Kalman滤波融合优化MeanShift的目标跟踪

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MeanShift算法和粒子滤波相结合的运动目标视频跟踪技术_缪鑫

６６Mean Shift 算法和粒子滤波相结合的运动目标视频跟踪技术缪鑫（中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007）摘要：基于帧间视频图像的运动目标跟踪技术，已经成为计算机视觉领域的一个研究热点，在很多领域被越来越广泛使用，特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视，具有良好的发展前景。

文章结合Mean Shift 算法、粒子滤波算法两种算法的优缺点，提出了将Mean Shift 算法与粒子滤波算法相结合，利用Mean Shift 算法的聚类作用，将粒子样本收敛在更接近目标的真实位置的区域，满足鲁棒性、实时性和抗遮挡的要求，能够应用于高实时性的视频图像处理领域。

关键词：目标视频跟踪；遮挡；Mean Shift 算法；粒子滤波算法中图分类号：TP274.2文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2015）01-0066-02运动目标视频跟踪技术，目的是用计算机代替人，对视频图像中的目标物体进行判别和感知，该项技术在很多领域被越来越广泛的使用，特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视，具有良好的发展前景。

目标跟踪是很多计算机视觉应用的关键技术，好的算法必须要解决目标在遮挡情况下的跟踪问题。

为解决目标遮挡问题，大致可有如下四类算法：（1）基于目标特征匹配算法。

（2）基于动态贝叶斯网络模型来精确地对遮挡过程建模。

（3）基于颜色分布的粒子滤波。

（4）多子范本匹配方法[1]。

在目标的变形、旋转的情况下，Mean Shift 算法的表现较好，因其利用梯度优化的方法，实现快速的定位目标，而能够实时地跟踪非刚性目标。

但是在目标被严重遮挡的特殊情况下，如：多个目标被同一物体遮挡，单个目标对应状态可能不是局部极值点，逐渐丢失目标，达不到目标跟踪的要求。

而粒子滤波算法，通常可用来解决非线性问题，采用多个粒子，对跟踪的不确定性有了判别，从而保证算法的鲁棒性。

目标跟踪算法综述

目标跟踪算法综述孟琭;杨旭【摘要】目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题,最近随着人工智能技术的飞速发展,运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注.本文对主流目标跟踪算法进行了综述,首先,介绍了目标跟踪中常见的问题,并由时间顺序对目标跟踪算法进行了分类:早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法.接下来,对每一类中经典的跟踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较.最后,使用OTB-2013数据集对目标跟踪算法进行测试,并对结果进行分析,得出了以下结论:1)相比于光流法、Kalman、Meanshift等传统算法,相关滤波类算法跟踪速度更快,深度学习类方法精度高.2)具有多特征融合以及深度特征的追踪器在跟踪精度方面的效果更好.3)使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础.4)尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度.【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2019(045)007【总页数】17页(P1244-1260)【关键词】目标跟踪;特征选择;Meanshift;尺度变化;核相关滤波【作者】孟琭;杨旭【作者单位】东北大学信息科学与工程学院沈阳 110000;东北大学信息科学与工程学院沈阳 110000【正文语种】中文运动目标跟踪一直以来都是一项具有挑战性的工作,也是研究的热点方向.现阶段,随着硬件设施的不断完善和人工智能技术的快速发展,运动目标跟踪技术越来越重要.目标跟踪在现实生活中有很多应用,包括交通视频监控、运动员比赛分析、智能人机交互[1]、跟踪系统的设计[2]等.由于在目标跟踪中存在形态变化、图像分辨率低、背景复杂等情况,因此研究出一个性能优良的跟踪器势在必行.早期的目标跟踪算法主要是根据目标建模或者对目标特征进行跟踪,主要的方法有:1)基于目标模型建模的方法:通过对目标外观模型进行建模,然后在之后的帧中找到目标.例如,区域匹配、特征点跟踪、基于主动轮廓的跟踪算法、光流法等.最常用的是特征匹配法,首先提取目标特征,然后在后续的帧中找到最相似的特征进行目标定位,常用的特征有:SIFT[3]特征、SURF[4]特征、Harris角点[5]等.2)基于搜索的方法:随着研究的深入,人们发现基于目标模型建模的方法[6]对整张图片进行处理,实时性差.人们将预测算法加入跟踪中,在预测值附近进行目标搜索,减少了搜索的范围.常见一类的预测算法有Kalman[7]滤波、粒子滤波[8]方法.另一种减小搜索范围的方法是内核方法:运用最速下降法的原理,向梯度下降方向对目标模板逐步迭代,直到迭代到最优位置.诸如,Meanshift[9−10]、Camshift[11]算法.综上所述,传统的目标跟踪算法存在两个致命的缺陷:1)没有将背景信息考虑在内,导致在目标遮挡,光照变化以及运动模糊等干扰下容易出现跟踪失败.2)跟踪算法执行速度慢(每秒10帧左右),无法满足实时性的要求.在过去的4年中,目标跟踪取得了突破性的进展,主要由于将通信领域的相关滤波(衡量两个信号的相似程度)引入到了目标跟踪中.一些基于相关滤波的跟踪算法(MOSSE[12]、CSK[13]、KCF[14]、BACF[15]、SAMF[16])等,也随之产生,速度可以达到数百帧每秒,可以广泛地应用于实时跟踪系统中.其中不乏一些跟踪性能优良的跟踪器,诸如SAMF、BACF在OTB[17]数据集和VOT2015[18]竞赛中取得优异成绩.近期,人们开始将深度学习方法应用到目标跟踪中,取得了很好的效果,ECO[19]在VOT2017[20]竞赛中获得了冠军.据我们所知[21],目前还没有关于目标跟踪进展完整的文献综述和详细调查.在这项工作中,我们由时间顺序回顾现有的跟踪算法,并根据最新算法在OTB数据集上的结果进行分析.此外,我们从以下几个方面对目标跟踪算法进行了分析、总结和综述: 1)分析了生成式追踪和判别式追踪两类方法的基本原理,并介绍了每种类型方法的跟踪算法.2)总结了早期跟踪算法的发展过程以及Meanshift算法的改进策略.3)详细解释了时域到频域的转换原理,以及相关滤波算法如何减少计算的复杂度,从而提升计算速度.4)通过特征的选择、尺度的变化、框架的改变三个方面对相关滤波改进策略进行分析,并列举了一系列改进的方法.5)分析深度学习类方法的结构特点,通过对比深度学习方法和相关滤波方法,分析了今后的发展方向.本文结构如下:在第1节中,我们简要介绍了跟踪中常见的问题以及生成式追踪和判别式追踪的特点.在第2节中,我们简要介绍了几种经典的跟踪方法,并从三个方面对Meanshift的改进算法进行了分析.在第3节中,首先对相关滤波的理论基础及其数学推导进行介绍,然后从特征的选择、尺度的变化、模型的改变三个方面对现有的相关滤波器进行了回顾.第4节中,简要介绍深度学习类跟踪算法并对其进行分类讨论.第5节中,针对基于相关滤波的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法,进行比较和分析.总结了全文并展望目标跟踪算法下一步的发展方向.1 背景和相关工作1.1 跟踪中常见的问题研究人员对运动目标跟踪技术的探索已有多年,目标跟踪算法的性能逐渐改善,但是在复杂条件下对运动目标实现实时、稳定的跟踪仍存在很大的挑战,面临的挑战主要如下[22]:1)形态变化.