CCD测量系统中基于自适应相关算法的动态目标跟踪
基于计算机视觉算法的视频智能监控与跟踪系统研究
图像处理技术
Image Processing Technology
《自动化技术与应用》 2021 年第 40 卷第 6 期
以评估，并触发告警机制。视频图像通过 PC 端呈现，利 用 Visual Studio 编制于人机交互界面，以此 PC 端可实 时观看监控，并观察参数变化状态。硬件则包括计算机、 摄像头、网络设备、储存介质等等。视频智能监控与跟踪 系统框架[2]具体如图 1 所示。
抖动视频图像。
设定视频图像当前帧与前一帧匹配点集为{
;
}，(x=1,2,3,∧,n)视频各帧图像综合运动存在
伸缩、旋转、平移等多种变化，其全局运动即：
(4)
z 表示视频图像伸缩变化；θ表示视频图像围绕中心 逆时针旋转角度；(df,dg)U表示视频图像中心位移。
如果图像块匹配结果是在视频某时刻前后两帧图像 匹配点对的集合中，则通过集合随机挑选两对匹配点构 成子集，即：
B 代表蓝色。
灰度化处理基于 OpenCV 提取原始图像，再把三通
道 RGB 彩色图转变为单通道灰度图，利用 OpenCV 所提
供 Cvt Colour 颜色空间转换函数，便可实现图像灰度化。
3.2 滤波处理
视频图像滤波是视频图像去噪处理的重要途径，以
中值滤波法去除噪声，基本原理为于目标像素周围选择
收稿日期:2020-06-30
84 Techniques of Automation & Applications
注意力，遗漏重要数据信息[1]。据此，本文引进了计算机 视觉技术进行视频智能监控，基于视频数据内容自主评 估异常状况，并提示告警。
2 视频智能监控与跟踪系统框架
基于计算机视觉算法的视频智能监控与跟踪系统由 硬件与软件两部分构成，其中软件框架以主机为载体，以 摄像采集监控范围之内的视频图像数据信息，加以预处 理分析，同时以 OpenCV 视觉处理库编制代码，检测所采 集数据信息，在检测发现移动物体之后，于阈值区域内加
目标跟踪 综述
目标跟踪综述目标跟踪是指在视频监控系统或图像处理中，将特定目标物体从连续变化的场景中进行定位和跟踪的技术。
目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、安防、智能交通等领域。
目标跟踪的主要目标是识别、跟踪和通过目标位置预测目标的未来位置。
它可以根据目标的外观、形状、运动、上下文等特征进行分类和识别，然后通过复杂的算法在连续帧的图像序列中跟踪目标位置的变化。
目标跟踪技术需要解决很多挑战，如光照变化、目标遮挡、视角变化、背景干扰等。
为了克服这些挑战，研究人员提出了许多不同的目标跟踪方法。
基于特征的目标跟踪是最常见的方法之一。
它通过提取目标的某些特定特征（如颜色、纹理、形状等）并根据这些特征进行匹配来实现目标的跟踪。
这种方法有助于解决目标外观的变化和光照变化等问题，但对于目标遮挡和背景干扰等情况仍然面临困难。
另一种常用的目标跟踪方法是基于模型的方法。
这种方法使用事先训练的模型来描述目标的外观和形状，并通过将模型对应到当前图像中来进行目标的跟踪。
这种方法对于目标外观和形状的变化有一定的适应性，但需要大量的训练数据，并且对于复杂场景中的目标遮挡和背景干扰效果较差。
最近，深度学习技术的发展为目标跟踪提供了新的解决方案。
通过使用深度神经网络对图像进行特征提取和分类，在目标跟踪任务中取得了很好的效果。
深度学习方法能够自动学习目标的特征表示，对于复杂的目标和场景具有较强的鲁棒性。
总之，目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域中的重要研究方向。
随着技术的不断进步，目标跟踪方法越来越成熟，并且在实际应用中得到了广泛的使用。
未来，我们可以期待更高效、准确和鲁棒的目标跟踪算法的发展。
目标跟踪系统
目标跟踪系统目标跟踪系统（Object Tracking System）是一种能够自动检测、追踪和跟踪运动目标的计算机系统。
目标跟踪系统由一个或多个传感器，例如摄像机或雷达，一个目标检测算法和一个目标跟踪算法组成。
它广泛应用于许多领域，包括视频监控、智能交通系统和无人驾驶车辆。
目标跟踪系统的核心任务是从传感器获取的输入数据中提取目标并预测它们的运动轨迹。
目标检测算法通常使用计算机视觉技术，例如模板匹配、颜色分割和特征提取，来检测输入图像中的目标。
一旦目标被检测到，目标跟踪算法将对目标进行跟踪，通过连续观察目标在每一帧中的位置，速度和加速度等信息，预测目标的未来位置。
目标跟踪系统的性能取决于目标检测和目标跟踪算法的准确性和效率。
现代目标检测算法通常基于深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），能够在复杂背景和遮挡的情况下准确地检测目标。
目标跟踪算法则使用过滤器或轨迹预测方法，例如卡尔曼滤波器或粒子滤波器，来估计目标的状态并跟踪目标。
目标跟踪系统还可以通过使用多个传感器来提高跟踪性能。
多传感器融合技术可以结合不同传感器的信息，例如摄像机和雷达，来提供更准确和鲁棒的目标跟踪结果。
例如，摄像机可以提供目标的外观信息，而雷达可以提供目标的位置和速度信息。
通过融合两种传感器的信息，可以更好地跟踪目标，避免诸如光照变化和遮挡等困难。
随着计算机硬件和计算能力的提高，目标跟踪系统已经取得了显著的进展。
现代目标跟踪系统不仅能够准确地跟踪单个目标，还能够同时跟踪多个目标，并进行目标重识别和目标分类等复杂任务。
这些进展为实现自动驾驶车辆、智能交通系统和智能安防系统等应用奠定了基础。
综上所述，目标跟踪系统是一种能够自动检测、追踪和跟踪运动目标的计算机系统。
它利用传感器和算法来提取目标并预测它们的运动轨迹，广泛应用于视频监控、智能交通系统和无人驾驶车辆等领域。
随着技术的不断发展，目标跟踪系统将继续迎来更多的创新和应用。
自适应卡尔曼滤波方法在光电跟踪系统中的应用
