复杂背景下扩展目标的分割算法研究

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复杂背景下铁水罐定位分割算法研究

同时光线的亮度和方向还在不断改变．时还存在烟雾的干扰。有
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铁水罐号与环境相比。一个弱小的目标。而在此场景中利用是因文献Ｄ中的方法。罐号５检测出来是不太可能的。且利・嘈将并
【摘
要】：本文钟对在炼钢厂复杂背景下铁水罐定位分割困难这一问题，出了一种简单有效的解决方法。此方法首先提
采用帧闻差影法初步分割出运动目标。过对差影图像进行Ｋ邻域自适应滤波。除强脉冲干扰。然后利用帧羔图像边缘与通消灰度图像边缘的强相关性得到目标边缘信息。利用此信息对运动目标进行精确定住，并进一步检验运动目标是否为铁水罐。
，
掌
（Ｄ（。，Ｊｆ＿）一）＜一
（ｆ一＞Ｄ（）），
（４）
位置恰好是孤立脉冲噪声点的考虑，可通过适当选择Ｔ值消。（）（）一个非线性滤波器．以滤掉白噪声和脉冲噪声。２～４是可４铁水罐的定位和提取．
２运动目标的初始区域分割．
式中：是图像中噪声的方差，以给定，者以所有的局可或部均方偏差的平均值代替；Ｔ是一个阈值，可以根据图像中实际脉冲噪声的强度适当选取。对于一个中心位于（，）ｍｎ矩形『的￣滤波窗口，在求均值和方差时去掉最大最小灰度的干扰。仅取灰度值位于中间的Ｋ个值做滤波处理，４式给出的计算结果Ｊｉ（）（『）作为窗口中心像索灰度值。（）４中引入Ｔ是基于中心像索的

点云滚球算法代码_模板及概述说明

点云滚球算法代码模板及概述说明1. 引言1.1 概述在计算机视觉和图像处理领域，点云滚球算法是一种常用的数据处理技术，用于分析三维点云数据。

通过模拟一个球体在点云上滚动的过程，该算法可以帮助我们识别和提取目标物体在空间中的特征，并进行各种应用，比如目标检测、3D 重建以及物体识别等。

1.2 文章结构本文将对点云滚球算法进行详细讲解，并给出相应的代码模板和实现步骤。

首先，在引言部分介绍该算法的概述、目的以及本文的结构安排。

然后，在第二部分阐述点云滚球算法代码模板时，我们将讨论所需环境与工具准备、算法原理简介以及代码实现步骤。

接下来，在第三部分中对该算法的应用领域进行了概述说明，并分析了其特点和可能的改进方向。

最后，在结论部分总结了主要观点和结果，并对该算法进行评价和展望。

1.3 目的本文旨在向读者介绍点云滚球算法，并提供相应的代码模板和实现步骤，使读者能够理解和应用该算法。

通过阐述该算法的应用领域、特点以及可能的改进方向，我们希望读者能够深入了解该算法，并在相关领域中做出更好的应用和探索。

2. 点云滚球算法代码模板2.1 环境与工具准备:在开始编写点云滚球算法代码之前，我们首先需要准备相应的环境和工具。

以下是所需的环境和工具：1. 操作系统：建议使用Windows、Linux或macOS等常见操作系统。

2. 编程语言：本文采用Python作为示例代码的编程语言，因此需要安装Python 解释器。

推荐使用Python3.x版本。

3. 开发环境：您可以选择任意一个集成开发环境（IDE）或文本编辑器来编写代码。

常用的IDE包括PyCharm、Visual Studio Code等。

4. 相关库与软件包：点云处理通常涉及一些第三方库和软件包，例如NumPy、Open3D、PCL等。

请确保已正确安装并配置这些库。

2.2 算法原理简介:点云滚球算法是一种基于球体模型来分析和处理点云数据的方法。

其原理如下：1. 首先，将点云数据加载到内存中，并进行必要的预处理步骤（如去噪、滤波等）。

多目标跟踪算法及实现研究

多目标跟踪算法及实现研究一、本文概述Overview of this article随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪算法已成为该领域的研究热点之一。