姿态变化是目标跟踪中常见的干扰问题.运动目标发生姿态变化时,会导致它的特征以及外观模型发生改变,容易导致跟踪失败.例如:体育比赛中的运动员、马路上的行人.2)尺度变化.尺度的自适应也是目标跟踪中的关键问题.当目标尺度缩小时,由于跟踪框不能自适应跟踪,会将很多背景信息包含在内,导致目标模型的更新错误:当目标尺度增大时,由于跟踪框不能将目标完全包括在内,跟踪框内目标信息不全,也会导致目标模型的更新错误.因此,实现尺度自适应跟踪是十分必要的.3)遮挡与消失.目标在运动过程中可能出现被遮挡或者短暂的消失情况.当这种情况发生时,跟踪框容易将遮挡物以及背景信息包含在跟踪框内,会导致后续帧中的跟踪目标漂移到遮挡物上面.若目标被完全遮挡时,由于找不到目标的对应模型,会导致跟踪失败.4)图像模糊.光照强度变化,目标快速运动,低分辨率等情况会导致图像模型,尤其是在运动目标与背景相似的情况下更为明显.因此,选择有效的特征对目标和背景进行区分非常必要.1.2 目标跟踪算法的基本分类近20年,涌现出大量的目标跟踪算法,根据其工作原理,我们将其分为生成式模型和鉴别式模型两种.1.2.1 生成式模型早期的工作主要集中于生成式模型跟踪算法的研究,如光流法[23−24]、粒子滤波[8]、Meanshift算法[9−10]、Camshift[11]算法等.此类方法首先建立目标模型或者提取目标特征,在后续帧中进行相似特征搜索.逐步迭代实现目标定位.但是这类方法也存在明显的缺点,就是图像的背景信息没有得到全面的利用.且目标本身的外观变化有随机性和多样性特点,因此,通过单一的数学模型描述待跟踪目标具有很大的局限性.具体表现为在光照变化,运动模糊,分辨率低,目标旋转形变等情况下,模型的建立会受到巨大的影响,从而影响跟踪的准确性;模型的建立没有有效地预测机制,当出现目标遮挡情况时,不能够很好地解决.1.2.2 鉴别式模型鉴别式模型是指,将目标模型和背景信息同时考虑在内,通过对比目标模型和背景信息的差异,将目标模型提取出来,从而得到当前帧中的目标位置.文献在对跟踪算法的评估中发现[25],通过将背景信息引入跟踪模型,可以很好地实现目标跟踪.因此鉴别式模型具有很大的优势.2000年以来,人们逐渐尝试使用经典的机器学习方法训练分类器,例如MIL[26]、TLD[27]、支持向量机[28]、结构化学习[29]、随机森林[30]、多实例学习[31]、度量学习[32].2010年,文献[12]首次将通信领域的相关滤波方法引入到目标跟踪中.作为鉴别式方法的一种,相关滤波无论在速度上还是准确率上,都显示出更优越的性能.然而,相关滤波器用于目标跟踪是在2014年之后.自2015年以后,随着深度学习技术的广泛应用,人们开始将深度学习技术用于目标跟踪.2 早期的跟踪算法运动目标跟踪,首先对目标进行有效地表达.然后在接下来的视频序列的每一帧中找到相似度与目标最大的区域,从而确定目标在当前帧中的位置.早期的生成式方法主要有两种思路:1)依赖于目标外观模型.通过对目标外观模型进行建模,然后在之后的帧中找到目标.例如:光流法.2)不依赖于目标外观模型.选定目标建立目标模型,然后在视频中搜索找到目标模型.例如:Meanshift.2.1 光流法2.1.1 光流法思想光流法(Lucas-Kanade)的概念首先在1950年提出,它是针对外观模型对视频序列中的像素进行操作.通过利用视频序列在相邻帧之间的像素关系,寻找像素的位移变化来判断目标的运动状态,实现对运动目标的跟踪.但是,光流法适用的范围较小,需要满足三种假设:图像的光照强度保持不变;空间一致性,即每个像素在不同帧中相邻点的位置不变,这样便于求得最终的运动矢量;时间连续.光流法适用于目标运动相对于帧率是缓慢的,也就是两帧之间的目标位移不能太大.2.1.2 基于光流法的改进随后,人们开始在光流法的基础上进行了改进.文献[33]中将Harris角点检测与光流法相结合,将光流法中的像素换成Harris特征点进行目标跟踪,这样减少了跟踪像素的数量,使得算法的复杂度降低,处理速度加快.同时,相比于普通的像素,Harris角点对目标的描述更好,具有很强的鲁棒性.相似的,文献[34]中将光流法与SIFT特征进行融合,提取SIFT特征进行跟踪,取得了很好的效果.文献[35]中首次提出人造光流的概念,将真实光流与人造光流进行比较,通过矢量差判断目标的运动.文献[36]中,为了提高算法匹配的准确性,在光流法的框架上引入了前景约束.然而,基于光流的目标跟踪有很多的缺点.它对视频中所有的像素进行计算,实时性差.因此,采用一定的缩小计算范围的算法,具有重大意义.其中常见的算法有Kalman滤波、粒子滤波等.2.2 Kalman滤波Kalman滤波是一种能够对目标的位置进行有效预测的算法.它建立状态方程,将观测数据进行状态输入,对方程参数进行优化.通过对前n帧数据的输入,可以有效地预测第n帧中目标的位置,Kalman估计也叫最优估计.因此,在目标跟踪过程中,当目标出现遮挡或者消失时,加入Kalman滤波可以有效地解决这种问题.缺点是是Kalman滤波只适合于线性系统,适用范围小.针对Kalman滤波适用范围小这一问题,人们提出了粒子滤波的方法.粒子滤波的思想源于蒙特卡洛思想,它利用特征点表示概率模型.这种表示方法可以在非线性空间上进行计算,其思想是从后验概率中选取特征表达其分布.最近,人们也提出了改进平方根容积卡尔曼滤波的方法来减小误差[37],从而实现精准跟踪.2.3 核方法2.3.1 基本思想另一类基于搜索的方法是核方法.核跟踪方法是目标跟踪的主要方法,应用非常广泛.例如Meashift、Camshift算法,它直接运用最速下降法的原理,向梯度下降方向对目标模板逐步迭代,直到迭代到最优位置.它的核心就是一步一步迭代寻找最优点,在跟踪中,就是为了寻找相似度值最大的候选区间.我们这样定义方向矢量:满足计算范围内的t个样本点与区域几何中心的矢量和.其中xi为样本点,x为区域的几何中心.Sh为符合计算区域的半径为r的球区域.Meanshift就是对样本点与中心点的矢量差求平均值.矢量和的方向就是概率密度增加的方向,沿着概率密度增加的方向移动向量,逐步迭代直到找到最优解.但是这种搜索方法存在缺陷,只对样本点进行计算,无论距离中心点的远近,其贡献是一样的.当目标出现遮挡或运动模糊时,外层的特征容易受到背景的影响,其准确性降低.针对这一情况,我们应该赋予不同的采样点不同的权值,离中心点越近,权值越高;反之亦然.因此,我们应该选择合适的系数来提高跟踪算法的鲁棒性.为了解决这一问题,Du等[9]将Epannechnikov核函数引入到Meanshift中.图1 Meanshift跟踪原理图Fig.1 The tracking schematic of Meanshift图1表达了Meanshift的跟踪原理示意图:可以看出,算法通过逐步迭代寻找概率密度最大的方向.当偏移量小于某一设定阈值时,则可以认为样本迭代到最佳位置,达到目标跟踪的目的.跟踪的过程分为三个步骤:1)目标模型的建立:在初始帧中选中目标模型,对初始帧中的目标区域建立RGB颜色空间直方图.目标的模型表示如下:其中,c是归一化系数,K 表示内核函数,在本算法中使用Epanechikov核函数,δ函数是判断点xi是否属于目标区域,在区域内为1,不在区域内为0.2)模型的搜索:在后续帧中,在前一帧的基础上逐步搜索,得到目标区域的模型如下.其中,y为窗口的中心坐标,h表示核窗口的宽度.3)相似度判别:相似度判别式是判断是否继续迭代的条件.当目标模型与跟踪模型的相似度小于特定的阈值时,迭代停止,得到待跟踪的目标区域.引入BH系数进行判断,系数值越大,相似度越高.Su为目标模板,Qu为候选区域模板.Meanshift算法虽然实现了较好的跟踪效果,但是对目标尺度的变化不能进行自适应的跟踪.针对这一缺陷,人们提出了Camshift算法.Camshift算法是在Measnhift 基础上的改进,在其中加入了尺度自适应机制,可以根据目标的大小自动调节跟踪框的尺度,算法的流程图如图2:首先,Camshift算法中使用的是HSV颜色直方图.这是由于HSV颜色直方图具有较强的鲁棒性.其次,根据所求得的颜色直方图将初始输入图像转化为概率分布图像.最后是Meanshift迭代过程.进行Meanshift迭代,将前一帧的输出作为后续帧的输入.