，可以确定目标达成的瓶颈和问题，并及时采取相应的调整措施。

同时，定期的评估还可以帮助组织更好地了解目标设定的合理性和可行性，并做出相应的修改和改进。

目标跟踪的技术指标

目标跟踪的技术指标
目标跟踪是指通过各种技术手段对目标进行跟踪和监测的过程。

在现代技术中，目标跟踪涉及多种技术指标，下面我将从不同角度
介绍几种常见的目标跟踪技术指标。

1. 传感器技术，目标跟踪的第一步是收集目标的信息，传感器
技术在目标跟踪中起着至关重要的作用。

常见的传感器技术包括雷达、红外传感器、激光雷达等。

这些传感器可以提供目标的位置、
速度、加速度等信息，为后续的跟踪提供数据支持。

2. 数据融合技术，目标跟踪往往需要综合利用多个传感器的数据，通过数据融合技术将不同传感器获取的信息进行整合，提高目
标跟踪的准确性和鲁棒性。

数据融合技术包括卡尔曼滤波、扩展卡
尔曼滤波、粒子滤波等方法，能够有效地处理不确定性和噪声，提
高目标跟踪的效果。

3. 计算机视觉技术，随着计算机视觉技术的发展，目标跟踪在
图像和视频领域得到了广泛应用。

计算机视觉技术可以通过目标检测、特征提取、运动估计等方法对目标进行跟踪，例如基于卷积神
经网络（CNN）的目标识别和跟踪技术，在监控、自动驾驶等领域有
着重要的应用。

4. 无人系统技术，随着无人系统技术的发展，目标跟踪在航空、航天、海洋等领域得到了广泛应用。

无人系统可以通过搭载各种传
感器和自主控制系统，实现对目标的跟踪和监测，例如无人机、无
人潜水器等。

综上所述，目标跟踪技术涉及传感器技术、数据融合技术、计
算机视觉技术和无人系统技术等多个方面，这些技术指标在不同领
域和应用中发挥着重要作用，为目标跟踪提供了多种有效的解决方案。

希望以上信息能够对你有所帮助。

一种点相关统计特性的目标跟踪方法

一种点相关统计特性的目标跟踪方法武文斌;毋立芳;王晓芳;王向东【期刊名称】《中国科技论文》【年(卷),期】2012(007)001【摘要】We present a novel robust tracking scheme for moving objects. Firstly we build the relationship between feature points and the centre of an object in the first frame. The Lucas Kanada tracker is then used to track these feature points in subsequent frames. We use these feature points to calculate a set of values for the centre location of the object. Then we propose a statistically optimal method to identify the values with large tracking errors, excluding which the location of centre is computed. Furthermore, the location of the feature points with tracking error is corrected by using a sub-image matching method. Experimental results using eight real video data sets demonstrate that our proposed method successfully removes the impact of tracking error of a few points on the centre location. Moreover, our solution prevents the accumulation of tracking errors.%提出了一种新颖、鲁棒的运动目标跟踪方法。

目标跟踪系统研究方法

目标跟踪系统研究方法
《目标跟踪系统研究方法》
一、研究背景
目标跟踪系统是一种现代化的智能系统，它可以通过跟踪运动中的物体来获得高质量的影像信息，它具有多功能和自适应性能，可以满足多种复杂的环境下的目标跟踪需求。

目标跟踪系统可以在軍事、生产以及其他多种领域得到广泛的应用,在智能导弹系统、航空飞行器、船舶自动驾驶系统和机器人等系统的控制中，目标跟踪系统技术具有很重要的意义。

二、研究方法
1. 目标建模：将要跟踪的目标模型化，确定其物理属性，例如位置、形状、尺寸等，建立目标的数学模型，以便进行定位、跟踪和识别等功能。

2. 传感器：利用传感技术，根据目标的特征信息，从视频图像中提取出目标的像素信息，以便定位目标并进行跟踪。

3. 特征提取：基于传感器获取的像素信息，提取出有效特征，用于识别和分类。

4. 目标定位：根据特征信息，确定目标在图像中的位置。

5. 跟踪算法：根据目标的运动特性，选择合适的跟踪算法，实现有效的目标跟踪。

6. 参数优化：根据不同的实际应用，调整跟踪算法的参数，以提高系统性能。

三、研究成果
本研究的结果表明：目标跟踪系统的实际应用需要根据不同的应用场景和任务来挑选合适的传感器、特征提取算法、定位算法和跟踪算法，并且在实际应用中要根据实际情况进行参数优化，以达到更加实用的性能。