多目标跟踪旨在从视频序列中识别并持续跟踪多个目标对象，是许多实际应用如智能监控、人机交互、自动驾驶等不可或缺的关键技术。

本文旨在深入研究和探讨多目标跟踪算法的原理、发展现状以及实际应用。

With the rapid development of computer vision technology, multi-objective tracking algorithms have become one of the research hotspots in this field. Multi object tracking aims to identify and continuously track multiple target objects from video sequences, and is an indispensable key technology in many practical applications such as intelligent monitoring, human-computer interaction, and autonomous driving. This article aims to conduct in-depth research and exploration on the principles, current development status, and practical applications of multi-objective tracking algorithms.本文将对多目标跟踪算法的基本框架和关键技术进行概述，包括目标检测、数据关联、轨迹预测等核心组件。

文章将重点介绍当前主流的多目标跟踪算法，如基于滤波的方法、基于深度学习的方法等，并分析它们的优缺点和适用场景。

基于NSGA-II_算法解决多目标优化实际应用的研究

Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2023, 12(10), 4195-4207Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/aamhttps:///10.12677/aam.2023.1210413基于NSGA-II算法解决多目标优化实际应用的研究向芷恒，王秉哲，雪景州，山晟北方工业大学理学院，北京收稿日期：2023年9月11日；录用日期：2023年10月5日；发布日期：2023年10月13日摘要优化问题是工业生产中十分常见的一类问题，但在具体的实际应用中，单目标优化往往无法满足实际的需求。

工厂需要在保证利润的前提下降低自己的成本，如能耗、人工、生产时间等。

此时单目标优化无法较好地给出需要的可行解，采用多目标优化能较为简单地解决此类问题。

NSGA-II算法在解决此类问题时具有较好的可行性，本文主要介绍NSGA-II算法的发展与原理，并以模拟工业生产的实际情况给出了简单的应用案例。

关键词多目标优化，NSGA-II算法，Pareto占优Research on the Practical Application ofNSGA-II Algorithm for Multi-ObjectiveOptimizationZhiheng Xiang, Bingzhe Wang, Jinzhou Xue, Shen ShanCollege of Science, North China University of Technology, BeijingReceived: Sep. 11th, 2023; accepted: Oct. 5th, 2023; published: Oct. 13th, 2023AbstractOptimization problems are common in industrial production, but in specific practical applications, single-objective optimization often fails to meet the actual requirements. Factories need to reduce their costs, such as energy consumption, labor, and production time, while ensuring profitabili-向芷恒等ty. In such cases, single-objective optimization cannot provide satisfactory feasible solutions, and multi-objective optimization can effectively address these problems. The NSGA-II algorithm demon-strates good feasibility in solving such problems. This paper primarily introduces the development and principles of the NSGA-II algorithm and provides a simple application case based on simulated industrial production scenarios.KeywordsMulti-Objective Optimization, NSGA-II Algorithm, Pareto Dominance Array Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 绪论1.1. 引言多目标优化是现实生活中许多实际问题的重要组成部分，如工程设计、资源分配、机器学习等。

基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用

基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）作为其中的一项关键技术，已广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。

本文旨在研究基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）和DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）的多目标跟踪算法，并探讨其在实际应用中的性能表现。

本文将对YOLOv5算法进行详细介绍。

作为一种先进的实时目标检测算法，YOLOv5凭借其高效的速度和优异的检测性能，在众多目标检测算法中脱颖而出。

本文将对YOLOv5的基本原理、网络结构、训练过程等进行深入剖析，为后续的多目标跟踪算法研究奠定基础。

本文将重点研究DeepSORT算法在多目标跟踪中的应用。

DeepSORT算法结合了深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的优点，通过提取目标的深度特征并进行数据关联，实现了对多个目标的准确跟踪。