其思想与Meanshift相同,移动窗口中心到质心,逐步迭代,直到满足迭代终止条件.在迭代的过程中,通过零阶距调整窗口的大小.图2 Camshift算法流程图Fig.2 Camshift algorithm flow chart2.3.2 改进方向随着核方法的应用越来越广泛,近年来基于其改进的算法层出不穷,主要针对背景复杂,遮挡与消失和算法的融合三个方面,改进的结构如图3所示.背景复杂:追踪过程中视频序列会存在光照干扰,背景混乱等复杂情况.通过对特征提取的改进,可以使得跟踪效果得到提高.文献[38]中在Camshift算法的基础上扩展了颜色空间,使得对光照强度变化不敏感.文献[39]中提出了将纹理特征加入到Meanshift算法中进行跟踪的方法,因为纹理特征能够更好地描述目标的表观特征,能够克服背景颜色相似干扰.文献[40]中使用全局匹配和局部跟踪方法,提出一个启发式局部异常因子来提高跟踪精度.Harris角点具有抗干扰、旋转不变性等优点,因此文献[41]中将Harris角点加入到Meanshift算法中.由于优质角点的引入,不但减少了计算量,提高了算法的效率;还能够提高算法在复杂情况下的跟踪效果.遮挡和消失:Meanshift算法中没有模型的预测机制,当目标被遮挡或者短暂消失时,跟踪框会将包含的背景等干扰信息当成目标模型进行更新,从而导致跟踪失败.文献[42]将Camshift算法与Kalman滤波相结合,运用Kalman滤波的预测机制来优化Camshift算法,在目标短暂消失的情况下仍能很好的跟踪.在文献[43]中,作者提出了一种基于加权片段的方法来处理部分遮挡,权重来源于片段和背景颜色之间的差异.这种方法不仅对光照不敏感,而且能够很好地解决目标遮挡问题.多算法的融合:算法的融合是为了让每个算法优势互补,提高融合后算法的性能.文献[44−45]中将Camshift算法与粒子滤波相结合,通过粒子滤波选择特征点,然后将选择的特征点进行Camshift跟踪,这样可以对原始算法进行优化,但是计算速度变慢.之后的算法也有将Meanshift算法与光流法进行融合[46],对每个像素进行操作,解决运动速度过快问题,取得了较好的效果.文献[47]提出了一种结合Meanshift算法和运动矢量分析的新型算法,在算法中选择视频序列进行分析,可以得到目标运动的方向和速度,为Meanshift的迭代指出反向,减少了迭代次数,提高算法的效率.核方法由于其快速收敛的性质在实际中得到越来越广泛的应用,研究人员逐步将优质的特征,尺度自适应以及模型的预测机制加入到核方法中并取得了很好的效果.但是跟踪的速度难以得到本质上的提高,人们开始考虑使用新的跟踪算法来提高跟踪精度.3 相关滤波跟踪算法在相关滤波方法用于目标跟踪之前,所有的跟踪算法都是在时域上进行处理.在运算过程中,涉及到复杂的矩阵求逆计算,运算量大,实时性差.基于相关滤波的目标跟踪方法将计算转换到频域,利用循环矩阵可以在频域对角化的性质,大大减少了运算量,提高运算速度.KCF在相关滤波基础上进行了优化,引入了循环矩阵.目标跟踪过程中缺少大量的负样本,通过循环矩阵可以增加负样本的数量,提高分类器训练的质量.将高斯核加入到岭回归中,能够将非线性的问题转换到高维的线性空间中,简化计算. 3.1 相关滤波跟踪理论相关是描述两个信号之间的关系,而卷积是计算激励信号作用于系统所产生的系统零状态相应.在函数对称情况下,卷积和相关具有相同的效果[12].相关:卷积:基本思想为越是相似的两个目标相关值越大,也就是视频帧中与初始化目标越相似,得到的相应也就越大.我们知道,时域的卷积可以转化为频域的相乘来实现:训练的目标就是得到这样的一个滤波器模板,使得响应输出最大化.图3 核跟踪算法改进结构图Fig.3 The improved structure diagram of kernel tracking algorithm时间域上公式表示(f:输入;h:滤波器;g:输出):频域公式表示(G、F、H 分别为g、f、h对应的傅里叶变换结果):所计算的目标为:MOSSE滤波器方法目标如下:对目标函数求导,得到结果如下:3.2 核相关滤波器(KCF)在KCF中,作者将目标跟踪问题的求解转化为一个分类问题(图像中的目标和背景).这个分类问题的求解应用了岭回归方法[13−14],所得到的分类器中包含了矩阵的逆运算,其运算量复杂,严重影响跟踪系统的实时性.KCF在分类器的计算中引入了循环矩阵,巧妙地规避了矩阵的逆运算,大大减少了分类器的运算量.高斯核函数的引入可以将非线性问题转化为高维空间中的线性问题,使得算法更具有一般性.KCF可以分为:模型建立、在线匹配、模板更新三个部分.1)模型建立.目标函数为:我们的目标是最小化采样数据与下一帧真实目标位置的距离.在解方程组中求解极值时,只要对w进行微分,使导数为0,即可得到最小值:转化在傅里叶域为:但是,大多数情况下是非线性问题.我们引入了高维核函数的概念.在高维空间中非线性问题w可以变成一个线性问题.那我们的目标函数就可以表示成:其中,k表示核函数的定义运算如下:将之前求w的问题转换成了求α的问题:对于核方法,一般不知道非线性函数ϕ(x)的详细表达,而只是刻画在核空间的核矩阵ϕ(x)ϕT(x).那么令K 表示核空间的核矩阵.由核函数得到,那么:这里表示K矩阵的第一行的傅里叶变换.2)在线匹配.定义Kz是测试样本和训练样本间在核空间的核矩阵.通过推导[14]最终得到各个测试样本的响应:其中,Kxz是指核矩阵Kz的第一行,找到最大值对应的位置即为所求.3)模板更新.针对外观模型的变化,将双线性插值方法加入到目标模型的更新中.滤波器系数α和目标观测模型x为:3.3 相关滤波算法发展根据相关滤波算法的结构,在本节中,我们将从特征的选择,尺度的估计以及分类器的模型三个方面进行讨论.本节的框架图如图4所示:特征分为单一特征和混合特征两类;尺度的估计包括尺度池估计、分块估计、特征点估计三类;跟踪模型的改进分为模型结构上的改进和模型融合.图4 相关滤波类算法发展方向Fig.4 Development direction of correlation filters algorithm3.3.1 特征的选取1)单特征.最早的相关滤波器MOSSE[12]使用的是灰度特征.由于灰度特征的单一性,使得其优点是跟踪速度快,可以达到669帧每秒,但缺点是跟踪精度低.随后的算法CSK[13]是在MOSSE的基础上增加了循环矩阵和核函数进行估计,但在特征上没有做进一步的优化,仍使用灰度特征,其目标跟踪速度可达320帧每秒.随后CN[48]是在2014年在CSK的基础上提出,它采用的是颜色特征(Color name).为了提高运算速度,论文中还用了PCA将11维的特征降到2维,并改进了模型跟踪方案.KCF[14]与CSK[13]是同一作者,可以说是KCF是对CSK的进一步完善.KCF中使用的是HOG[53]特征,目标的表面纹理特征和轮廓形状能够很好地被HOG特征来描述. 2)多特征.随着研究的深入,人们逐渐发现使用单独的特征在跟踪准确率和跟踪速度上存在着性能瓶颈.因此,多特征融合成为了目标跟踪的研究热点.SAMF[16]是将CN、灰度特征和HOG特征进行矢量链接,将链接后的特征作为跟踪的特征.STAPLE[54]是在DSST[50]算法基础上将特征进行融合,DSST算法中使用的HOG特征,其对运动模糊、光照变化具有很强的鲁棒性;而对于目标发生形变时跟踪效果差.由于目标在运动过程中颜色分布不会改变,颜色直方图可以很好地处理目标形变情况.因此,作者将HOG特征与颜色统计特征进行互补,共同作为目标的输入特征.MOCA[51]中使用的是MC-HOG特征,首先,将输入的RGB图像转换为颜色空间;然后,分别从颜色空间中的每个通道提取HOG;最后,将所有HOG特征结合在一起,形成一个三维矩阵或一个长向量,作为特征矩阵或特征向量.近年来,随着深度学习方法的广泛应用,人们考虑将深度特征运用在目标跟踪算法中.HCF[52],将深度学习提取的卷积特征用于目标跟踪.Deep-SRDCF[64]算法中,采用单卷积层进行建模,用输出的深度特征进行目标跟踪,这样能够更好地区别目标与背景.由上述的讨论我们可以得出,目标特征的选择经历了由简单到复杂的过程.最开始人们使用灰度、颜色、HOG、深度特征等单一的特征.随着研究的进展,为了发挥每种。