2021年第40卷第6期传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)157DOI：10.13873/J.1000-9787(2021)06-0157-04自适应卡尔曼滤波方法在光电跟踪系统中的应用**收稿日期=2019-11-12*基金项目：国家自然科学基金资助项目(61463025)吴旭，孙春霞，沈玉玲(兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州730070)摘要：在光电跟踪系统中，图像采集装置相对控制系统传感器滞后，会使脱靶量出现误差，将导致控制系统的跟踪精度降低。
为了提高跟踪精度，提出了一种用于补偿跟踪脱靶量数据的自适应卡尔曼滤波方法。
首先，通过CSM模型计算当前时间的状态预测矩阵和预测误差方差矩阵;再根据强跟踪滤波器，利用残差序列计算调节因子;然后，利用调节因子校正预测误差方差矩阵和机动频率;最后，使用校正后的参数更新预测的输出信息。
仿真与实验结果表明:在高机动情况下,采用自适应卡尔曼滤波算法，跟踪误差的均方根误差RMS约为传统算法的0.21倍，最大跟踪误差和均方根误差都有显著减小。
关键词：光电跟踪系统；自适应卡尔曼滤波器；脱靶量；强跟踪滤波；调节因子;残差序列中图分类号：TH703；TP212文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2021)06-0157-04 Application of adaptive Kalman filtering method inphotoelectric tracking system*WU Xu,SUN Chunxia,SHEN Yuling(School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou730070,China)Abstract:In photoelectric tracking system, image acquisition device lags behind the control system sensor,which causes an error in miss distance,which will result in a lower tracking precision of the control system.In order to improve the tracking precision,an adaptive Kalman filtering algorithm for compensating tracking miss distance data is proposed.Firstly,the state prediction matrix and the prediction error variance matrix of current time are calculated by the CSM model.According to the strong tracking filter idea,calculate the adjustment factor through r esidual sequence.Then, the adjustment factor is used to coiTect the prediction error variance matrix and the maneuver frequency.Finally,the output information of prediction is updated by using lhe corrected parameters・The results of simulation and experiment show that under the high maneuvering condition,using the adaptive Kalman filtering algorithm,lhe root mean square error RMS of lhe tracking error is about0.21times that of lhe traditional algorithm,andthe maximum tracking error and root mean square error are significantly reduced. Keywords:optoelectronic tracking system；adaptive Kalman filtering；miss distance data；strong tracking filtering；adjustment factor；residual serial0引言在光电跟踪控制系统的视场中，目标的位置与视场的中心之间的特定偏差被称为脱靶量。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等众多领域。
随着深度学习技术的发展，目标跟踪算法的性能得到了显著提升。
本文将对目标跟踪算法进行综述，包括其发展历程、基本原理、现有方法及优缺点，以及未来的研究方向。
二、目标跟踪算法的发展历程目标跟踪算法的发展历程大致可以分为三个阶段：基于特征的跟踪、基于模型的方法和基于学习的跟踪。
早期基于特征的跟踪主要依靠提取目标的特征进行匹配和跟踪；基于模型的方法则是根据目标的外观、运动等特征建立模型进行跟踪；随着深度学习技术的发展，基于学习的跟踪算法成为主流，利用大量的训练数据学习目标的特征，实现高精度的跟踪。
三、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理是通过提取目标的特征，在连续的图像帧中寻找目标的位置。
具体而言，算法首先在初始帧中提取目标的特征，然后在后续帧中根据一定的策略寻找与该特征相似的区域，从而实现目标的跟踪。
四、现有目标跟踪算法的分类与介绍1. 基于特征的跟踪算法：该类算法主要依靠提取目标的特征进行匹配和跟踪，如SIFT、SURF等。
这些算法在光照变化、尺度变化等场景下具有一定的鲁棒性。
2. 基于模型的方法：该方法根据目标的外观、运动等特征建立模型进行跟踪，如支持向量机(SVM)、随机森林等。
这类方法对于动态背景和部分遮挡等情况具有一定的适应性。
3. 基于学习的跟踪算法：随着深度学习技术的发展，基于学习的跟踪算法成为主流。
该类算法利用大量的训练数据学习目标的特征，实现高精度的跟踪。