本文将详细介绍DeepSORT算法的实现过程，包括特征提取、目标匹配、轨迹管理等关键步骤，并分析其在实际应用中的优势与不足。

本文将探讨基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法在实际应用中的性能表现。

通过设计实验，对比不同算法在不同场景下的跟踪效果，评估所提算法在准确性、鲁棒性、实时性等方面的性能。

本文将结合具体的应用场景，对所提算法进行实际应用案例分析，展示其在智能监控、自动驾驶等领域的应用潜力。

本文旨在深入研究基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法，通过理论分析和实验验证，评估其在实际应用中的性能表现，为推动多目标跟踪技术的发展和应用提供有益的参考。

二、YOLOv5目标检测算法介绍YOLOv5，全称为You Only Look Once version 5，是一种先进的实时目标检测算法。

面向复杂场景的目标跟踪算法研究

面对复杂场景的目标跟踪算法探究关键词：目标跟踪；复杂场景；图像增强；多目标跟踪；神经网络一、引言目标跟踪是计算机视觉领域中重要的探究课题之一。

它在许多领域中都有广泛的应用，例如视频监控、自动驾驶和无人机等。

目标跟踪的目标是在视频序列中找到特定目标的位置，并在图像序列中跟踪它的运动轨迹。

但是，在实际应用中，目标跟踪往往会面临浩繁挑战，例如复杂背景、光照变化和目标遮挡等。

因此，如何在复杂场景中实现高效的目标跟踪一直是该领域的探究重点。

二、目标跟踪算法分类目标跟踪算法可以分为两类：基于区域的跟踪算法和基于点的跟踪算法。

基于区域的算法通过检测人工定义的目标区域来实现跟踪。

其中，常用的基于区域的跟踪算法包括均值漂移、卡尔曼滤波、粒子滤波和相关滤波等。

而基于点的跟踪算法则是通过识别特征点，并持续计算它们的相对位置来跟踪目标。

在基于点的跟踪算法中，SIFT和SURF算法是最常用的。

虽然两种算法的原理不同，但它们都具有很强的鲁棒性，在光照变化和目标旋转等状况下均能实现可靠的跟踪效果。

三、面对复杂场景的目标跟踪算法在复杂场景下，目标跟踪会受到许多干扰。

为了解决这些问题，探究人员们提出了许多新的算法。

1. 图像增强技术光照变化是导致目标跟踪误差的主要原因之一。

为了解决这个问题，许多探究者使用图像增强技术来改善图像质量。

常用的图像增强技术包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化和对比度受限自适应直方图均衡化等。

这些技术可以将输入图像的亮度范围调整到更适合跟踪的范围。

2. 多目标跟踪算法在某些状况下，需要同时跟踪多个目标。

但是，传统的单目标跟踪算法并不能满足这种需求。

因此，探究人员提出了一些针对多目标跟踪的算法，例如基于马尔科夫随机场的多目标跟踪算法、基于分布式卡尔曼滤波的多目标跟踪算法和基于整体局部最小代价的多目标跟踪算法等。