基于检测的多目标跟踪算法综述

基于检测的多目标跟踪算法综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，MOT）算法在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域的应用日益广泛。

多目标跟踪算法旨在从视频序列中准确地识别并持续跟踪多个目标对象，为上层应用提供稳定、连续的目标状态信息。

本文旨在对基于检测的多目标跟踪算法进行全面的综述，分析各类算法的优势与不足，并探讨未来的发展趋势。

本文将介绍多目标跟踪算法的研究背景与意义，阐述其在各个领域的应用价值。

本文将对基于检测的多目标跟踪算法进行详细的分类和介绍，包括基于滤波的方法、基于数据关联的方法、基于深度学习的方法等。

对于每类算法，本文将分析其基本原理、实现步骤以及优缺点，并通过实验数据对其性能进行评估。

本文还将讨论多目标跟踪算法面临的挑战，如目标遮挡、目标丢失、场景变化等问题，并探讨相应的解决方案。

本文将展望多目标跟踪算法的未来发展趋势，提出可能的研究方向和应用前景。

通过本文的综述，读者可以全面了解基于检测的多目标跟踪算法的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和应用提供有益的参考。

二、基于检测的多目标跟踪算法的基本原理基于检测的多目标跟踪算法（Detection-Based Multi-Object Tracking，DBT）是计算机视觉领域的一个重要研究方向。

其主要原理是将目标检测和目标跟踪两个任务结合起来，通过利用目标检测算法提供的目标位置信息，实现多目标在连续视频帧中的持续跟踪。

目标检测：通过目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）在每一帧图像中检测出所有感兴趣的目标，并获取它们的位置信息（如边界框）。

特征提取：对于每个检测到的目标，提取其视觉特征（如颜色、纹理、形状等）或运动特征（如速度、加速度等），以便在后续的跟踪过程中进行匹配和识别。

数据关联：在连续的视频帧中，通过数据关联算法（如匈牙利算法、Joint Probabilistic Data Association等）将当前帧中的目标与前一帧中的目标进行匹配，形成目标的轨迹。

跟踪算法

Meanshift，Kalman,扩展Kalman，基于粒子滤波基于区域的跟踪：目标区域整体特征基于特征的跟踪：目标区域整体特征基于模型的跟踪：目标运动模型参数基于轮廓的跟踪：目标轮廓算法的评价：精确度；实时性；通用性；鲁棒性Meanshift：均值偏移算法，统计迭代算法均值偏移算法：1、直方图法：直观简单。

需要的空间随着维数的增加呈指数增加2、最近邻域法：局部噪音的影响3、核密度估计法：渐进无偏的密度估计，有良好的概率统计性质目标跟踪不是一个新的问题，目前在计算机视觉领域内有不少人在研究。

所谓跟踪，就是通过已知的图像帧中的目标位置找到目标在下一帧中的位置。

在完成运动目标的特性提取之后，需要采用一定的相似性度量算法与下一帧图像进行相似性匹配，从而实现目标跟踪。

基于meanshift算法的活动目标的跟踪，可以认为是基于特征跟踪的方法的一种。

因为它选择目标模板以及待匹配区域中像素灰度的统计直方图，作为相似性匹配与跟踪的主要特征。

跟踪算法的具体过程：1、跟踪开始时，先在前一帧已经检测出的目标周围，确定一个包含被跟踪目标的的椭圆或矩形，作为目标模板区域，该取悦的大小就是目标函数的带宽。

2、用meanshift算法估计该区域中所有像素灰度的加权统计直方图（核密度函数），作为跟踪用模板3、在当前帧搜索一个候选区域（为加快匹配速度，可以使用kalman 滤波或其他预测技术）再次使用meanshift算法，以估计该区域中所有的像素的加权统计直方图4、利用bhattacharyya系数相似性测度，比较模板和候选区统计特征的相似性，从而找到相似性函数最大的关于目标的meanshift矢量这个矢量即是目标从初始位置向正确位置转移的矢量，由于meanshift算法的收敛性，不断迭代计算meanshift矢量，最终一定会收敛到目标的真实位置，从而实现对目标的跟踪。

后续帧的跟踪过程，除了对初始跟踪模板需要根据新得到的目标区域进行更新以外，其余与上述过程相同。

卡尔曼滤波实现目标跟踪

卡尔曼滤波实现目标跟踪1.系统模型x_k=A_k*x_{k-1}+B_k*u_k+w_k其中，x_k是目标的状态向量，A_k是系统状态转移矩阵，表示目标从k-1时刻到k时刻状态的变化；B_k是控制输入矩阵，表示外部输入对目标状态的影响；u_k是控制输入向量，表示外部输入的值；w_k是过程噪声，表示系统模型的误差。

2.观测模型观测模型描述了如何根据目标状态得到观测值。

观测模型可以用下面的观测方程表示：z_k=H_k*x_k+v_k其中，z_k是观测值，H_k是观测矩阵，表示目标状态到观测值的映射关系；v_k是观测噪声，表示观测数据的误差。

3.初始化在开始跟踪之前，需要对目标的状态进行初始化。

可以根据已有的观测数据和模型来初始化状态向量和协方差矩阵。

4.预测步骤在预测步骤中，根据系统模型和上一时刻的状态估计，可以预测目标的下一时刻状态。

预测的状态估计由下面的方程给出：x_k^-=A_k*x_{k-1}+B_k*u_k其中，x_k^-是预测的状态估计值。

同时，还需要预测状态估计值的协方差矩阵，可以使用下面的方程计算：P_k^-=A_k*P_{k-1}*A_k^T+Q_k其中，P_k^-是预测的协方差矩阵，Q_k是过程噪声的协方差矩阵。

5.更新步骤在更新步骤中，根据观测数据来修正预测的状态估计。

首先，计算创新（innovation）或者观测残差：y_k=z_k-H_k*x_k^-其中，y_k是观测残差。

然后，计算创新的协方差矩阵：S_k=H_k*P_k^-*H_k^T+R_k其中，S_k是创新的协方差矩阵，R_k是观测噪声的协方差矩阵。

接下来，计算卡尔曼增益：K_k=P_k^-*H_k^T*S_k^-1最后，更新估计的目标状态和协方差矩阵：x_k=x_k^-+K_k*y_kP_k=(I-K_k*H_k)*P_k^-其中，I是单位矩阵。

6.重复预测和更新步骤重复进行预测和更新步骤，可以得到目标的状态估计序列和协方差矩阵序列。

卡尔曼滤波实现目标跟踪

卡尔曼滤波实现目标跟踪卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种应用于估计系统状态的数学算法，通过将历史测量值与系统模型进行融合，可以准确地预测系统的当前状态。