典型的算法包括基于孪生网络的Siamese跟踪器和基于区域的目标跟踪方法等。
这些方法在精度和鲁棒性方面都取得了显著的提升。
五、目标跟踪算法的优缺点分析各类目标跟踪算法具有各自的优缺点：基于特征的跟踪算法在计算效率和准确性之间取得平衡；基于模型的方法对于复杂场景的适应性较强；基于学习的跟踪算法在处理复杂背景和遮挡等情况下表现出较高的鲁棒性。
基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计
基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向，通过计算机视觉技术实现对特定目标的自动识别和跟踪。
在现实生活中，目标检测与跟踪系统有着广泛的应用，例如智能监控、自动驾驶、工业机器人等领域。
本文将基于计算机视觉技术，介绍目标检测与跟踪系统的设计原理和关键技术。
一、目标检测目标检测是指在图像或视频中，自动识别和定位感兴趣的目标物体。
目标检测任务可以分为两个主要步骤：目标定位和目标分类。
目标定位是通过边界框或像素级分割确定目标的具体位置，目标分类是对目标进行分类，判断其所属的类别。
为了实现准确的目标检测，我们可以利用卷积神经网络(CNN)模型进行特征提取和目标分类。
在目标检测中，常用的算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
这些算法的核心思想在于将目标检测任务转化为候选框的生成和分类问题，通过对候选框进行分类和回归，得到最终的目标检测结果。
二、目标跟踪目标跟踪是指在连续的图像或视频中，追踪目标的运动轨迹和状态。
目标跟踪要解决的核心问题是对目标物体进行准确的定位和跟踪。
目标跟踪系统需要根据目标的外观特征和运动信息，在连续的图像帧中追踪目标的位置。
目标跟踪可分为单目标跟踪和多目标跟踪两种场景。
在单目标跟踪中，系统仅需跟踪一个目标，主要采用的算法有基于相关滤波器的方法、Kalman滤波器、粒子滤波器等。
而在多目标跟踪中，系统需要同时跟踪多个目标，常用的算法有多目标卡尔曼滤波器、多目标粒子滤波器、相关滤波器等。
三、基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计1. 数据采集：目标检测与跟踪系统设计的第一步是收集与目标相关的图像和视频数据。
这些数据将用于训练和测试目标检测和跟踪模型。
数据采集过程中需要保证数据的多样性和覆盖性，同时注意数据的质量和标注准确性。
2. 特征提取：目标检测与跟踪系统需要对图像进行特征提取，以便进行目标分类和跟踪。
视频监控系统的识别和跟踪算法的研究
视频监控系统的识别和跟踪算法的研究随着技术的不断发展，视频监控系统的应用越来越广泛，从公共场所到家庭安防，已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
在许多情况下，监控系统不仅需要实时监控，更需要能够识别和跟踪目标，才能发挥最大的作用。
本文将介绍一些视频监控系统中常用的目标识别和跟踪算法，并探讨它们的优缺点和适用场景。
一、目标识别算法1. 基于背景差分的目标检测算法这种算法是最常见的一种，主要是通过人工设定一个背景模型，当检测到视频中的图像与该模型存在差异时，便认为是有目标出现。
该算法简单易懂，而且在背景稳定的场景中效果很好。
但是当背景不稳定，比如有很多动态的物体时，这种算法的效果就会降低。
2. 基于特征提取的目标检测算法这种算法是通过在图像中提取一些具有代表性的特征，再通过分类器将目标与其他物体区分开来。
常用的特征包括色彩、形状、纹理等等。
该算法的优点是对场景的要求不高，可以应对一些比较复杂的场景。
但是由于对特征的提取和分类有一定的要求，需要较大的计算量，因此效率较低。
3. 基于深度学习的目标检测算法近年来，深度学习技术得到了广泛的应用，其中最具代表性的就是卷积神经网络（CNN）。
CNN可以自动提取图像特征，再通过分类器对目标进行识别。
这种算法的优点是准确率很高，可以应对非常复杂的场景。
但是由于需要大量训练数据和计算资源，因此对硬件的要求比较高。
二、目标跟踪算法1. 单目标跟踪算法这种算法主要是通过目标的运动信息来进行跟踪，常用的方法有基于颜色直方图的跟踪算法、基于卡尔曼滤波的跟踪算法等等。
其中基于颜色直方图的算法适用于场景比较简单的情况，而基于卡尔曼滤波的算法可以对目标的运动进行预测，效果比较好。
2. 多目标跟踪算法多目标跟踪相比于单目标跟踪更加复杂。
常用的算法有基于轨迹的跟踪算法、基于区域的跟踪算法等等。
其中基于轨迹的算法可以通过对目标运动轨迹的分析，来预测目标的下一步移动方向，进而进行跟踪。
而基于区域的算法则是通过将图像分割成多个区域，再对每个区域进行跟踪，从而提高跟踪的准确率。
基于光电信息技术的无人机目标检测与跟踪
基于光电信息技术的无人机目标检测与跟踪无人机目标检测与跟踪是无人机应用领域中的重要研究方向之一。
基于光电信息技术的无人机目标检测与跟踪技术，通过光电传感器采集目标的图像信息，并利用图像处理算法对目标进行特征提取、目标检测和目标跟踪，实现对目标的精确定位和追踪。
本文将介绍基于光电信息技术的无人机目标检测与跟踪的基本原理、关键技术和应用前景。
无人机目标检测与跟踪是无人机自主导航和目标监测的关键技术之一。
在无人机进行任务执行的过程中，能够准确地检测和跟踪目标，对无人机的智能决策和控制起到至关重要的作用。
同时，无人机目标检测与跟踪技术也在军事侦察、安防监控、灾害救援等领域具有广阔的应用前景。
在基于光电信息技术的无人机目标检测与跟踪中，光电传感器是关键的硬件设备。
通过光电传感器可以获取目标的图像信息，包括目标的外形、纹理、颜色等特征。
利用图像处理算法对目标的图像信息进行提取、分析和处理，从而实现目标的检测与跟踪。
目标检测算法包括传统的特征提取算法、模板匹配算法和基于深度学习的卷积神经网络算法等。
目标跟踪算法包括基于特征点匹配的算法、基于卡尔曼滤波的算法和基于深度学习的目标跟踪算法等。
目标检测是无人机目标检测与跟踪的第一步，其主要任务是在图像中确定目标的位置和区域。
传统的特征提取算法通过提取目标的纹理特征、颜色特征和边界特征等来进行目标检测。
但传统的特征提取算法存在对图像质量和光照条件敏感、计算复杂度高的问题。
