运动目标跟踪(入门级) ppt课件
运动目标跟踪
运动目标跟踪运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。
它在实际应用中具有广泛的用途，例如视频监控、交通监控、自动驾驶等。
运动目标跟踪的目标是识别和跟踪视频中的感兴趣目标，并在目标移动、形状变化、遮挡等复杂场景下保持准确的跟踪。
跟踪的过程一般包括目标检测、目标定位和目标跟踪三个步骤。
首先，目标检测是从视频中检测出所有可能的目标区域。
常用的目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等。
这些算法可以快速准确地检测出目标区域，并生成候选框。
然后，目标定位是确定目标在当前帧中的准确位置。
目标定位一般采用基于特征的方法，通过计算目标候选框与目标模板之间的相似度来确定目标的位置。
常用的目标定位算法包括颜色直方图、HOG特征等。
这些算法可以通过算法模型进行目标定位，并快速准确地输出目标的位置。
最后，目标跟踪是在视频序列中持续追踪目标，并在目标发生变化或遮挡时进行目标重新定位和跟踪。
常用的目标跟踪算法包括基于粒子滤波器的跟踪算法、卡尔曼滤波器跟踪算法等。
这些算法可以利用目标模型和观测模型进行目标跟踪，并实时更新目标的位置和状态。
运动目标跟踪的关键技术包括目标检测和定位、目标跟踪和状态估计、特征提取和匹配等。
当前，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的运动目标跟踪方法已经取得了很大的突破。
这些方法可以通过大规模的数据训练模型，实现更加准确和鲁棒的目标跟踪效果。
总之，运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。
它在实际应用中具有广泛的用途，并且随着深度学习技术的发展，其性能和效果正在不断提高。
将来，运动目标跟踪技术有望在各个领域得到更广泛的应用。
第二章 运动目标监测和跟踪
第二章运动目标监测和跟踪2.1运动目标检测运动目标检测(Motion Detection)是指在输入视频图像中判断与背景图像相比是否存在相对运动的前景目标和物体，并根据灰度、边缘、纹理等二维图像特征将运动前景进一步分割为若干独立目标。
在实际应用中，一个好的运动目标检测算法，通常应该具有以下几个特征【12】：◆不受环境的变化(如天气和光照变化等)而影响结果；◆不受背景中个别物体的运动(如水波、风吹树动等)而影响结果；◆不受目标及背景中的阴影而影响结果；◆对复杂背景和复杂目标仍然有效；◆检测的结果应满足后续处理(跟踪分析)的精度要求；图2-1描述了检测算法的一般流程图。
常见的运动目标检测算法有：帧间差分法、背景差分法及光流法等，以下将分别进行介绍。
Fig.2—1Flow chart of detection algorithm2.1.1帧间差分法帧间差分法[23-241就是将视频序列中相邻的两帧或几帧做象素域上的减法运算，以得到帧间的不同图像的信息。
在摄像头固定的情况下，对连续的图像序列中的相邻两帧图像采用基于像素的帧差法来提取图像中的运动区域，设k 帧和第k+l 帧(或者看做21t t 和时刻)采集到同一背景下的两幅运动图像的灰度值为1),(+k k f y x f 和，则差分图像的定义为：),(),(),(11y x f y x f y x D k k k -=++ （2.1）对上式的差分结果进行阈值处理，就可以提取出运动物体。
对差分图像),(y x f d 二值化，当某一像素的灰度值大于给定阈值T 时，认为该像素为目标像素，即该像素属于运动目标；反之，则属于背景。
这一步的目的就是为了区分背景像素和目标像素，得到：T y x D T y x D k k k y x R >≤+++=),(),(10111{),( (2.2)其中，l 表示前景像素值，0表示背景像素值。
然后再对),(1y x R k +进行连通性分析，就可以得到连通区域的面积。
目标检测目标跟踪报告课件(PPT 85页)
动检测及阴影处理，省去了大量的浮点型运 算，提高了算法的效率。
➢ 检测步骤：
（1）初始码本的建立 （2）前景运动目标检测 （3） 阴影和高亮问题的解决 （4）目标检测过程的码本实时更新
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车辆跟踪方法的实现
➢ 基于Kalman 滤波的车辆跟踪 ➢ 通过运动估计和目标匹配两个模块实现对车
3
视频序列运动检测
• 对于动态场景，由于目标与摄像头之间存在复杂的
相对运动，运动检测富有挑战性。传统的帧差方法 已经不再适用，如何能对全局的运动进行估计和补 偿，成为问题的关键。
第一帧
4
帧差图像
解决思路
• 要检测动态场景中的运动目标，关键在于对场景的
运动进行估计，通过估计出的运动参数补偿其运动， 最后使用帧差法得到运动目标。
➢ 视频采集设备，如网络摄像机、DV和图像采集卡
等采集的视频序列大多是YUV格式的，如果要在 RGB空间做运动检测，则需要进行从YUV空间到 RGB空间的转换，而该转换运算为浮点型运算， 运算量大；