在目标跟踪领域，卡尔曼滤波被广泛用于在动态环境中估计目标的位置和速度。

在目标跟踪任务中，预测步骤通常根据目标物体的运动模型进行。

其中最常用的模型是线性模型，假设目标物体的运动是匀速直线运动。

在这种情况下，预测步骤可以通过简单地将当前位置和速度与时间增量相乘来计算下一个状态。

如果目标物体的运动模型是非线性的，可以使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filtering）进行预测。

预测步骤的输出是卡尔曼滤波的预测状态和预测状态协方差矩阵。

预测状态表示目标物体在没有更新的情况下的最佳估计位置和速度。

预测状态协方差矩阵表示估计的不确定性。

更新步骤的输入是测量值和测量误差协方差矩阵。

测量值表示由传感器提供的目标位置信息，测量误差协方差矩阵表示测量值的不确定性。

在更新步骤中，首先计算卡尔曼增益。

卡尔曼增益是一个权重，用于在预测状态和测量值之间进行加权求和。

卡尔曼增益的计算根据预测状态协方差矩阵和测量误差协方差矩阵进行。

然后，使用卡尔曼增益将预测状态进行修正，得到更新状态。

更新状态表示目标物体在考虑了测量值的情况下的最佳估计位置和速度。

最后，通过计算更新状态协方差矩阵，更新步骤反映了估计的不确定性。

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用是非常广泛的。

它可以用于处理各种传感器的测量数据，如雷达、相机、激光扫描仪等。

卡尔曼滤波可以处理传感器测量数据中的噪声和不确定性，并生成最佳估计的目标位置和速度。

通过将卡尔曼滤波与运动模型结合使用，可以实现对目标物体的准确跟踪。

总结起来，卡尔曼滤波是一种基于数学算法的目标跟踪方法，通过融合历史测量值和系统模型，可以预测目标的状态，并修正预测结果。

卡尔曼滤波在目标跟踪任务中有广泛的应用，可以处理多种不确定性，并提供准确的目标位置和速度估计。

基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究

基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究摘要：随着计算机视觉和机器学习技术的发展，目标跟踪技术在许多领域中得到广泛应用。

卡尔曼滤波是一种经典的估计算法，可以用于目标跟踪，具有良好的估计性能和实时性。

本文主要介绍了卡尔曼滤波在目标跟踪领域的研究进展，包括基本原理、模型建立、算法优化等方面。

1.引言目标跟踪是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向。

在许多应用中，如视频监控、自动驾驶等，目标跟踪技术都扮演着重要的角色。

目标跟踪技术主要目的是在一段时间内通过图像或视频序列确定目标的位置、形状、尺寸等信息。

2.卡尔曼滤波的基本原理卡尔曼滤波是一种递归算法，用于估计线性系统的状态。

它基于贝叶斯滤波理论，将观测数据和系统动力学方程结合起来，通过迭代更新的方式获得对系统状态的估计。

卡尔曼滤波有两个主要的步骤：预测和更新。

预测步骤根据系统的动力学方程和上一时刻的状态估计，预测出当前时刻的状态。

更新步骤则根据观测数据和预测的状态，通过计算卡尔曼增益来更新状态估计。

3.卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用目标跟踪问题可以看作是一个卡尔曼滤波问题，即通过观测数据预测目标的状态。

在目标跟踪中，系统动力学方程可以根据目标的运动模型来建立。

观测数据可以是目标在每一帧图像中的位置信息。

通过将这些信息输入到卡尔曼滤波器中，可以得到对目标状态的估计。

4.卡尔曼滤波在目标跟踪中的改进与优化尽管卡尔曼滤波在目标跟踪中取得了一定的成功，但还存在一些问题，如对目标运动模型的建模不准确、对观测数据的噪声假设过于理想等。

因此，研究者提出了许多改进和优化方法。

其中一种方法是引入非线性扩展的卡尔曼滤波，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。

另一种方法是使用深度学习技术来提取更准确的特征表示，进一步改善目标跟踪性能。

5.实验与结果分析本节主要介绍了一些使用卡尔曼滤波进行目标跟踪的实验研究，并对其结果进行了分析。

实验结果表明，卡尔曼滤波在目标跟踪中具有较好的稳定性和精度。

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用卡尔曼滤波是一种常用的目标跟踪算法，它通过预测和更新两个步骤，能够有效地估计目标的状态，对于实时目标跟踪有着重要的应用。

在目标跟踪中，我们通常需要根据已有的观测数据，来预测目标的未来位置或状态。

然而，由于观测数据往往存在噪声和不确定性，仅仅依靠单个观测值进行预测往往会引入较大的误差。

卡尔曼滤波通过对系统的动态模型和测量模型进行建模，能够准确地预测目标的状态，并根据新的观测数据进行更新，从而提高目标跟踪的精度。

卡尔曼滤波的核心思想是通过融合先验估计和观测数据，得到后验估计，从而更准确地估计目标的状态。

在预测步骤中，利用系统的动态模型和先验估计，通过状态转移方程对目标的状态进行预测。

在更新步骤中，根据观测数据和测量模型，通过测量方程对预测值进行修正，得到更准确的后验估计。

卡尔曼滤波的核心是卡尔曼增益，它用于衡量观测数据的权重。

卡尔曼增益越大，观测数据的权重越大，反之亦然。

卡尔曼增益的计算依赖于系统噪声和测量噪声的协方差矩阵，以及先验估计和观测数据之间的协方差矩阵。

通过调整卡尔曼增益，可以在系统噪声和观测噪声之间取得一个平衡，从而实现对目标状态的准确估计。

卡尔曼滤波在目标跟踪中有着广泛应用。

例如，在无人机跟踪目标的场景中，通过传感器获取目标的位置和速度信息，可以利用卡尔曼滤波对目标的运动进行预测，并根据新的观测数据对预测值进行修正，从而实现对目标的精确跟踪。

另外，在自动驾驶领域，卡尔曼滤波也被广泛应用于车辆的目标检测和跟踪，通过对车辆状态的准确估计，可以实现自动驾驶系统的精确控制。

除了目标跟踪，卡尔曼滤波还在其他领域有着重要的应用。

例如，在导航系统中，卡尔曼滤波可以用于优化地图匹配和位置估计，提高导航的精度和鲁棒性。

在信号处理中，卡尔曼滤波可以用于降噪和提取有效信号，从而改善信号质量。

在机器人领域，卡尔曼滤波可以用于机器人的定位和建图，实现自主导航和环境感知。

卡尔曼滤波在目标跟踪中有着广泛的应用。

利用KALMAN滤波算法对运动目标进行定位与跟踪

大。本文在ＷＬＳ基础上对系统再进行Ｋａｌｍａｎ滤波，经过仿真，结果表明，采用ＷＬＳ与Ｋａｌｍａｎ滤波结合的新方法，系统运行收敛速度快，跟踪误差有了明显下降。关键词：波达方向（ＤＯＡ）；来波到达时间（Ｔ０Ａ）；卡尔曼滤波；加权最小二乘算法
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆＡｒｒｉｖａｌｆＤｏＡ）；ＴｉｍｅｏｆＡｒｒｉｖａｌｔＴｏＡ）；ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ；ＷｅｉｇｈｔＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
利用ＫＡＬＭＡＮ滤波算法对运动目标进行定位与跟踪
丁卫安
空军空降兵学院，广西桂林５４１００３
摘
要：通过目标ＤＯＡ与ＴＯＡ的测量，利用ＷＬＳ算法可以实现运动目标的定位与跟踪，但是该方法的跟踪误差较
Ｋａｌｍａｎｉｌｆｔｅｒｃａｒｌｑｕｉｃｋｅｎｈｅｔｓｙｓｔｅｍｒｕｎｎｉｎｇａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔａｃｃｒａｕｃｙｏｆｔｒａｃｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔ．
ＵｓｉｎｇＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍｔＯＬｏｃａｔｅａｎｄＴｒａｃｋｔｈｅＭｏｖｉｎｇＴａｒｇｅｔ
ＷｅｉａｎＤｉｎｇ