3. 神经网络结构近年来，神经网络在计算机视觉中越来越受到重视。

许多探究人员将神经网络应用于目标跟踪，并取得了不错的效果。

复杂背景下目标的快速识别方法

复杂背景下目标的快速识别方法【摘要】复杂背景下目标的识别是自动跟踪测量系统中的关键技术，识别算法的优劣直接影响了目标识别的精度与速度。

针对空中目标成像，由于大气湍流等因素的影响，CCD图像中的光斑通常呈不规则形状，而传统的模板匹配法与圆拟合法在识别不规则光斑时存在不足。

本文利用光斑在像平面上的空域分布特性，提出一种基于空域相关程度排序的识别算法，配合经过改进的高效图像处理方法，实现了多个不规则光斑的快速识别。

实验结果表明该方法能够在混有多个假目标的图像中有效识别出真实目标并进行跟踪测量。

【关键词】测量技术；目标识别；光斑质心；迭代搜索The fast identification method of target under complex bockgroundZhang hui-senPetroChina Changqing Oilfield Company Training Center ，Xi’an 710127 ChinaAbstract：The fast identification method of target under complex bockground is the key technology of automatic tracking measurement system.The quality of recognition algorithm directly affected the target recognition speed and accuracy.Aimed at the aerial target imaging，since atmospheric turbulence factors，the spots of CCD image usually appears irregular shape，the traditional template mat ching method and the light fitting method are not very effect when these spots exist.In this paper，we Proposed an recognition algorithm based on sorting space-domain relevance. Cooperate with efficient image processing method，this algorithm achieved quick identification of multiple irregular spot. Experimental results show that the proposed method can effectively recognize the true target ，moreover tracking and measure this target in the image mixed with several false target.Key word：Measurement Technology，Target recognition，Spot centroid，Iterative search1、引言在一些科学测量实验中，通常要求仪器对空中目标实施自动跟踪测量，点光源是被测目标上最常用的一种信标。

视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。

本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。

2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。

运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。

目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。

背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。

所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。

目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。

2.1 帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示：1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1)2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。

利用此原理便可以提取出目标。

下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。

111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T+++>⎧=⎨≤⎩ （T 为阈值）（2-2）帧差流程图从结果看在简单背景下帧差法基本可检测到运动目标所在的位置，而且计算简单，复杂度低。

坦克目标红外图像分割算法研究

第36卷，增刊红外与激光工程2007年9月、，b1．36Su pp l e m e n t In五咖谢柚d I ase r E ngi ne e ri ng S印．2007坦克目标红外图像分割算法研究蒋一明，王克勇，郑链，宋承天／(北京理工大学宇航科学技术学院，北京100081)摘要：图像分割技术在图像处理和计算机视觉中具有重要意义。

首先介绍了一维O t su方法和模糊阈值分割算法的基本原理。

针对坦克红外图像目标——景间对比度较小，边缘模糊等特点，提出了一种结合图像空间相关信息的自适应模糊阈值分割算法。

实验结果表明，该算法具有更好的分割效果和更强的鲁棒性。

关键词：图像分割；模糊闽值；空间相关信息中圈分类号：哪91文献标识码：A文章编号：1007．2276(2007)增(探测与制导)．0275．04I nf．r ar ed i se霉：m ent a t i on al goI．i U l m of t a nkI nl r ar e n l m age Se翻咀ent a nO n al gonm m0I翰nKJI A N G Y i—m．m g，W A N G K e—yong，Z髓N G L i a n，SO N G C he ng—da l l(s ch00l ofA蠢卿ce sci曲ce柚d En百n∞r i n g，B蜘i ng In st i t u t e of Tcchnol ogy'B ei j i ng10008l，chi I脚／，A bs t r卸t：I Inage s egm ent at i on i s an i m ponant t echn i que f or i I I l age proce ss i I l g and com put er。

V i s i on．1．he pr i nc i pl e s of l一D ot s u al go珊蚰aI l d t hres hol di ng t hr ough i nd ex of f uzzi nes s ar e des cd bed．Si nceⅡl e inf}删iIIlages of t a r汰l l aV e l ow obj ect-backgr ound c o nt ra st s and bl ur r ed boun dar i es，an adapt i V e m em odf；叫i m age t l l I es hol di ng t hJ．ough恤dex of如zz i ness，w t l i c h i s com bi ne d w i t h让l e spat i a lcom l at i V ei nf bm ati on，i s pm pos e d．The r e sul t s of exper i m ent s pr o V e m at t l le pr es ent ed a l gor i t t l m has be t t erper f on】∞I I l ce aI l d be t t e r r ob us t nes s aga i l l st noi se．K e yw O r ds：I m a ge segm ent a|t i on；Fu zzy t h r esh ol d；Spa t i al co删at i V e i nf o彻at i on—O引言在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中某些特定的、具有独特性质的区域感兴趣，这些部分被定义为目标(其它部分称为背景)。