➢ 原算法在RGB空间进行阴影处理时，需要做浮点
型运算，进一步加大了运算量。
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基于改进码本的车辆检测实现
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基于码本模型的运动目标检测方法
➢ 码本方法：
计算聚类均值和样本与它的距离,不涉及概 率运算,运算速度较快； 码本方法能处理高亮和阴影问题，而且训练 时允许有前景运动目标。 该算法具有较强的鲁棒性，能实现对运动目 标较好的检测。
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基于码本模型的运动目标检测方法
原码本算法对RGB空间的视频序列， 已具有较好的检测效果，有一些不足 之处：
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基于码本模型的运动目标检测方法
第三章 运动目标跟踪
第三章运动目标跟踪方法3.1 引言运动目标跟踪是机器视觉领域内一个备受关注的课题，图像中运动目标的跟踪技术通常是通过目标检测来进行跟踪。
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，来实现目标的跟踪。
在机器视觉研究领域里，随着技术不断发展，自动目标跟踪(ATR)越来越受到研究者的重视，具有广阔的应用前景。
运动目标的跟踪在虚拟现实、工业控制、军事设备、医学研究、视频监控、交通流量观测监控等很多领域都有重要的实用价值。
特别在军事上，先进的武器导航、军事侦察和监控中都成功运用了自动跟踪技术。
而跟踪的难点在于如何快速而准确的在每一帧图像中实现目标定位。
3.2 单一摄像头常见跟踪方法简介基于视频的目标检测、跟踪等技术的发展，使得摄像头系统的应用越来越广泛，其研究也越来越深入。
从单一摄像头到多摄像头的场景监控，监控技术越来越成熟，下面就两类目标跟踪问题进行研究。
目前，根据不同跟踪方法可分类为如下几类。
1、基于区域的跟踪基于区域的跟踪是根据图像中对应于运动目标区域的变化来实现跟踪。
运动区域一般通过背景图像与当前帧图像比较来获取，因此需要对背景图像动态更新，难点在于处理运动目标的影子和遮挡情况。
基于区域的跟踪方法目前已有较多的应用，如Wren利用小区域特征进行室内单人的跟踪，将人体看作由头、躯干、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成，重庆邮电大学硕士论文第二章运动目标检测与跟踪理论基础利用高斯分布建立人体和场景的模型，属于人体的像素被规划于不同的身体部分，通过跟踪各个小区域来完成整个人的跟踪；McKenna等将跟踪过程建立在区域、人、人群三个抽象级别上执行，区域可以合并和分离，而人是由许多身体部分区域在满足几何约束的条件下组成的，同时人群又是由单个的人组成的，因此利用区域跟踪器并结合人的表面颜色模型，在遮挡情况下也能够较好地完成多人的跟踪。
但是在复杂情况下，基于区域的跟踪方法还缺乏可靠性，并且不能很好地获取物体的3D位置、方位。
体育心理学：运动中的目标定向和目标设置PPT课件
2011.9.9
体育心理学 张清（讲师）
体育教学中如何培养学生的学习目标定向
• • • •
引导学生关注自身的动作技能学习 合理运用表扬的激励方式 合理采用分组教学的形式 合理的评价方式
枣庄学院体育系
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体育心理学 张清（讲师）
第二节 目标设置
• 定义 • 作用 • 原则
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体育心理学 张清（讲师）
• 结合自己在体育学习中的实际情况，谈谈 自己是否有自己的目标设置。设置的长期 目标是什么？自己的短期目标是什么？
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体育心理学 张清（讲师）
团队目标的设置方法
• • • • 团队定义 团队作用 团队目标的设置方法 注意的问题
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体育心理学 张清（讲师）
教师与学生共同制定目标
• 在体育教学中，教师和学生一起制定目标不仅可 以尊重学生的个人意志，促进教师与学生之间的 相互交流和沟通，还有助于提高学生责任感和积 极性，充分发挥学生的创造性。
• 在体育教师和学生共同携手制定目标的过程中， 学生与教师之间可以进行相互交流，便于学生理 解教师的计划和意图，有利于目标的实现。
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体育心理学 张清（讲师）
团队目标的作用
• 团队目标具有凝聚作用。
• 团队目标具有导向作用。
• 团队目标具有激励作用。