Meanshift和Camshift的比较及在目标追踪中的应用

直观描述meanshift算法
兴趣区域质心
目标：寻找密度最大区域 Distribution of identical billiard balls
Mean Shifቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 优点 &缺点
优点 : 缺点:
Mean Shift作为一种高效的模式匹配算法，由于不需要进行全局搜索，而且搜索精度高，已经广泛地应用在各种模式识别、实时可视跟踪等领域。
缺乏必要的模型更新方法；整个跟踪过程中跟踪窗口的大小保持不变，当目标存在尺度变化的时候会导致尺度定位不准确。
CamShift 算法理论
Camshift算法
• Bradski根据Mean Shift算法的不足，提出了 Camshift算法。CamShift算法，即Continuously Adaptive Mean-Shift算法。 • 基本思想:就是对视频图像的多帧进行MeanShift 运算，将上一帧结果作为下一帧的初始值，迭代下去。 • 该算法采用不变矩对目标的尺寸进行估算，实现了连续自适应地调整跟踪窗口的大小和位置，并将其应用在对连续彩色图像序列中的运动目标的快速跟踪。
CamShift用于目标追踪
将MEANSHIFT算法扩展到连续图像序列，就是CAMSHIFT算法
Camshift用于目标追踪
• CamShift算法，基本思想就是对视频图像的多帧进行MeanShift运算，将上一帧结果作为下一帧的初始值，迭代下去。所以只展示 camshift用于追踪。 • CamShift算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。 • • • • Camshift算法用于追踪，可以简单分为三步：（1）直方图以及直方图的反投影的计算。（2）Meanshift算法。（3）Camshift算法。

一种新的Meanshift快速运动目标鲁棒跟踪方法

ＡｂｓｔｒａｃｔＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌＭｅａｎｓｈｉｆｔａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｉｎａｃｃｕｒａｔｅｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｆａｓｔ — ｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓａｎｄｅａｓｙｔｏｌｏｓｅｔｈｅｔａｒｇｅｔｓｅｎｄｕｉｎｒｇｌｙ
ＡＮＥＷＭＥＡＮＳＨＩＦＴＲｏＢＵＳＴＴＲＡＣＫＩＮＧＭＥＴＨｏＤＦｏＲＦＡＳＴ．ＭｏＶＩＮＧＴＡＲＧＥＴ
ＨＵＷｅｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒｉｔｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏＴｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１２０３，Ｃｈｉｎａ）
ｆｒｏｍｏｔｈｅｒｍｏｖｉｎｇｒｅｇｉｏｎｓａｎｄｉｎｆｄｓｏｕｔｔｈｅｂｅｓｔｔｒａｃｋｉｎｇｒｅｇｉｏｎ．Ｔｈｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄｄｅｃｒｅａｓｅｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｏｎｔｉｍｅｓｆｏｃｏｌｏｕｒｍａｔｃｈｉｎｇｉｎｐｒｅｖｉｏｕｓｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｃａｎｆａｓｔｉｆｎｄｂａｃｋｔｈｅｏｉｒｇｉｎｌａｔｒｇａｅｔｓｔｏｔｒａｃｋａｇａｉｎｏｎｃｅｌｏｓｉｎｇｔｈｅｍｄｕｒｉｎｇａｌｏｎｇｐｅｉｒｏｄｔｒａｃｋｉｎｇ．Ｉｎｅｎｄｏｆｔｈｅｐａｐｅｒ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｒａｃｋｉｎｇｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓｌｓａｏｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄｃｏｍｐｕｔｅｓｆａｓｔｅｒｗｉｔｈｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｉｎｔｒａｃｋｉｎｇ．

卡尔曼滤波目标跟踪

卡尔曼滤波目标跟踪
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种递归状态估计算法，用于
对动态系统的状态进行预测和估计。

它是由美国数学家卡尔曼于1960年提出，被广泛应用于目标跟踪、导航、机器人等领域。

目标跟踪是指通过对目标的观测信息进行处理，估计目标在未来时刻的位置、速度等状态信息，从而实现对目标的跟踪。

卡尔曼滤波在目标跟踪中有很大的应用价值，主要有以下几个方面的优势：
首先，卡尔曼滤波采用递归方式进行状态估计，可以利用当前时刻的观测信息和上一时刻的状态信息来预测下一时刻的状态，从而实现对目标运动的连续跟踪。

其次，卡尔曼滤波通过综合考虑观测信息的误差和系统动态的不确定性，有效地抑制了噪声对跟踪性能的影响。

它利用系统的动态模型和观测模型来建立状态和观测之间的关系，并通过最小均方误差准则来实现状态估计，使得估计结果更加准确。

此外，卡尔曼滤波还具有良好的实时性能和计算效率。

它的计算量较小，可以在实时系统中实时运行，适用于对目标进行实时跟踪。

对于目标跟踪问题，卡尔曼滤波的基本过程包括预测和更新两个步骤。

在预测步骤中，利用系统动态模型和上一时刻的状态信息，对当前时刻的状态进行预测；在更新步骤中，利用当前
时刻的观测信息，更新状态的估计值并计算误差协方差。

通过不断迭代，可以得到对目标状态的连续估计。

可以看出，卡尔曼滤波在目标跟踪中具有较好的性能和应用前景。

它能够实现对目标的连续跟踪，并且对观测噪声和系统动态的不确定性有较好的适应性。

目前，卡尔曼滤波已经成为目标跟踪领域的重要算法之一，并且在实际应用中取得了较好的效果。

文献检索大作业

目标跟踪系统——一、技术背景目标检测与跟踪是计算机视觉领域中最热门的研究方向之一。

目标检测是指从序列图像中寻找和提取目标的过程。

在完成目标检测后，需要在图像序列的每帧图像中对运动目标进行有效的跟踪。

有效的背景抑制是目标检测的提前，关系到整个系统的性能。

在几种典型背景抑制算法基础上利用相邻像素块间相关性对图像进行背景抑制。

目标跟踪算法采用融合Kalman滤波器的MeanShift跟踪算法，通过实验该算法可有效进行目标跟踪。

二、中外检索词主题词：目标跟踪关键词：目标跟踪同义词：对象跟踪目标跟踪系统目标识别跟踪英文全称：Object Tracking System英文缩写：OTS三、检索1.中文期刊全文数据库采用高级检索方式，选择的学科领域为基础科学、工科科技、信息科技，检索过程如下：SU=’目标跟踪’——7130篇SU=’目标跟踪’ AND KY=’目标跟踪’——2795篇SU=’目标跟踪系统’ AND KY=’目标跟踪’——156篇SU=’运动目标跟踪系统’ AND KY=’目标跟踪’——16篇[1] 李位星,范瑞霞.基于DSP的运动目标跟踪系统[J].自动化技术与应用，2004,23（4）:46-50.[2] 吴永浩，华云松，尚亮.基于OpenCV的运动目标跟踪系统研究[J].电子测试，2010（8）：21-262. 北京理工大学图书馆检索系统进入图书馆馆藏目录查询系统，选择主题词，前方一致，搜索“目标追踪”，有85个结果，选择图像处理主题，得到8个结果[1] 李硕.基于FPGA的图像目标跟踪技术研究[D].北京:北京理工大学光电学院，2012.[2] 何沁隆.基于高性能嵌入式平台的运动目标跟踪技术研究[D.北京：北京理工大学自动化学院，2012.3. CNKI中国博、硕士学位论文库采用高级检索方式，选择的学科领域为基础科学、工科科技、信息科技，检索过程如下：SU=’目标跟踪系统’——367篇SU=’目标跟踪系统’ AND KY=’目标跟踪’——225篇SU=(’目标跟踪系统研究’+’目标跟踪系统设计’) AND KY=(’目标跟踪’+’目标识别跟踪’)——26篇[1]陈丕山. 基于图像采集的目标跟踪系统研究 [D].太原：中北大学，2013:1-66.[2]郭静. 基于视觉的运动目标跟踪系统研究 [D].武汉：武汉科技大学，2012:1-57.四、导师信息目标跟踪系统作为一门新兴技术，是计算机视觉实际应用中较为突出的一个方向，涉及了较为广泛的知识面，其中较为突出的就是自动控制理论和模式识别理论，总体处于自动化专业方向。