目标跟踪的分类

目标跟踪的分类
目标跟踪的任务是获得目标在连续图像序列中位置随时间变化的轨迹。

目标的表达用的都是形状或外观模型。

选择的表达模型限制了其可以使用的运动模型或分解方法。

比如点表达的目标只能体现平移运动。

几何形状表达仿射或投影更加合适。

而对非刚性目标，轮廓表达最为合适，可用参数性和非参数型的模型描述其运动。

上图是目标跟踪算法的分类，下表是具体分类和代表算法。

三种跟踪算法分别是：点跟踪，核跟踪，轮廓跟踪。

点跟踪：在连续帧中检测到的目标被表达为点。

这种方法需要引入其它方法来进行目标检测。

核跟踪：关联与目标的形状和外观表达。

核函数可以是关联与一个直方图的矩形或椭圆模板。

目标通过在连续帧中计算核的运动来跟踪。

运动可以是参数形式的平移、旋转或仿射等。

轮廓跟踪：由在每帧中估计目标区域进行跟踪。

轮廓跟踪方法用到的信息可以是外观密度和形状模型。

给定目标模型，轮廓由形状匹配或轮廓推导得到。

这些方法都可以视作时域上的目标分割。

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而且基本消除了跟踪误差积累的弊端。关键词：多媒体技术；物体跟踪；点相关性；累积误差；统计最优；中心中点连线中图分类号：Ｔ３Ｐ７文献标志码：Ａ文章编号：２９ —２８（０２０ —０２ —５０５７３２１）１０８
Ｒｏｕｔｂｔｒｃｉｇａｐｏｃｓｇｐｉｔｏｒｓｏｄｎｅｂｓｊｃａｋｎｐｒａｈｕｉｏｎｒｅｐｎｅｃｓｏｅｔｎｃ
１０６）００１
摘要：出了提一种新颖、鲁棒的运动目标跟踪方法。在首帧图像建立特征点和物体中心点的关系．然后在后续帧图像使用Ｌｃｓａａａｕｎｄ跟踪方法跟踪这些特征点。利用这些特征点ａＫ来计算一个物体中心位置的点集，并提出一种统计最优方法来鉴别那些存在跟踪误差较大的特征点，之后在计算中心点过程中把这些特征点剔除掉，并使用子图像匹配方法矫正存在跟踪误差的特征点。测试了８个实验视频，结果证明该算法不仅消弱了跟踪误差对中心位置计算的影响，
ｈｎｗｒｐｓｔｔｉｌｏｔｍａｔｄｔｄｎｉｔａｕｓｗｉｌｒｅｔａｋｇｅｒｘｌｄｎｉｈｔＴｅｅｐｏｏｅａｓａｉｔａｌｐｉｌｍｅｏｏｉｅｔｆｅｖｌｅｔａｇｒｃｎｒｏ，ｅｃｕｉｇｗｈｃｅｓｃｙｈｙｈｈｉｓｈｌｃｔｎｏｃｎｅｉｃｍｐｔｄ．ｕｔｅｍｏｅｔｅｌｃｔｎｏｈｅｆａｕｅｐｎｍａｋｎｒｏｏｅｔｄｂｓｎｏａｉｆｅｔｓｏｕｅＦｒｈｒｒ．ｏａｉｆｔｅｔｒｏｉｔｗｉｔｃｇｅｒｒｉｃｒｃｅｙｕｉｇａｏｒｈｏｓｒｉｓ
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Ｖ０｜Ｏ１ｌ７Ｎ．
中国科技论文
ＣＨＮＣＥＣＥＡＰＲＩＡＳＩＮＰＥ
第卷第１７期
２１０２年１月
Ｊｎ．２１ａ０２
一
种点相关统计特性的目标跟踪方法
武文斌，毋立芳，王晓芳２，王向东
Ｄｅｔｏｐ．ｆＥｌｃｒｃｌｎｄｅｔｉａａ
１０１４：ＶｉａｏａＵｎｖｒｉｌｙ（．北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京０２２．ｌｎｖｉｅｓｔ＆１
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎ，ｌｎｖ，Ａ０５；３国家体育总局体育科学研究所，北京ｍｕｅｇｎｅｉｇＶｉａｏａＰ１８ｌ９．