• 团队目标也是评价团队各项工作成绩好坏、质量
高低的尺度。
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2011.9.9
体育心理学 张清（讲师）
团队目标的设置方法 • 三个阶段
《目标跟踪》课件
目标跟踪技术未来的应用前景
随着计算机视觉和人工智能的发展，目标跟踪技术将在智能交通、安防监控等领域实现更广 泛的应用。
引领目标跟踪技术发展的领军企业
一些技术领先的企业，如Google、Facebook、华为等，正致力于目标跟踪技术的研究和应 用。
1
物体检测
常用的物体检测算法包括直方图目标检测、基于区域的CNN物体检测等，用于 检测视频中的目标。
2
物体跟踪
基于相关滤波的目标跟踪算法和深度学习目标跟踪算法等，可以实时追踪目标的 位置和运动。
常见的物体检测及跟踪算法
1 直方图目标检测
通过对目标的颜色和纹理特征进行建模，实 现在视频中的准确检测与定位。
《目标跟踪》PPT课件
目标跟踪是一项重要的技术，该课件将介绍目标跟踪的定义、应用场景、技 术原理，以及常见的物体检测和跟踪算法，还会展望未来的发展趋势。
什么是目标跟踪
目标跟踪是指根据预定的目标，在视频中实时追踪并确定其位置和运动轨迹的踪的定义
目标跟踪是一种针对特定目 标进行的视觉分析技术，它 能从视频中识别、追踪并分 析目标的运动。
目标跟踪的应用场景
目标跟踪技术可以应用于视 频监控、智能交通、人机交 互、虚拟现实等领域，提供 更智能化、交互性更强的体 验。
目标跟踪的分类
目标跟踪可以分为单目标跟 踪和多目标跟踪两种类型， 根据需求选择适合的目标跟 踪算法。
目标跟踪的技术原理
目标跟踪技术基于物体检测和物体跟踪的原理。物体检测用于识别视频中的目标，而物体跟踪用 于追踪目标的位置和运动轨迹。
2 基于区域的CNN物体检测
运动中目标定向和目标设置PPT课件
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教师与学生共同制定目标
• 在体育教学中，教师和学生一起制定目标不仅可以尊重学生的 个人意志，促进教师与学生之间的相互交流和沟通，还有助于 提高学生责任感和积极性，充分发挥学生的创造性。
• 在体育教师和学生共同携手制定目标的过程中，学生与教师之 间可以进行相互交流，便于学生理解教师的计划和意图，有利 于目标的实现。
运动道德和攻击性行为
• 不同目标定向的学生对于运动情境中取得成就的正当手段的理解是不同的。等（ 对中学篮球运动员研究发 现，学习目标定向的运动员更重视运动场上的道德修养，而成绩目标定向的学生比较欣赏采用欺骗性行为 去获得成功。成绩目标定向高的学生比成绩目标定向低的学生更有可能在比赛中伤害其他人。
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目标执行环节的注意点
• 利用团队目标实现团队成员的自我控制与自我管理 • 监督与咨询 • 反馈与指导 • 信息管理
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检查阶段
• 目标的激励与核 • 目标的检查和调节
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设置团队目标时应该注意的问题
• 注意不要设立高不可攀的目标。 • 注意不要低估团队成员的潜力，他们有能力完成一个比现在更
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团队目标的设置方法
• 三个阶段
计划、执行、检查阶段。
• 四个环节
目标确定环节、目标分解环节、 目标执行环节、目标评估环节。
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目标确定环节的注意点
• 由谁来确定团队目标非常重要。 • 团队的目标必须跟团队的目的相联系。 • 采用一定的程序来随时调整目标，或者说来修正目标。 • 注意将个人目标和团队目标结合起来。 • 在目标确定后，必须有效地把目标传达给所有的团队成员及相
运动跟踪)
9.1 Track Motion（运动跟踪） • 9.1.1 跟踪的原理与应用
图9-1 前期实拍素材
图9-2 合成后效果
9.1.2 运动跟踪的设置
图9-6 素材预览窗口中的跟踪点
9.1.3 运动跟踪的类型 • • • • • 1. 位移跟踪 2. 旋转跟踪 3. 旋转和移动跟踪 4. 透视跟踪 5. 自动跟踪
9.1.4 利用四点跟踪替换屏幕素材
图9-46 素材预览窗口中四点跟踪范围框
9.2 Stabilize Motion（运动稳定）
图9-64 素材预览窗口中的跟踪点
图9-71 稳定跟踪完成效果
9.3 习题 • 1. 打开“\素材\09\课后练习\运动跟踪”目录下的素材， 对本段素材进行运动跟踪。创建一个文字层，使文字跟 随素材中气球的运动。 • 2. 打开“\素材\09\课后练习\运动稳定”目录下的素材， 对这段素材进行稳定跟踪。
THE END !