基于meanshift算法的目标跟踪研究开题报告毕设

基于meanshift算法的目标跟踪研究开题报告毕设本文将围绕“基于meanshift算法的目标跟踪研究开题报告毕设”进行介绍和探讨。

本篇文章主要分为以下内容：研究背景，研究目的，研究方法，预期结果和研究意义。

一、研究背景首先介绍一下研究背景。

目标跟踪技术一直是计算机视觉领域的重要研究领域之一。

在众多目标跟踪算法中，本文将主要研究基于meanshift算法的目标跟踪。

二、研究目的其次是研究目的。

本文旨在研究基于meanshift算法的目标跟踪，针对现有算法的不足和难点，寻求优化和改进方法。

并且通过试验验证，提高目标跟踪的精度和实时性，更好地满足实际应用需求。

三、研究方法研究方法是本文的重点内容之一。

本文的主要方法是基于meanshift算法实现目标跟踪。

具体实现流程如下：1、对视频帧进行分割，提取出感兴趣的区域；2、提取目标颜色特征值，进行目标初始位置设定；3、不断更新目标的位置信息，直到达到停止条件，实现目标跟踪。

四、预期结果接下来是预期结果。

本文预期实现基于meanshift算法的目标跟踪，研究出实用性更强、更高效的目标跟踪算法。

并且通过实验数据分析，验证目标跟踪算法的精度和实时性的提升。

五、研究意义最后是研究意义。

本文的研究结果将具有重要的理论和实际应用价值。

一方面，基于本文得出的算法改进方法，可以提高目标跟踪算法的精度、鲁棒性和实时性，对目标跟踪算法的研究具有重要的推动作用。

另一方面，成功实现基于meanshift算法的目标跟踪可以广泛应用于人工智能、智能交通等领域，实现更好的自动化和智能化。

综上所述，“基于meanshift算法的目标跟踪研究开题报告毕设”将探究目标跟踪技术的前沿理论和实际应用，并采用基于meanshift算法的跟踪方法方案。

预计本研究对于现有的目标跟踪研究提出创新性思路和实用性改进方法，具有较高的学术和工程价值。

卡尔曼滤波目标跟踪算法

卡尔曼滤波目标跟踪算法1. 引言1.1 背景介绍在目标跟踪领域，卡尔曼滤波算法是一种广泛应用的估计方法，它通过处理传感器测量数据和系统动态模型，实现对目标状态的预测和更新。

随着目标跟踪应用的普及和需求的增加，卡尔曼滤波算法在实时目标跟踪中发挥着重要作用。

卡尔曼滤波算法最初由R.E. Kalman和R.S. Bucy在20世纪60年代提出，被广泛应用于航空航天领域。

随着计算机技术的不断发展和普及，卡尔曼滤波算法被应用到了更多领域，包括机器人导航、目标追踪、人脸识别等。

在目标跟踪中，卡尔曼滤波算法能够通过对目标状态的动态建模和传感器测量的融合，实现对目标位置、速度等信息的精准估计。

这为实时目标跟踪系统提供了重要支持，使得系统能够更好地适应复杂环境和动态场景。

本文将介绍卡尔曼滤波算法的原理、在目标跟踪中的应用，同时分析其优缺点并提出改进的方法，最后通过案例分析展示其在实际应用中的效果。

通过本文的研究，可以更深入了解卡尔曼滤波目标跟踪算法的原理和实际应用，为进一步研究和应用提供参考和借鉴。

1.2 研究意义卡尔曼滤波目标跟踪算法在目标跟踪领域具有重要的研究意义。

目标跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要研究方向，涉及到目标识别、运动估计、位置预测等问题。

传统的目标跟踪算法往往受限于噪声、运动模型不准确等因素，难以取得准确的跟踪结果。

而卡尔曼滤波算法通过对系统的动态模型和观测模型进行建模，并根据最小均方误差准则对系统状态进行优化估计，能够有效地解决这些问题。

卡尔曼滤波目标跟踪算法在目标跟踪任务中具有较高的准确性和鲁棒性，能够适应各种复杂的场景。

卡尔曼滤波算法还能够自适应地根据实时观测数据对系统进行调整，具有较强的实时性和稳定性。

深入研究和应用卡尔曼滤波目标跟踪算法可以为目标跟踪技术的发展提供重要的理论支持和技术保障，推动相关领域的进步和发展。

研究卡尔曼滤波目标跟踪算法不仅有助于提高目标跟踪的精度和效率，还对实际应用具有重要的意义。

卡尔曼滤波算法在雷达目标定位跟踪中的应用

卡尔曼滤波算法在雷达目标定位跟踪中的应用摘要：本文阐述了雷达跟踪系统中滤波器模型的建立方法，介绍了卡尔曼滤波器的工作原理，通过仿真方法，用卡尔曼滤波方法对单目标航迹进行预测，即搜索目标并记录目标的位置数据，对观测到的位置数据进行处理，自动生成航迹，并预测下一时刻目标的位置。

基于此方法的仿真实验获得了较为满意的结果，可以应用于雷达目标跟踪定位。

关键词：卡尔曼滤波；滤波模型；定位跟踪中图分类号：TN9591.引言雷达目标跟踪是整个雷达系统中的关键环节。

跟踪的任务是通过相关和滤波来确定目标的运动路径[1]。

在雷达中，人们通常只对跟踪目标感兴趣，但对目标位置、速度和加速度的测量随时都会产生噪声。

卡尔曼滤波器利用目标的动态信息去除噪声的影响，对目标位置进行较好的估计。

其可以是当前目标位置的估计滤波器、未来位置的预测、过去位置的插值或平滑。

随着计算机硬件技术和计算能力的迅速提高，卡尔曼滤波逐渐取代其他滤波方法成为ATC自动系统跟踪滤波的标准方法[2]。

卡尔曼滤波不需要独立于跟踪滤波过程的目标机动或跟踪效果检测，而是对其作统一处理，提高了算法的归一化程度。

卡尔曼滤波还可以将高度跟踪和水平位置跟踪结合起来，以考虑高度和水平方向之间可能存在的耦合。

本文从理论推导和仿真验证两方面探讨了卡尔曼滤波在单目标航迹预测中的应用，通过仿真对实验结果进行评价：卡尔曼滤波具有最佳的目标定位和跟踪精度。

1.Kalman滤波跟踪1.Kalman滤波模型•目标运动的动力学模型目标状态转移方程如下：状态转移方程描述了如何从当前时间目标的状态变量计算下一次的状态变量。

方程中的目标运动转移矩阵，反映了目标运动规律的基本部分，模型误差，反映了目标运动规律中不能被准确表达的随机偏差，是目标运动动力学模型的数学表达式。

•测量模型一般来说，传感器（雷达）可以直接检测到的目标参数并不是描述目标动力学的最合适的状态变量。

例如，二次雷达直接测量目标的俯仰角、方位角和斜距，而描述目标动力学最合适的状态变量是三维笛卡尔坐标及其导出量。

基于Meanshift与Kalman的视频目标跟踪算法

Ｍｅｎｈｆ算法，方法是一种基于迭代收敛到概ａｓｉｉ该
选模型（）Ｙ的相似程。模型根据目标区域颜
收稿日期：０１— ９— ８２１００．
作者简介：杨红霞（９５一，，１８）女湖北仙桃人，武汉理工大学自动化学院硕士研究生
标的运动轨迹。该方法在遮挡或干扰下，能性
较好，几何模型的建立非常困难，但计算量大、运
行时间长，难以实现实时跟踪；基于区域的跟踪是基于对连续帧中分割出的目标区域建立联系而提出的，Ｊ对多目标跟踪效果较好，由于只能获但
ＳＩＴｃｎｉｕｕｌｐｔｅｍａＳｉ）能较好地ＨＦ（ｏｔｏｓａａｉｅｎｈｔｎｙｖｆ
动轮廓的跟踪和基于特征的跟踪等… 。基于模
型的跟踪方法通过对运动目标进行建模，用视利频图像序列确定模型的参数，而精确分析出目从
通常有基于模型的跟踪、于区域的跟踪、于活基基
率密度的局部极大的非参数估计算法，具有实时性好，易于与其他算法集成，目标的旋转、对变形，以及边缘遮挡不敏感等优点。ＤＲＮ＿其应ＯＩ６将。用于图像滤波、分割和目标跟踪领域，通过对目标模型和后续帧候选区的颜色直方图进行相似性度量而进行跟踪。通过ＢＡＳＩ改进的ＣＭ－ＲＤＫＡ
就会导致目标跟踪丢失，且费时，无法做到实时跟踪；基于活动轮廓的跟踪则利用目标边界信息来实现跟踪Ｊ该方法能有效克服干扰或部分遮挡，