基于深度学习的目标检测算法通过训练深度卷积神经网络来实现目标检测，在目标检测的准确率和鲁棒性方面取得了很大的突破。
目前，基于深度学习的目标检测算法已经成为无人机目标检测的主流算法。
目标跟踪是无人机目标检测与跟踪的关键环节，其主要任务是在目标被检测到后，对目标进行连续跟踪。
传统的目标跟踪算法主要基于特征点匹配或者目标的运动模型进行跟踪。
特征点匹配算法通过提取目标图像中的特征点，并通过特征点的匹配来实现目标的跟踪。
基于特征自适应融合的目标跟踪算法研究
基于特征自适应融合的目标跟踪算法研究基于特征自适应融合的目标跟踪算法研究摘要：目标跟踪算法在计算机视觉领域发挥着重要作用。
为了提高目标跟踪的精度和鲁棒性，本研究基于特征自适应融合的方法进行了研究。
该方法有效地融合了多个特征，并通过自适应学习来调整权重，以实现更准确和可靠的目标跟踪。
1. 引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，它在目标识别、机器人导航等应用中起着关键作用。
然而，在实际应用中，由于目标的外观变化、遮挡和光照等环境因素的干扰，目标跟踪算法的准确性和鲁棒性常常受到挑战。
因此，研究一种能够自适应地融合多种特征的目标跟踪算法具有重要意义。
2. 相关工作目标跟踪的方法可以分为基于颜色特征、形状特征、边缘特征等多种类型。
然而，单一特征的跟踪算法往往对干扰和变化较为敏感。
因此，将多种特征进行融合是一种有效的解决方案。
目前，已有一些基于特征融合的目标跟踪算法被提出，如基于粒子滤波器和特征匹配的算法、基于深度学习的融合算法等。
3. 研究方法本研究提出了一种基于特征自适应融合的目标跟踪算法。
首先，使用颜色特征提取目标的外观信息。
然后，通过边缘特征提高目标的轮廓信息。
接下来，利用深度学习的方法提取目标的语义特征。
最后，使用自适应学习算法调整各个特征的权重以实现最佳的目标跟踪效果。
4. 特征自适应融合算法本研究提出的特征自适应融合算法主要包括三个步骤：特征提取、特征融合和权重调整。
(1) 特征提取：采用颜色特征、边缘特征和深度学习特征作为目标的外观信息。
颜色特征可以通过颜色直方图或颜色矩来表示。
边缘特征可以通过边缘检测算法得到。
深度学习特征则利用已训练好的深度神经网络提取目标的语义特征。
(2) 特征融合：将多个特征进行线性或非线性融合，得到更全面的目标描述。
线性融合可以使用简单求和或加权平均等方法。
非线性融合则可以通过神经网络或决策树等方法实现。
(3) 权重调整：通过自适应学习算法来调整特征融合的权重。
目标跟踪技术综述
目标跟踪技术综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，目标跟踪作为其中的一项核心技术，已经在诸多领域展现出其广泛的应用前景。
本文旨在全面综述目标跟踪技术的最新进展、主要方法、挑战以及未来发展趋势。
我们将从目标跟踪的基本概念出发，深入探讨各类目标跟踪算法的原理、性能评估及其在实际应用中的效果。
我们还将分析目标跟踪技术在不同场景下的挑战与解决方案，以及未来的发展方向。
通过本文的综述，我们希望能够为从事目标跟踪技术研究的学者和工程师提供一个全面、系统的参考，推动目标跟踪技术的进一步发展。
二、目标跟踪技术基础目标跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到图像处理、机器学习、模式识别等多个领域的知识。
目标跟踪的主要任务是在连续的图像序列中，对特定的目标进行持续的定位和识别，以获取目标在场景中的运动轨迹和行为模式。
这一技术在实际应用中具有广泛的用途，如视频监控、人机交互、自动驾驶等。
特征提取：特征提取是目标跟踪的关键步骤之一。
通过对图像中的目标进行特征提取，可以获取目标的独特信息，如颜色、纹理、形状等。
这些特征信息可以用于后续的匹配和跟踪过程。
常见的特征提取方法包括基于颜色空间的特征提取、基于纹理的特征提取以及基于形状的特征提取等。
运动模型：运动模型用于描述目标在连续图像帧之间的运动规律。
通过建立合适的运动模型，可以预测目标在下一帧中的位置，从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。
常见的运动模型包括基于匀速运动的模型、基于加速度运动的模型以及基于复杂动态模型的方法等。
匹配算法：匹配算法用于在连续的图像帧中找到目标的最优匹配位置。
匹配算法的性能直接影响到跟踪的准确性和稳定性。
常见的匹配算法包括基于最小距离准则的匹配算法、基于概率模型的匹配算法以及基于深度学习的匹配算法等。
滤波技术：滤波技术用于减少噪声和干扰对跟踪结果的影响。
在实际应用中，由于图像采集设备的质量、环境光照条件等因素，图像中往往存在大量的噪声和干扰。
ccd视觉定位系统的原理与应用
ccd视觉定位系统的原理与应用1. 引言CCD（Charged Coupled Device）是一种常用的图像传感器，具有高灵敏度、低噪声等特点，被广泛应用于视觉定位系统中。
本文将介绍CCD视觉定位系统的工作原理与应用。
2. CCD视觉定位系统的工作原理CCD视觉定位系统是利用CCD图像传感器实时捕获并处理图像信息来实现目标定位的一种技术。
其工作原理如下：•步骤1：光学成像–CCD视觉定位系统中的光学成像是通过透镜来实现的。
当目标物体进入CCD视野范围内时，光线经过透镜聚焦在CCD图像传感器上。
•步骤2：图像捕获–CCD图像传感器会将光线转换为电子信号，并将其分割成像素阵列。
每个像素都对应图像中的一个点，这些点的排列构成了CCD图像传感器的输出。
•步骤3：图像处理–CCD视觉定位系统会对捕获到的图像进行处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提取出目标对象的特征。
•步骤4：目标定位–定位算法会根据目标对象的特征，通过对图像进行分析和匹配，确定目标对象的位置。
常用的定位算法包括边缘检测、模板匹配等。
•步骤5：输出结果–CCD视觉定位系统会将目标对象的位置信息输出给其他系统进行处理，如机器人控制系统、自动化生产系统等。
3. CCD视觉定位系统的应用CCD视觉定位系统在工业、医疗等领域具有广泛的应用。
以下列举几个典型的应用场景：• 3.1 工业自动化–在工业自动化中，CCD视觉定位系统可以用于定位和识别产品、零件等。