又快又好的实例分割算法

又快又好的实例分割算法1.引言1.1 概述实例分割算法是计算机视觉领域中的重要研究内容之一，其主要目标是将图像中的每个像素分类为不同的实例对象。

与传统的图像分割算法相比，实例分割算法不仅要进行像素级别的分类，还需要准确地定位和分割出每个实例对象的轮廓。

随着深度学习技术的快速发展，实例分割算法在准确性和性能方面取得了巨大的进步。

然而，对于很多复杂的场景和大规模的数据集，现有的实例分割算法仍然存在一些挑战。

例如，在处理具有大量实例对象或者遮挡情况下的图像时，传统的实例分割算法会面临较大的计算复杂度和准确性问题。

为了解决这些挑战，近年来涌现出了一些又快又好的实例分割算法。

这些算法通过采用先进的网络结构和优化方法，能够在保持高准确性的同时，大幅提升计算效率。

具体而言，它们在网络设计上引入了一些轻量化模块或者使用了高效的损失函数，以减少网络参数和计算量。

此外，这些算法还充分利用了并行计算和硬件加速技术，进一步加快了实例分割的速度。

另外，这些又快又好的实例分割算法也注重在各种实际应用场景下的实用性和稳定性。

它们在数据集构建、模型训练和结果分析等方面都进行了充分的考虑，以适应不同领域和任务的需求。

值得一提的是，这些算法还广泛运用于自动驾驶、智能监控、医学影像等领域，为实际应用带来了巨大的潜力和机遇。

总之，又快又好的实例分割算法以其高效准确的特点，成为计算机视觉领域研究的热点之一。

它们在解决复杂场景和大规模数据集上存在的问题上具有重要的应用价值，并为实际应用带来了更多的可能性和机遇。

在本文接下来的内容中，我们将介绍这些又快又好的实例分割算法的具体原理和实现方法，以及它们在不同场景下的应用效果和发展趋势。

1.2 文章结构文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分主要介绍了本文的概述，即实例分割算法的背景和重要性，以及文章的目的，即介绍又快又好的实例分割算法。

正文部分包括两个小节：实例分割算法介绍和又快又好的实例分割算法的重要性。

复杂背景下扩展目标极形态分形分割算法

文章编号：１０—３２２０）２０２ —５０１４２（０７０ —２９０
复杂背景下扩展目标极形态分形分割算法
宿丁，张启衡谢盛华，
（．中国科学院光电技术研究所，成都６００，２１１２９．中国科学院研究生院，北京１０３）００９
素（，，ｒ，的运算为（，（，一（Ｉ，＋。对于Ａ，ｒ）（，）１）・１，ＤＤ）１，）ＤＤＢ∈ＩＲ）定义具有代数形式的极膨胀运算（，
。
口
（Ａ）一｛ｐ，（ｘ）・（２）ＩＰ，ｐ，（ｉ）∈ Ａ，ｉ１２一，）
（）２
Ａｏ — Ｕｒ。Ａ）ＢＰ（口
（）３
Ｕ为并集符号，在这里表示关于原点的Ｐ的极半径变换ｒ和关于原点的０角旋转变换ｒ。的的复合变换，以一可
通过向实施对象填放结构元素的方法获得，并且有Ａ∈（Ｂ）成立。应该指出，形态变换在目标图像中ＡＱ恒极填放结构元素的方式与普通形态变换完全不同。前者在变换过程中结构元素的尺度是变动的，而后者结构元
１系统模型
１１极形态运算．根据Ｈｅｍａｓｉｎ的理论［，态滤波是具有等幂性和单调性的变换，性能由结构元素和变换函数决定。ｊ６形］其
以膨胀运算为例，如用结构元素Ｂ膨胀图像集合Ａ，所得集合是集合Ｂ的映像Ｂ的位移与Ａ至少有一个非零

