位置跟踪系统ART成功案例介绍
定位成功案例
定位成功案例最近的定位技术在不同的领域都取得了巨大的成功，以下是一个定位成功案例。
在医疗领域，定位技术（如全球定位系统）被广泛应用于手术导航和病人定位等方面。
以手术导航为例，定位系统可实时追踪手术器械和患者体内的位置，使医生能够精准地进行手术。
一家医院最近成功采用了这项技术，将手术器械与定位装置连接，通过系统监控器可以实时显示手术器械在患者体内的位置。
医生通过观察监控器上的图像，可以精确地操纵手术器械，减少手术风险和时间，并提高手术成功率。
在交通领域，定位技术被广泛应用于车辆定位和导航系统。
一家物流公司最近引入了高精度的车辆定位系统，可以实时监控车辆的位置和行驶轨迹。
通过集成导航系统和定位技术，公司可以精确地计算车辆的到达时间，并提供准确的货物跟踪服务。
这一技术的引入大大提高了物流公司的运输效率，减少了货物丢失的风险，提升了客户的满意度。
在旅游领域，定位技术被广泛应用于导航和旅游体验等方面。
一家旅行社最近推出了一款基于定位技术的导游app。
用户只需在手机上下载app，就可以获得高精度的定位和导航服务。
app中内置了旅游景点的详细信息和导览路线，用户可以根据自己的兴趣自由选择游览路线，并准确地找到目的地。
这款app的推出不仅提升了用户的旅游体验，也为旅行社带来了更多的客户和收益。
在安全领域，定位技术被广泛应用于失踪人员的搜救和紧急救援等方面。
最近有一名迷路的登山者在被困山区多日后得救，这与定位技术的应用有着密切关系。
登山者在登山时携带了一个定位设备，能够定时发送信号以确保自己的安全。
当登山者走失时，搜救人员根据定位设备发送的信号，可以追踪到登山者的位置，并及时展开搜救行动。
这一技术的成功应用挽救了登山者的生命，成为人们心目中的成功案例。
综上所述，定位技术在不同的领域都取得了巨大的成功。
从手术导航到交通管理，从旅游体验到紧急救援，定位技术的应用为人们的生活带来了便利和安全。
相信随着技术的不断发展，定位技术将有更广阔的应用前景，为我们的生活带来更多的惊喜和便利。
手机移动定位系统的设计与实现优秀毕业论文 参考文献 可复制黏贴
硕 士 研 究 生：曹伟
导
师：李斌教授
副 导 师：蒋纯波工程师
申 请 学 位：工程硕士
学 科 、 专 业：软件工程
所 在 单 位：软件学院
答 辩 日 期：2006 年 6 月
授 予 学 位 单 位：哈尔滨工业大学
Classified Index：TP319 U.D.C.: 621.3
Dissertation for the Master’s Degree in Engineering
本课题针对在移动通信系统中对手机进行定位的特征基于普天信息技术4哈尔滨工业大学工程硕士学位论文研究院高可用电信级业务应用开发平台应用移动定位技术实现对手机的定位不仅能够实现对手机的定位而且还能减少定位的时间以及提高定位的精章绪论简要描述课题的来源背景及研究目的以及与手机移动定位系统相关的国内外研究现状
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文
services applications development platforms of institute of Putian, this paper introduces how to design and realization the mobile phone positioning system, design and realize the system functions by using programming languages. This paper give the result of testing in the actual network environment in order to verify the system performance. Keywords mobile communication network, mobile position, mobile phone
工业机器人使用与维护
机电工程学院课程报告课程名称：工业机器人使用与维护专业：机械工程及自动化年级: 2012级班级：机械一班姓名：学号:任课老师:一、前言机器人技术是融合了电子技术、机械技术等多种新兴技术的一种高新技术。
工业机器人先后经历了从第一代示教再现机器人、第二代离线编程机器人，到现在的第三代智能机器人三个过程。
焊接作为工业“裁缝”，是工业生产中非常重要的加工手段，焊接质量的好坏对产品质量起着决定性的影响，同时由于焊接烟尘、弧光、金属飞溅的存在，焊接的工作环境又非常恶劣。
随着先进制造技术的发展，实现焊接产品制造的自动化、柔性化与智能化已经成为必然趋势，采用机器人焊接已经成为焊接技术自动化的主要标志。
二、焊接机器人目前的使用情况我国焊接机器人的应用主要集中在汽车、摩托车、工程机械、铁路机车等主要行业。
汽车是焊接机器人的最大用户，也是最早的用户。