例如，在装配线上，CCD视觉定位系统可以精确定位零件并实时监测装配精度。
• 3.2 机器人导航–CCD视觉定位系统可以为机器人提供实时的环境感知能力，实现自主导航和定位。
机器人可以利用CCD视觉定位系统获取周围环境的图像信息，并根据目标位置实施运动控制。
• 3.3 医学影像–在医学影像领域，CCD视觉定位系统可以用于医学图像的采集和分析。
例如，在X光影像中，CCD视觉定位系统可以识别和定位患者的骨骼结构，辅助医生进行诊断和治疗。
CCD激光经纬仪自动跟踪算法及软件实现方案
第 ２ 卷 第 ６期 ９
２００８年 ６月
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Ｖ ０ ． Ｎｏ． １２９ ６
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徐 晶 ，杨 华 民 ，方 明 ，佟 首 峰
（． １ 长春理工大学 计算机科学技术学院，吉林 长春 １０ ２ ２ 长春理 工大学 光电工程学院 ，吉林 长春 １０ ２ ） ３ ０２； ． ３ ０ ２
摘要 ：目前 激光经纬 仪只 能测量 静态 目标， 无法 实现对 动态 目标 的测量， 但在 实 际应用 中却有
ｌｓ ｒｔ ｅ ｄ ｌ ｅ ａ ｄ ｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｓ ｆｗａ ｅ ｔ ｍｐ ｅ ｎ ｓ ｒｔ ｅ ｄ ｌ ｅ ｗｉ ｕ ｏ ｔ ｒ ｃ ｉｇ ａ ｅ ｈ ｏ ｏ ｉ ｎ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｏ ｔ ｒ ｏ ｉ ｌｍｅ ｔａ ｌ ｅ ｈ ｏ ｏ ｉ ｔ ａ ｔ ｍａ ｉ ｔａ ｋ ｎ ｔ ａ ｔ ｈ ｃ
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基于图像处理的实时目标跟踪技术研究
基于图像处理的实时目标跟踪技术研究随着科技的不断发展，图像处理技术已经被广泛应用到了各行各业。
其中，基于图像处理的实时目标跟踪技术是一个非常重要的技术领域。
它可以应用于人工智能、自动驾驶、智能机器人等众多领域，优化工业制造和生活方式，提升人们的生活质量。
本文将从基本原理、技术革新和未来应用三个角度，对该技术进行探讨。
一、基本原理基于图像处理的实时目标跟踪技术是建立在图像分析和计算机视觉技术的基础之上的。
它利用计算机对传感器采集到的图像进行处理，抽取出其中的特征信息，并通过不断的匹配、追踪，实现对目标的跟踪。
目标跟踪算法通常分为以下四个步骤。
第一步是目标检测。
通过特征抽取技术，根据目标的特征和外形信息，快速准确地找到图像中的目标物体。
第二步是轨迹预测。
通过对目标轨迹的统计学分析，预测目标下一步的运动方向和速度等信息。
第三步是目标跟踪。
通过运用不同的算法模型对目标进行跟踪，并在跟踪过程中不断更新目标的信息。
第四步是目标识别。
通过利用深度学习等技术，实现对目标进行识别，区分不同目标。
这四个步骤相互衔接，构成了图像处理的实时目标跟踪技术。
二、技术革新在技术革新方面，研究人员提出了许多新的方法和技术，不断改进了目标跟踪技术的性能和精度。
以下是一些重要的技术创新。
1、深度学习深度学习是实现目标识别的一种重要方法。
通过构建深度神经网络，可以实现对目标进行分类和识别。
在目标跟踪中，深度学习可以借助卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，对目标进行跟踪和识别。
2、图像分割图像分割是指将一张图像分成若干互不重叠的子区域，每个子区域代表一个物体或一部分物体。
在目标跟踪中，图像分割可以使跟踪器更好地区分目标和背景，提高跟踪精度。
3、多跟踪器融合多跟踪器融合是指同时使用多个跟踪器，通过融合它们的输出结果，提高跟踪精度。
当前，许多跟踪算法都已经采用了多跟踪器融合的技术。
4、在线学习在线学习是指在实时目标跟踪过程中，不断从新的数据中学习知识。
基于计算机视觉的动态物体跟踪与识别技术研究
基于计算机视觉的动态物体跟踪与识别技术研究随着计算机技术的不断发展和普及，人工智能的应用越来越广泛。
计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，应用领域也越来越广泛，其中动态物体跟踪与识别技术是其中的重要一环。
动态物体跟踪与识别技术能够通过计算机视觉和图像处理技术实现对动态物体的实时跟踪和识别，从而在各种场景下实现安全监控、智能交通、无人驾驶、机器人导航等多种功能。
其中，动态物体跟踪和识别技术不仅是人工智能应用的重要领域，也是计算机视觉领域的一个重点研究方向。
动态物体跟踪通常分为目标检测和目标跟踪两个阶段。
目标检测是指在图像或视频中确定感兴趣的目标区域的过程，而目标跟踪是指在进行目标检测后，在连续帧中追踪目标的过程。
在具体实现上，可以用神经网络和深度学习的方法来实现目标检测和跟踪。
不同于传统的基于颜色、形状等特征的追踪方法，深度学习技术通过学习大量数据的方式，能够准确识别目标并进行跟踪，具有更高的准确率和鲁棒性。
在目标检测和跟踪技术中，卷积神经网络（CNN）是一个重要的工具。
CNN是一种基于深度学习的神经网络，具有较高的识别和分类准确性。
在动态物体跟踪中，研究人员利用CNN对目标进行特征提取和识别，建立目标模型，通过模型匹配和跟踪，来实现对目标的跟踪和识别。
同时，研究者也在不断优化和改良CNN 的架构和算法，提高其在动态物体跟踪和识别中的表现。
除了CNN以外，还有许多其他的技术和算法可以用于动态物体跟踪和识别，例如基于密度的目标检测方法、卡尔曼滤波和粒子滤波等。
这些方法各有优缺点，可以根据具体应用场景和需求进行选择和优化。
总的来说，动态物体跟踪和识别技术在计算机视觉和人工智能领域扮演着重要的角色，不断更新的技术和算法为其应用范围提供了持续的推动。
随着技术的不断进步和完善，它在实际应用中的价值和意义也会越来越大。
基于视觉传感器的目标跟踪技术研究
基于视觉传感器的目标跟踪技术研究目标跟踪技术是当今计算机视觉领域研究的一个重要方向。
它指的是通过视觉传感器跟踪视频流中的目标，并对目标进行相关信息的提取和分析，以达到目标识别、定位和跟踪的目的。