盈建科三等分-概述说明以及解释

盈建科三等分-概述说明以及解释1.引言1.1 概述盈建科三等分是一种创新性的方法，可以将盈建科的输出均匀分割成三个部分。

通过使用这种方法，我们能够更好地利用盈建科的潜力，并实现资源的最大化利用。

本文将详细介绍盈建科三等分的原理和方法，并对其应用进行探讨。

在传统的盈建科方法中，输出通常是集中在一个单一的目标上的。

然而，随着项目范围的扩大和复杂性的增加，单一目标的实现变得越来越困难。

盈建科三等分的概念就是为了解决这个问题而提出的。

盈建科三等分的基本原理是将盈建科的输出分割为三个相等的部分，分别服务于不同的目标。

通过这种方式，各个目标可以独立地追求自己的利益，而无需依赖其他目标的实现。

同时，由于输出被均匀地分割，各个目标之间的竞争关系也得到了缓解，这有助于提高整体的效率和稳定性。

为了实现盈建科三等分，我们需要设计一种合适的方法来划分输出。

这个方法应该考虑到各个目标的重要性和关联性，并确保每个目标都能够获得相应的资源和支持。

同时，我们还需要建立一套有效的沟通和协调机制，以确保各个目标之间的协同作用和互利共赢。

盈建科三等分的应用领域非常广泛。

无论是在商业领域还是在科研领域，都可以通过采用这种方法来实现多目标的平衡和优化。

特别是在项目管理和资源分配方面，盈建科三等分可以帮助我们更好地理解和满足各方利益，并实现全局的综合最优。

总之，盈建科三等分是一种创新性的方法，可以解决传统盈建科方法中的一些问题。

通过将输出均匀分割为三个部分，各个目标可以独立地追求自己的利益，并实现资源的最大化利用。

这种方法在实践中已经取得了一些积极的成果，并有望在未来得到进一步发展和应用。

1.2文章结构文章结构部分是指在整篇长文中将要涵盖的内容和相应的章节安排。

在本篇长文中，文章结构包括以下几个部分：1. 引言2. 正文3. 结论在引言部分，我们将对盈建科三等分这个主题进行概述，为读者提供一个全面的了解。

同时，我们会介绍本文的目的，即为什么要进行盈建科三等分的研究。

基于视觉的目标检测与跟踪综述

基于视觉的目标检测与跟踪综述一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，基于视觉的目标检测与跟踪已成为该领域的研究热点之一。

本文旨在全面综述近年来基于视觉的目标检测与跟踪的研究进展，分析现有方法的优缺点，并探讨未来的发展趋势。

文章首先对目标检测与跟踪的基本概念进行界定，明确研究范围和目标。

随后，文章将详细介绍目标检测与跟踪的相关技术，包括特征提取、目标建模、匹配算法等。

在此基础上，文章将综述各类目标检测与跟踪方法，如基于滤波的方法、基于深度学习的方法等，并分析它们在不同场景下的应用效果。

文章将总结现有研究的不足之处，并提出未来可能的研究方向，以期为推动基于视觉的目标检测与跟踪技术的发展提供参考。

二、目标检测与跟踪的发展历程目标检测与跟踪是计算机视觉领域的核心问题之一，其发展历程经历了从传统的图像处理技术到现代深度学习技术的转变。

早期的目标检测与跟踪主要依赖于手工设计的特征和简单的运动模型。

随着计算机硬件性能的提升和大数据时代的到来，基于深度学习的目标检测与跟踪方法逐渐崭露头角，并取得了显著的成果。

在目标检测方面，早期的方法主要依赖于颜色、纹理、形状等低层次特征，如帧间差分法、光流法等。

这些方法对于简单的背景和固定的摄像头场景效果较好，但在复杂背景和动态场景中表现不佳。

随着特征提取技术的发展，研究者们开始尝试使用更高级的特征，如SIFT、SURF等，以提高目标检测的准确性。

然而，这些方法仍然难以应对复杂多变的场景。

近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了突破性进展。

卷积神经网络（CNN）的提出使得目标检测任务可以自动从大量数据中学习有效的特征表示。

基于区域提议的目标检测算法（如R-CNN系列）和端到端的目标检测算法（如YOLO、SSD等）相继涌现，它们在速度和准确性上都取得了显著的提升。

随着无监督学习和自监督学习的发展，目标检测算法在少量样本或无标注数据的情况下也能取得较好的性能。

在目标跟踪方面，早期的跟踪算法主要基于滤波器和运动模型，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。