第五讲 运动追踪
运动追踪一、运动跟踪与运动稳定介绍1、跟踪控制器（tracker controls）方法1、在时间线窗口中选择要跟踪的层，然后Animation\Track Motion(运动跟踪)或Stabilize Motion(运动稳定)方法2、在时间线窗口中选择要跟踪的层，单击Tracker Controls(跟踪控制器)面板中的Track Motion（运动跟踪）或Stabilize Motion（运动稳定）按钮，即可对该层进行运动跟踪。
跟踪控制器相关项目：Track Motion（运动跟踪）按钮，对选定层运用运动跟踪效果Stabilize Motion（运动稳定）按钮，对选定层运用运动稳定效果Motion source跟踪源：可从右侧下拉菜单中，选择要跟踪的层Current track当前跟踪器，当有多个跟踪器时，从右侧下拉菜单中选择要使用的跟踪器Track type 跟踪器类型。
包括stabilize(稳定器)对画面稳定跟踪；transform转换器，对位置、旋转、和缩放进行跟踪；parallel corner pin（平行四边形边角跟踪器），对平面中的倾斜和旋转进行跟踪，但无法跟踪透视，只需要3个点即可跟踪；perspective corner pin( 透视边角跟踪器)对图像进行透视跟踪；paw(表达式跟踪器)对位移进行跟踪，但其跟踪计算结果只能保存在原图像属性中，在表达式中可以调用这些跟踪数据。
Position位置，使用位置跟踪Rotation旋转，使用旋转跟踪Scale缩放，使用缩放跟踪Edit target 编辑目标按钮；打开motion target( 跟踪目标)对话框，可以指定跟踪传递的目标（勾选effect point control）Options 选项按钮，打开对话框：包括RGB 亮度通道和饱和度通道Process before match 在追踪程序前处理BlurEnhance 提高：锐化边界，使其更容易追踪Track Fields追踪场，使帧速率倍增，保证隔行扫描的两个视频场都能追踪Subpixel positioning子像素定位：将特征区域中的像素划分的更细小，以获得更精确的追踪，但需要更多的时间Adapt feature if confidence is below -%(如果精度低于-%指定的运动宽容度，则使用惯性推测特征区域的位置Extrapolate motion推算运动Analyze 分析：用来分析跟踪。
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精品资料
1 概述
安防监控领域的应用
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1 概述
交通管理领域的应用
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1 概述
军事领域的应用
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2 运动目标检测
运动目标检测是运动目标跟踪的前提；运动 目标检测，依据目标与摄像机之间的关系可以 分为：
静态背景下的运动检测
动态背景下的运动检测
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2.1 静态背景下的运动检测
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5 基于卡尔曼滤波器的跟踪方法
利用前一帧获得的参数作为Kalman滤波的状 态变量，当前帧获得的参数作为观测值，通过 Kalman滤波推到获得估计值
用估计值预测下一时刻目标的位置 目标匹配搜索 卡尔曼滤波器参数的修正
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谢谢大家！！！
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3.3 粒子滤波
当假设系统状态模型和观测模型都是非线性且 符合不高斯分布，同时假设噪声也不是高斯分 布，粒子滤波器是比较合适的滤波器。
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4 最简单的例子——模板匹配法
把全图的所有子区域和目标模板比较一下， 找到最像目标模板的子区域，即目标的位置 。
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4 最简单的例子——模板匹配法
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3 运动目标跟踪处理三步骤
运动目标的准确分割对于获取特征信息很重要
原图
阈值分ppt课割件
高斯模型分割
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3 运动目标跟踪处理三步骤
步骤二：相似性度量计算（目标建模） 常用的方法有：欧式距离、马氏距离、棋盘
距离、加权距离、相似系数、相关系数等
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3 运动目标跟踪处理三步骤