本文将介绍基于视觉传感器的目标跟踪技术的研究现状、实现方法以及应用前景。
一、技术现状目标跟踪技术已经成为计算机视觉领域中的研究热点，早在上世纪九十年代就已经开始涉及到。
但是由于技术的局限性，一直无法达到理想的效果。
近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的发展，一些新的方法和算法被提出，使得目标跟踪技术在精度和效率上得到了极大的提高。
1. 特征提取算法传统的特征提取算法主要包括颜色直方图、梯度直方图和局部二值模式等，由于它们的简单性和可靠性，已被广泛应用。
但是，随着计算机视觉深度学习的发展，深度特征提取技术已成为目前目标跟踪领域的主流技术之一。
与传统方法不同的是，深度学习算法不需要人工设计特征，提高了算法的普适性和鲁棒性。
2. 跟踪算法目标跟踪领域的跟踪算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波和相关滤波等。
卡尔曼滤波是一种基于模型的跟踪算法，运用于目标跟踪中，主要进行目标状态估计。
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的跟踪算法，它从目标状态空间随机采样粒子，然后利用粒子的权值进行重采样，以获得目标状态的估计。
相关滤波是一种基于特征相似度进行目标跟踪的算法，其优点是速度快、实时性高，可以应用于各种场景。
二、实现方法基于视觉传感器的目标跟踪技术主要包括视频输入、预处理、特征提取、目标跟踪和显示等步骤。
1. 视频输入视频输入主要是指利用摄像头或其他视觉传感器进行视频数据采集。
同时，还需要对数据进行预处理，包括去噪、图像增强和几何校正等。
2. 预处理预处理是一个重要的步骤，它可以帮助我们在跟踪过程中获得更加准确的结果。
预处理主要包括图像分割、背景减除和运动检测等。
3. 特征提取特征提取是目标跟踪的关键步骤，它可以为后续的目标识别和定位提供必要的信息。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等众多领域。
随着深度学习技术的发展，目标跟踪算法取得了显著的进步。
本文旨在全面综述目标跟踪算法的研究现状、主要方法和挑战，以期为相关研究提供参考。
二、目标跟踪算法的研究现状目标跟踪算法的发展历程可以追溯到上世纪中期，经历了从传统方法到深度学习方法的发展。
传统方法主要依赖于特征提取和匹配，而深度学习方法则通过学习大量数据来提高跟踪性能。
近年来，随着深度学习的广泛应用，基于深度学习的目标跟踪算法已成为研究热点。
三、主要目标跟踪算法1. 基于特征的方法基于特征的方法是早期目标跟踪的主要手段，主要包括光流法、模板匹配法等。
这些方法通过提取目标特征，在视频帧之间进行匹配和跟踪。
然而，这些方法对于复杂场景和动态背景的适应性较差。
2. 基于相关滤波的方法相关滤波是一种在频域进行信号处理的方法，也被广泛应用于目标跟踪领域。
该方法通过训练一个相关滤波器来预测目标的运动轨迹。
相关滤波方法具有计算效率高、实时性好的优点，但容易受到目标形变和背景干扰的影响。
3. 基于深度学习的方法基于深度学习的目标跟踪算法是近年来研究的热点。
这些方法通过学习大量数据来提取目标的特征和运动信息，从而实现对目标的准确跟踪。
深度学习方法具有强大的特征提取能力和泛化能力，能够适应复杂场景和动态背景。
四、深度学习在目标跟踪中的应用深度学习在目标跟踪中的应用主要体现在以下几个方面：1. 特征提取：深度神经网络可以自动学习目标的特征表示，提高跟踪的准确性。
2. 上下文信息利用：深度学习方法可以通过学习目标的上下文信息来提高跟踪的鲁棒性。
3. 在线学习与更新：深度学习方法可以在线学习目标的运动信息和外观变化，实现自适应跟踪。
五、挑战与未来研究方向尽管目标跟踪算法已经取得了显著的进步，但仍面临许多挑战和问题。
未来研究方向主要包括：1. 鲁棒性：如何提高算法在复杂场景和动态背景下的鲁棒性是一个重要的问题。
空时二维自适应信号处理与动目标检测
空时二维自适应信号处理与动目标检测空时二维自适应信号处理与动目标检测随着科技的不断进步，无线通信技术迅速发展。
在无线通信中，信号处理是至关重要的一环。
空时二维自适应信号处理技术则是在无线通信中得到广泛应用的一种信号处理方法。
同时，动目标检测也是无线通信中重要的技术之一。
本文将围绕空时二维自适应信号处理与动目标检测展开讨论，并探讨两者之间的关系和发展前景。
首先，我们来了解一下空时二维自适应信号处理技术。
空时自适应信号处理是一种能够根据环境自动调整信号处理参数的方法。
它综合了空间和时间的信息，使得信号处理更加准确和高效。
在无线通信中，空时二维自适应信号处理技术可以提高信号的传输质量和抗干扰能力，从而提高通信系统的性能。
空时二维自适应信号处理技术的核心是自适应滤波器。
自适应滤波器根据输入信号的统计特性和应用要求，不断地调整自身的滤波系数，以达到滤波效果最佳化的目的。
自适应滤波器可以利用空间和时间的信息对信号进行有针对性的处理，从而提高信号的质量，减少信号的噪声干扰。
其次，我们来了解一下动目标检测技术。
动目标检测是指在视频监控或者图像处理中，通过对连续帧图像的处理，识别和跟踪动态变化的目标。
动目标检测技术可以应用于无线通信中，用来检测和跟踪动态变化的无线信号源。
通过动目标检测技术，可以实时获得无线信号源的位置和运动轨迹，从而更好地进行信号处理和资源分配。
空时二维自适应信号处理与动目标检测有着密切的联系。
首先，动目标检测技术可以为空时二维自适应信号处理提供更多的信息。
通过获得无线信号源的位置和运动轨迹，可以更精确地调整自适应滤波器的参数，从而提高信号处理的效果。
同时，空时二维自适应信号处理技术也可以为动目标检测提供更准确的信号源信息，从而提高动目标检测的准确性和稳定性。
另外，空时二维自适应信号处理与动目标检测还可以相互促进彼此的发展。
一方面，动目标检测技术可以为空时二维自适应信号处理提供更多的应用场景和需求，推动其技术的改进和创新。
CCD自动机检测设备的工作原理【详解】
CCD自动化检测就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。