复杂背景下红外静脉图像的分割与增强

复杂背景下红外静脉图像的分割与增强岳林;万新军;张晨皓;解树平;杨波【摘要】针对医护人员在对患者进行静脉穿刺过程中频繁发生静脉误识别问题,提出了一种红外手掌静脉识别系统.该系统根据近红外光的特性搭建图像采集平台获取原始图像,利用二维最大熵分割法结合区域标记法得到复杂背景中的目标区域,采用反锐化掩模法对目标区域进行增强处理.试验结果表明,目标区域可以从复杂背景中较好地分割出来,提高了图像的对比度,可达到实现红外图像分割和增强的目的.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)003【总页数】3页(P118-120)【关键词】红外静脉图像;复杂背景;最大熵分割;区域标记;图像增强【作者】岳林;万新军;张晨皓;解树平;杨波【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP391.41人体静脉血管红外成像技术应用广泛，如文献[1～2]利用近红外光成像原理设计了一种手掌静脉识别系统。

在医疗过程中，医务人员需对病人进行静脉穿刺以完成输液。

通常，医护人员仅凭借肉眼判断手背上的静脉分布。

对于经验不足的医务人员而言，由于光线、肤色等因素的影响，静脉的误识别时常发生，给病人带来额外的痛苦。

如何辅助医护人员准确识别人体静脉血管这一问题亟待解决。

图像分割和增强是预处理过程中至关重要的环节。

对于一幅红外图像，在复杂背景下正确分割出目标区域，实现图像增强是关键。

文献[3]利用条带波变换得到静脉信息最多的目标区域，文献[4]利用基于Otsu的改进算法完成图像分割，但上述算法并未完全消除复杂背景对目标区域分割的干扰。

文献[5～6]利用小波变换，将手掌静脉图像从空间域转换到频域中完成增强，文献[7]提出一种自适应红外图像对比度增强算法，但上述算法均存在耗时较长的问题。

semantickitti数据集解读

Semantickitti数据集是一个用于语义分割和目标识别的开放式数据集。

该数据集由KITTI数据集扩展而来，包含了大量的城市环境下的三维激光雷达点云数据、相机图像以及对应的语义标注。

Semantickitti数据集为研究人员和工程师提供了一个用于测试和评估语义分割和目标识别算法的标准基准。

1. 数据集来源：Semantickitti数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology）的研究团队创建和维护的。

该数据集是对KITTI数据集的扩展和改进，旨在提供更丰富和多样化的数据以供算法测试和性能评估。

2. 数据集内容：Semantickitti数据集包含大量的城市场景下的激光雷达点云数据和相机图像。

其中，激光雷达点云数据主要用于三维语义分割和目标识别，而相机图像则用于二维语义分割。

每个样本都包含了多个传感器的数据，以及相应的语义标注信息。

3. 语义标注信息：Semantickitti数据集为每个样本提供了丰富的语义标注信息，包括道路、建筑物、车辆、行人等不同类别的标注。

这些标注信息是由人工标注或者半自动标注得到的，具有较高的准确性和可靠性。

4. 应用领域：Semantickitti数据集在自动驾驶、智能交通系统等领域具有重要的应用意义。

通过对城市环境中的激光雷达点云和相机图像进行语义分割和目标识别，可以实现车辆和行人等各种交通参与者的智能感知和理解，为自动驾驶车辆提供更准确和可靠的环境认知能力。