实时更新的模板
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3.1 Mean-Shift （均值偏移）
彩色直方图作为匹配特征，Mean-Shift跟踪 算法反复不断的把数据点朝向mean-Shift矢量 方向移动，最终收敛到某个概率密度函数的极 值点。
Mean-Shift跟踪算法中，相似度函数用于刻 画目标模板和候选区域所对应的两个核函数直 方图的相似性。因此，这种方法将跟踪问题转 化为Mean-Shift模式匹配问题。
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2.1.1 光流法
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2.2.2 邻帧差分法
将连续的两帧或三帧图像对应像素点的灰度 值相减，当环境亮度变化不大时，如果对应像 素相差很小，则认为这是由目标运动引起的， 该处像素标记为运动目标。
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2.2.2 邻帧差分法
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2.2.3 背景相减法
建立一个无运动目标的背景图像（第1帧无 运动目标的图像或前N帧无运动目标的图像的 均值或中值），然后将当前图像的像素值与背 景图像的像素值相减，通过设置一定的阈值， 风格运动目标。
运动目标跟踪
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1 概述
运动目标跟踪在军事制导，视觉导航，机 器人，智能交通，公共安全等领域有着广泛的 应用。例如，在车辆违章抓拍系统中，车辆的 跟踪就是必不可少的。在入侵检测中，人、动 物、车辆等大型运动目标的检测与跟踪也是整 个系统运行的关键所在。所以，在计算机视觉 领域目标跟踪是一个很重要的分支。
假设目标模板是一个10*10的图像，可以被看作是 一个100维的向量，每一维是一个像素点的灰度值。 然后把这个向量和图像中的每一个子区域作比较，找 出相关系数最大的子区域，目标的位置就找到了。
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4 最简单的例子——模板匹配法
需要考虑的问题：
相关系数 算法加速 搜索策略 模板大小
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3.1 Mean-Shift （均值偏移）
1. 选择窗口的大小和初始位置Fra bibliotek2. 计算此时窗口内的质心 3. 调整窗口的中心到质心 4. 重复2和3，直到每次窗口移动的距离小于一
定的阈值
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3.2 Kalman滤波
卡尔曼滤波器是一个有噪声线性动态系统状 态预估的递归算法，它是一个不断预测与校正 的过程。当假设系统状态模型和观测模型都是 线性且符合高斯分布，同时假设噪声也是高斯 分布，线性卡尔曼滤波器是最优的滤波器。
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2.2.3 背景相减法
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2.2 动态背景下的运动检测
监控过程中，目标和背景都在发生运动或变化， 根据相机的运动形式分为以下两种 ：
相机支架固定 相机置于移动设备之上
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3 运动目标跟踪处理三步骤
步骤一：目标的有效描述（特征提取）
提取目标的特征来达该目标，例如：图像的 边缘、轮廓、形状、纹理、区域、直方图、矩 特征、变换系数等
步骤三：目标区域搜索匹配（特征匹配） 常见的预测算法有：Kalman滤波、粒子滤
波、Mean-Shift等 。
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3 运动目标跟踪处理三步骤
将目标分片，建立目标分片表现模型（模板）。在目 标上一帧的位置周围遍历搜索，找到与目标模板相似 度最高的候选目标作为跟踪结果。
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3 运动目标跟踪处理三步骤
整个监控过程中只有目标在运动，常用方法：
背景差方法 帧间差方法 光流场法
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2.1.1 光流法
光流场是空间运动物体被观测表明上的像素 点运动产生的瞬时二维速度场，包含了物体表 面结构和动态行为的重要信息。
光流法是给图像中的每一个像素点赋予一个 光流矢量（即速度矢量），当物体和图像背景 存在相对运动时，运动物体所形成的速度矢量 必然和邻域背景速度矢量不同，通过对序列图 像光流场的分析，计算出运动场后，对场景进 行分割，从而检测出运动目标。