CCD视觉系统的组成该系统综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技尸涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
包括数字图像处理技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
ccd检测原理嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术，基于CCD/CMOS与DSP/FPGA的图像识别与处理技术，成功建立了光电检测系统。
应用模糊控制的精选参数自整定技术，使系统具有对精确检测的自适应调整，实现产品的自动分选功能。
光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数（灰度分布，RGB分值等），从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来，通过后续的系统进行下一步操作，主要分为以下几部分CCD/CMOS图像采集部分系统图像数据采集处理板中光信号检测元件CCD/CMOS采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、实际数据输出速率为320MB/s的面阵CCD/CMOS。
像素分别为4000*3000和1600*1200，帧率达到10FPS。
使用CCD/CMOS作为输入图像传感器，从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。
为了所需的检测精度，需要合理的分辨率。
根据被检测产品的大小，初步确定系统设计分辨率为像素为0.2mm。
将CCD/CMOS接收的光强信号转换成电压幅值，再经过A/D转换后由DSP/ FPGA芯片进行信号采集，即视频信号的量化处理过程图像采集处理过程数据处理部分：在自动检测中，是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。
图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域，每一个区域都满足特定区域的一致性，且是连通的，不同的区域有某种差异性。
分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配，基于特征的匹配方法一般分为四个步骤：特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。
CCD视觉检测软件操作说明书(In-Vision 6.2版本)
工业检测、CCD检测In-Vision6.2视觉检测软件操作说明书功能：1、产品的二维、三维尺寸测量；2、颜色的识别、线材等安装次序的检测；3、字符、条码、二维码的识别；4、金属、塑胶、印刷品、药品、玻璃等表面缺陷检测；5、配合自动化非标设备检测、定位，机器人定位；6、自带影像二次元测量软件。
CCD检测软件In-Vision6.2操作说明目录1软件安装 (1)1.1安装In-Vision6.2软件 (1)1.2安装相机驱动 (2)1.3安装加密狗驱动 (2)1.4安装IO卡驱动 (2)1.5安装串口组件 (3)1.6安装VS2008最小库 (4)1.7安装IO信号管理工具 (4)2软件使用 (5)2.1软件启动 (5)2.2连接相机 (8)2.3界面介绍 (10)2.3.1菜单 (10)2.3.2工具栏 (13)2.3.3任务导航栏 (13)2.3.4相机视图显示栏 (15)2.3.5检测设置和规则设置栏 (16)2.3.6规则设置预览和检测结果预览 (17)2.3.7状态栏 (17)2.3.8鼠标操作 (18)2.4功能介绍及操作流程 (18)2.4.1绘制检测区域 (18)2.4.2设置检测区域定位位置 (20)2.4.3辅助相机聚焦 (22)2.4.4检测规则设置 (22)2.4.5动态跟踪 (40)2.2.6相机标定 (41)2.2.7自定义IO (43)2.2.8结果输出 (43)2.2.9颜色识别 (44)2.2.10目标定位 (45)2.2.11表面缺陷检测 (46)2.2.12影像二次元 (47)2.4部分案例 (48)3关于我们 (54)1软件安装 (55)1.1安装软件 (55)1.2安装相机驱动 (55)1.3安装加密狗驱动 (55)2软件使用 (56)2.1界面介绍 (56)2.1.1菜单 (56)2.1.2工具栏 (58)2.1.3状态栏 (58)2.2功能介绍 (58)2.2.1载入数据 (58)2.2.2相机标定 (59)2.2.3直线距离测量 (59)2.2.4圆测量 (61)2.2.5角度测量 (62)2.2.6修改测量 (63)2.2.7自动捕捉 (63)2.2.8保存测量 (63)1软件安装1.1安装In-Vision6.2软件右键查看属性双击图标进行安装界面默认下一步安装完In-Vision软件1.2安装相机驱动()然后下一步自动安装相机驱动：1.3安装加密狗驱动然后下一步自动安装加密狗驱动：1.4安装IO卡驱动然后下一步自动安装IO卡驱动：1.5安装串口组件1.6安装VS2008最小库1.7安装IO信号管理工具注：整个安装过程一次完成，自动安装所有驱动程序。
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摘要：相关匹配是目标跟踪和模式识别的一种重要方法。
介绍了ccd（电荷耦合器件）误差测量系统光学原理；针对该测量系统实际情况，提出了用相关算法实现目标位置的测量；使用自适应相关匹配的方法，实现了对连续视频图像中动态目标的跟踪；给出了实验结果，并对算法提出了改进的意见。
关键词：ccd测量图像处理自适应相关目标跟踪基于相关算法的目标跟踪是利用从以前图像中获得的参考模板，在当前图像中寻找最相似的区域来估计当前目标位置的方法。
它对于背景复杂、会有杂波噪声的情况具有良好的效果。
ccd （电荷耦合器件）测量技术是近年来发展迅速的一种非接触式测量技术。
ccd摄像器件在分辨率、动态范围、灵敏度、实时传输方面的优越性是其它器件无法比拟的，在动态飞行目标跟踪测量中发挥着重要的作用。