5. 算法评估：Semantickitti数据集为广大研究人员和工程师提供了一个标准化的测试评台，用于评估不同语义分割和目标识别算法的性能。

研究人员可以利用该数据集进行算法的比较和验证，从而推动相关领域的技术发展和创新。

6. 数据集更新与维护：Semantickitti数据集的创建团队会定期更新和维护数据集，以适应不断发展的科研需求和算法进展。

他们也非常重视用户反馈和建议，以不断改进数据集的质量和实用性。

四川大学-本科毕业论文-参考

本科毕业论文（设计）题目基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名杨明川学号0643041308年级06指导教师吕泽均教务处制表二Ο一年月日基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现计算机科学与技术专业学生杨明川指导老师吕泽均［摘要］随着数码设备在日常生活中的大量使用,以及各种图片在各个领域越来越广泛的应用，围绕着图片处理而出现的问题也变得越来越复杂.对于大多数没有学过专业图像处理软件的用户来说，想要从图片中抠出自己感兴趣的目标，或者是进而对其更换背景都是一件很困难的事。

因此一个简单的，智能的进行目标抠取的软件是极为必要的。

而完成这类软件的核心就是一个处理效果良好的图像抠取算法的实现。

GrabCut算法是目前在图像分割领域取得良好效果的数字图像抠取算法.综述了GrabCut算法的实现过程,并且介绍了根据算法抠取出来的感兴趣目标与背景所实现目标/背景保存，目标图像简单变换，目标背景替换等一系列辅助功能的完成方法。

最后在总结章节中,阐述了实现过程的一些特色与存在的问题,并且提出对未来的研究方向的展望和个人自己的理解.［主题词］图像分割；Grabcut算法；背景替换;Studying and implementing image cutouting algorithmbased on image segmentationComputer ScienceStudent：Yang Ming-chuan Adviser: Lv Ze-jun［Abstract］With the digital equipment widely used in daily life, and a variety of pictures in the more extensive application in various fields, centered on the problems of image processing become more and more complex。

基于激光点云的复杂三维场景多态目标语义分割技术研究

基于激光点云的复杂三维场景多态目标语义分割技术研究一、综述随着激光雷达（LiDAR）技术的快速发展，复杂三维场景的三维信息获取变得更加高效和精确。

在此背景下，多态目标语义分割技术在自动驾驶、无人机应用、城市规划等领域展现出了巨大的潜力和价值。

本文旨在综述当前基于激光点云的三维场景多态目标语义分割技术的研究进展，并分析其在不同应用场景下的优缺点。

激光点云作为三维场景信息的主要来源，其预处理和质量控制对于语义分割的准确性具有关键影响。

常用的数据预处理方法包括滤波降噪、点云配准和多视拼接等，以提高点云的质量和平滑度。

针对不同场景和应用需求，研究者们还提出了一系列点云后处理算法，如分层聚类、表面重建和体素划分等，以提取具有语义信息的点云数据。

为了解决三维场景中的多态目标识别与分类问题，语义分割技术应运而生。

根据其实现原理和方法的不同，现有的语义分割方法大致可以分为以下几类：基于像素的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法。

基于像素的方法主要利用图像处理和计算机视觉中的知识，通过对激光点云中每个点的像素值进行聚类或分类来实现语义分割。

此类方法在大规模场景中对建筑物、道路、植被等功能区域的分割表现出了较好的效果，但在处理复杂场景和动态目标时，其性能可能受到限制。

基于特征的方法通过提取激光点云中物体的边缘、纹理等特征变量来实现多态目标的分割。

这类方法能有效处理复杂的场景结构，并对变化目标具有较好的跟踪能力。

特征提取和分类策略的设计仍然具有一定的主观性，且计算复杂度较高。

随着深度学习技术的迅速发展，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型在三维场景语义分割领域取得了显著的进展。

这类方法能够自动学习激光点云数据的特征表示，并在大规模数据集上表现出优异的性能。

深度学习模型的训练和部署仍面临着高昂的计算成本和模型泛化能力的挑战。

针对现有研究的局限性，未来的研究可以从以下几个方面展开：一是结合多源信息，如颜色、纹理、时间等信息，融合多种传感器的输出以提高语义分割的性能；二是设计更加高效和可解释的特征提取和表示方法，降低算法的计算复杂度和内存消耗；三是研究适应复杂场景变化的目标跟踪与动态目标分割技术；四是推动基于云计算和边缘计算的分布式三维语义分割技术的发展。

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

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。