目标跟踪算法综述

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中一项重要的任务，它旨在识别并跟踪视频序列中的特定目标。

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，目标跟踪算法也得到了巨大的改进和突破。

本文将综述当前常见的目标跟踪算法，包括传统的基于特征的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法。

一、传统的基于特征的目标跟踪算法传统的目标跟踪算法主要基于目标的外观特征进行跟踪，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。

其中，最经典的算法是卡尔曼滤波器（Kalman Filter）算法和粒子滤波器（Particle Filter）算法。

卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型的滤波器，通过预测目标的位置和速度，并根据观测数据进行修正，从而实现目标的跟踪。

它的优势在于对于线性系统能够得到最优估计，并且具有较低的计算复杂度。

但是，卡尔曼滤波器对于非线性系统和非高斯噪声的处理能力较差，容易导致跟踪误差的累积。

粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的目标跟踪算法，通过生成一组粒子来表示目标的可能位置，并根据观测数据和权重对粒子进行更新和重采样。

粒子滤波器具有较好的鲁棒性和适应性，能够有效处理非线性系统和非高斯噪声。

但是，由于需要采样大量的粒子，并且对粒子进行权重更新和重采样操作，使得粒子滤波器的计算复杂度较高，难以实时应用于大规模目标跟踪。

二、基于深度学习的目标跟踪算法随着深度学习技术的飞速发展和广泛应用，基于深度学习的目标跟踪算法也取得了显著的进展。

深度学习算法通过在大规模标注数据上进行训练，能够学习到更具有区分性的特征表示，并且具有较好的泛化能力和鲁棒性。

目前，基于深度学习的目标跟踪算法主要分为两类：基于孪生网络的在线学习方法和基于卷积神经网络的离线训练方法。

基于孪生网络的在线学习方法通过将目标的当前帧与模板帧进行比较，计算相似度分数，并根据分数进行目标位置的预测和更新。

该方法具有较好的实时性和鲁棒性，但是需要大量的在线训练数据，对于目标的变化和遮挡情况较为敏感。

目标跟踪算法中的卡尔曼滤波

⽬标跟踪算法中的卡尔曼滤波在使⽤多⽬标跟踪算法时，接触到卡尔曼滤波，⼀直没时间总结下，现在来填坑。

1. 背景知识在理解卡尔曼滤波前，有⼏个概念值得考虑下：时序序列模型，滤波，线性动态系统1. 时间序列模型时间序列模型都可以⽤如下⽰意图表⽰：这个模型包含两个序列，⼀个是黄⾊部分的状态序列，⽤X表⽰，⼀个是绿⾊部分的观测序列（⼜叫测量序列、证据序列、观察序列，不同的书籍有不同的叫法，在这⾥统⼀叫观测序列。

）⽤Y表⽰。

状态序列反应了系统的真实状态，⼀般不能被直接观测，即使被直接观测也会引进噪声；观测序列是通过测量得到的数据，它与状态序列之间有规律性的联系。

上⾯序列中，假设初始时间为t1, 则X1,Y1是t1时刻的状态值和观测值，X2,Y2是t2时刻的状态值和观测值...，即随着时间的流逝，序列从左向右逐渐展开。

常见的时间序列模型主要包括三个：隐尔马尔科夫模型，卡尔曼滤波，粒⼦滤波。

2. 滤波时间序列模型中包括预测和滤波两步预测：指⽤当前和过去的数据来求取未来的数据。

对应上述序列图中，则是利⽤t1时刻X1,Y1的值，估计t2时刻X2值。

滤波：是⽤当前和过去的数据来求取当前的数据。

对应上述序列图中，则是先通过上⼀步的预测步骤得到X2的⼀个预测值，再利⽤t2时刻Y2的值对这个预测值进⾏纠正，得到最终的X2估计值。

（通俗讲，就是通过X1预测⼀个值, 通过传感器测量⼀个值Y2, 将两者进⾏融合得到最终的X2值）3.线性动态系统卡尔曼滤波⼜称为基于⾼斯过程的线性动态系统(Linear Dynamic System, LDS), 这⾥的⾼斯是指：状态变量X t和观测变量Y t都符合⾼斯分布；这⾥的线性是指：X t可以通过X t−1线性表⽰，Y t可以通过X t线性表⽰；如果⽤数学表达式来表达这两层含义如下：X t=FX t−1+w t−1,w t−1∼N(0,Q)上⾯表达式中F是⼀个矩阵，常称作状态转移矩阵，保证了X t和X t−1的线性关系(线性代数中，矩阵就是线性变换)；w t−1常称作噪声，其服从均值为0，⽅差为Q的⾼斯分布，保证了X t服从⾼斯分布(因为⾼斯分布加上⼀个常数后依然是⾼斯分布)。

行人跟踪算法

行人跟踪算法行人跟踪是在车辆正常运行过程中实时的跟踪检测到的行人的算法。

在实际应用中，仅仅使用行人检测很难有效的满足行人检测的实时性和稳定性。

因此对行人检测的跟踪是十分必要的。

行人跟踪一般是通过对检测到的行人区域进行颜色和纹理的分析。

目前对于行人跟踪问题的主要研究方法有：卡尔曼滤波跟踪方法和均值偏移跟踪方法。

1. 卡尔曼滤波跟踪算法卡尔曼滤波在近20年来取得了长足的发展。

把目标的位置，速度和加速度作为目标状态矢量，通过目标的动力学方程来描述目标状态的变化，利用递推的计算方法，目标的状态可以方便的估计出来，这样目标的航迹就可以建立起来。

建立在非线性运动模型上的卡尔曼滤波称为扩展的卡尔曼滤波。

在雷达跟踪系统中，我们所用到的是离散型卡尔曼滤波。

离散卡尔曼滤波的状态方程，测量方程以及推广方程如下：状态方程：)1()1/()1()1,()(--Γ+--=k w k k k X k k k X φ (2.1) 测量方程：)()()()(k v k X k H k Z += (2.2)式中：X (k )为所要进行估计的状态值，)1/(-k k φ为状态转移矩阵，w (k )为协方差矩阵为Q 的状态噪声，H (k )为测量转移矩阵，v (k )为协方差矩阵为Ｒ的测量噪声。

状态预测方程：ˆˆ(/1)(/1)(1/1)Xk k k k X k k φ-=--- (2.3) 预测估计值协方差矩阵：)1/()1()1/()1/()1/1()1/()1/(-Γ--Γ+----=-k k k Q k k k k k k P k k k k P T T φφ (2.4)增益矩阵：1)]()()1/()()[()1/()(-+--=k R k H k k P k H k H k k P k K T T (2.5)滤波估计值：ˆˆˆ(/)(/1)()[()()(/1)]Xk k X k k k k Z k H k X k k =-+-- (2.6) 滤波估计值协方差矩阵：)1/()()()1/()/(---=k k P k H k k k k P k k P (2.7)在卡尔曼滤波过程中，只有确定了状态估计初始值ˆ(0)X和滤波估计值协方差矩阵的初始值Ｐ(0)，整个滤波过程才能启动。

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