作者在ccd测量系统中使用相关匹配的方法，实现了对连续视频图像中动态目标的跟踪。
1 ccd误差测量系统原理在同一观测位置布置两台ccd，其视轴平行。
其中ccd1用于瞄准，ccd2用于跟踪飞行目标。
ccd1瞄准线和视轴重合，获得瞄准线和靶标之间的偏差角α。
ccd2获得飞行目标和靶标之间的偏差角β。
系统要求得到瞄准线和飞行目标之间的水平和垂直方向上的偏差角ψx、ψy。
因此规定ccd的视场中均以靶标十字中心为原点，向左和向上为正方向，将α、β分别投影到坐标轴上得到水平和垂直方向上的偏差角αx、αy、βx、βy。
两台ccd的视频轴平行，视轴间距远远小于ccd到目标的距离，因此可以认为两ccd的视轴重合。
所以有：ψx=αx-βx，ψy=αy-βy (1)图1是系统的原理图，图中靶板上的黑十字是靶标，虚线十字为瞄准分划板在靶板上的投影（由于实际靶板上没有，所以用虚线表示）。
2 图像处理算法的选择从系统的原理分析可知，要完成偏差角度的测量首先应当从图像中提取出各个目标在图像中的位置，再根据ccd当量（每像元对应的弧度数）算出水平和垂直方向的偏差角。
从ccd1的图像中的最靶标十字和瞄准分划板的位置，从ccd2的图像中提取靶标十字和飞行目标的位置。
由于飞行目标几乎贴地飞行，ccd视场中有复杂的地面背景。
而且靶标是不发光的暗目标，与背景灰度反差不大，很难将目标从背景中分离出来，因此只有采用相关处理技术来进行目标识别，才能实现瞄准误差和飞行轨迹的测量。
相关算法非常适合在复杂背景下识别和跟踪运行目标。
由于系统图像处理是事后处理，处理连续的大量视频图像，实时性要求不高，而对处理精度和自动处理程度要求较高，因此采用该算法。
本系统中相关处理将预先选定的目标或目标特定位置作为匹配样板，求取模板和输入图像间的相关函数，找出相关函数的峰值及所在位置，求判断输入图像是否包括目标图像及目标位置。
3 相关算法的原理及改进在机器识别事务的过程中，常把不同传感器或同一传感器在不同时间、成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式在另一幅图像中寻找相应的模式，这就叫做匹配。
如果被搜索图中有待寻的目标，且同模板有一样的尺寸和方向，在图像匹配中使用相关匹配，就是通过相关函数找到它及其在被搜索图中的位置。
3.1 相关算法基于相关的目标跟踪寻找最佳匹配点，需要一个从以前图像中得以的模板。
在图2中设模板t为一个m×m的参考图像，搜索图s为一个n×n图像（m<n），t在s上平移，模板下覆盖的那块搜索图叫做子图si,j，（i,j）为子图左上角点在s中的坐标，叫参考点。
比较t和si,j的内容。
若两者一致，则它们的差为0。
用误差的平方和作为它们相似程度的测度：展开公式（2），则有：
公式（3）右边的第三项表示模板的总能量，是一个常数。
第一项是模板覆盖下的子图能量，随（i,j）位置而缓慢改变。
第二项是子图和模板的互相关，随（i,j）改变。
当模板和子图匹配时刻值最大。
因此可以用以下相关函数做相似性测度：
根据柯西-施瓦兹不等式可知公式（4）中0<r（i,j）≤1，并且仅在si,j(i,j)/[t(m,n)]为常数时，r(i,j)取最大值（等于1）。
相关法求匹配计算量很大，如图2所示的情况，要在（n-m+1）×（n-m+1）个参考位置上做相关计算，每次相关计算要做3m2次加法、3m2次乘法、1次除法、2次开方运算。
由于乘除法运算量最大，整个算法的时间复杂度大约为o((n-m+1) ×2×(3m2+1))。
整个运算过程中，除了匹配点一点以外，都是在非
匹配点上做无用功。
但是，模板匹配算法准确度较高，适合对大量的连续视频图像做自动处理。
3.2 自适应的相关匹配在相关匹配过程中目标的大小、形状等或者连续帧中的原点位置发生变化，都会引起图像相关偏离。
一旦模板不能和目标严格地匹配，那么最佳匹配点就不是目标的中心。
这会给相关算法造成误差。
虽然这个误差是随机的，但是它会随着相关处理逐帧积累。
如果积累了足够的帧数，模板会完全偏离目标。
增大模板也会引入误差。
这是因为，当模板大于目标时，模板中将有部分背景信息。
每帧中背景的变化，便引入了误差。
为了消除误差，必须尽可能地减少模板中的背景信息。
为了解决以上问题，引入了自适应的相关算法。
首先在图像的灰度直方图中寻找一个阈值，使大多数的像素，特别是背景像素都在阈值之下。
在图像中定出模板的位置，寻找一个区域使其边界的像素灰度从阈值之上变为阈值之下，作为目标的边界，这样，目标的位置是目标区域中的一个点，目标被一个矩形窗口框住，可以认为矩形的中心是目标的中心。
这样，系统补偿了逐帧匹配引起的偏离误差，减小了误差的积累。
自适应的窗口减小了引入过多背景元素而在相关过程中造成的影响。
3.3 减少运算量在ccd误差测量系统中，即使是事后处理，如果对每一帧图像进行全图搜索，其运算量仍然是巨大的。
从前面的分析可知，运算量同搜索图和模板的大小均有关系。
在本系统中，模板的大小基本是固定的，在这种情况下，减小搜索力瓣大小就成为了如何减少运算量的关键。
经过对系统实际的图像分析，发现连续的每一帧中同一目标的位置改变缓慢。
对算法进行改进，对于连续视频图像的第一帧做全图搜索，找出匹配点；对于后续各帖，在前一帧图像目标位置的基础上进行模板匹配，将当前帧搜索图定义为前一帧目标位置周围一个边长为n的正方形区域（目标位置不一定正方形的中心），在此较小的搜索图中进行相关匹配。
同时设定一个阈值r，如果相关系数量大值r（i,j）max<r,那么认为在该搜索图中没有找到目标，则进行整帧图像的搜索，否则接受匹配点为目标位置。
ccd误差测量系统跟踪动态目标，在对连续视频图像处理时，搜索图的大小应和运动速度有关。
如果图太小，有可能使目标不在搜索图内，而必须进行全图的匹配，如果图较大，又会增加运算的开销。
可以增加运动趋势的估计，使搜索图向运动趋势的方向平移。
对于当前帧搜索图区域的确定可以根据前两帧位置间的关系来确定，求前两帧位置水平和垂直坐标的差δx和δy来决定偏移的方向。
在有效的测量阶段，目标的运动基本是匀速的运行，在水平方向和垂直方向的速度变化不大。
因此，搜索图的平移量可以根据|δx|、|δy|来确定。
在当前帧中以前一帧的目标位置为新搜索图的中心，在各方向分别平移|δx|、|δy|个像素，得到当前的搜索图。