早在 20 世纪 70年代末，上海电焊机厂与上海电动工具研究所合作研制了直角坐标机械手, 成功应用于上海牌轿车底盘的焊接。
一汽公司是我国最早引进焊接机器人的企业， 1984 年起先后从 KUKA 公司引进了 3 台点焊机器人，用于当时“红旗牌”轿车的车身焊接和“解放牌" 车身顶盖的焊接. 1986 年成功地将焊接机器人应用于前围总成的焊接，并于 1988 年开发了机器人车身总焊线。
20 世纪 80 年代末和 20 世纪 90 年代初，德国大众公司分别与上海和一汽成立合资汽车厂生产轿车，虽然是国外的二手设备, 但其焊接自动化程度和装备水平让我们认识到了与国外的巨大差距。
随后二汽在货车及轻型车项目中都引进了焊接机器人. 可以说 20 世纪 90 年代以来的技术引进和生产设备、工艺装备的引进使我国的汽车制造水平由原来的作坊式生产提高到规模化生产, 同时使国外焊接机器人大量进入中国。
由于我国基础设施建设的高速发展带动了工程机械行业的繁荣, 工程机械行业也成为较早引入焊接机器人的行业之一。
基于TDOA和TOA的定位技术研究
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摘要
摘要
无论是在民用系统还是在军用系统中，对目标的精确定位，都有着非常重要 的作用。有源定位、无源定位以及自定位是目前常见的三种目标定位问题。其中， 无源定位是在对目标不发射电磁波的条件下，通过测量辐射源诸如通信发射机、 雷达等的电磁波，来确定目标的位置信息。其定位方式决定了无源定位具有隐蔽 性强、不易被察觉的优点，因而使其成为现代一体化防空系统、远程预警系统以 及机载对敌等方面的重要组成部分，在电子对抗领域发挥着与日俱增的关键作用。 目前，在对目标的定位问题中，常用的定位参数主要有到达时差(TDOA)、到达时 间(TOA)、到达角(AOA)以及它们的混合参数等。
一 方 面 ， 本 文 分 别 研 究 并 分 析 了 基 于 TDOA 信 息 的 静 止 目 标 和 基 于 TDOA/FDOA 信息的运动目标的定位算法。对于静止目标，主要介绍了几种经典 的 TDOA 无源定位算法，并分析了各自的定位性能；对于运动目标，主要研究了 几种常用的基于 TDOA 测量值和 FDOA 测量值的联合定位算法。
（2）第二章首先介绍了 TDOA 定位算法的基本原理以及估计 TDOA 值的主 要方法，然后重点介绍了 3 种典型的 TDOA 定位算法，包括加权最小二乘(WLS) 算法、泰勒级数法以及 Chan 算法，并分别分析比较了各算法的优缺点及其定位性 能。
（3）第三章首先介绍了一种近些年提出的多维尺度分析（MDS）算法以及它 在 TOA 定位问题中的应用，随后在此基础上对该算法进行改进，针对多运动基站 的 TOA 定位模型，提出了一种新的利用多个时刻 TOA 测量值的 MDS 定位算法， 该算法考虑了二阶误差项的影响，在传统 MDS 算法的基础上利用了多个时刻的基 站位置信息和 TOA 测量信息，进一步提高了定位精度。
FARO激光跟踪仪案例一
车工专家采用FARO 激光跟踪仪(FARO Laser Tracker)，只需耗费一半时间，即可达到更高精度更高智能的工程与技术往往是促进任何工业发展的关键动力。
其中，精密工程科学至今依然是制造业的复杂制造工艺的核心因素。
Self Levelling Metal Machines Pte Ltd (SLMM)正是一家精密工程公司，该公司是业务遍布全球的Self Levelling Machines (SLM)公司属下成员之一。
SLMM 创办于2000年，是Self Levelling Machines (Australia)与Metal Machines Engineering Services (Singapore)两家公司的联盟企业，公司总部设在新加坡。
SLMM 为多家公司提供巨型的原位精密车工服务，包括镗孔、铣削及钻孔等。
SLMM 项目工程师Lok Qiuquan 分享其经验时表示，“我们多数客户是来自海事与岸外工业。
我们所从事的岸外石油加工产品包括浮式生產儲油及卸油系統(FPSO)、转塔系泊系统、岸外起重機及悬链锚腿系泊(CALM)浮筒等等。
这些部件的体积非常巨大，无法放置在一般的车工中心，我们必须将设备带到客户所在地点，在现场为他们进行车削。
”SLMM 所承接的所有项目，都必须在车削工作开始前及完成后进行检验。
模拟安装、机器对准及几何尺寸检验等都是SLMM 的日常工作之一。
“这些工作需要详细测量，每次测量的条件都可能有所不同。
”Lok 表示，“测量对象可能是30毫米的小孔，也可能是直径30米的巨型结构，经常需要使用多种不同的传统仪器和手持工具。
”这些测量方法尽管效果相对良好，但是SLMM 依然在寻求效率更高的替代方法。
“由于我们的项目日益复杂，我们意识到需要改善工作流程，以防止出现瓶颈。
我们的美国伙伴向我们推荐FARO 激光跟踪仪，因为他们使用后觉得效果极好，尤其是针对需要用到圆形自调平机器(CSLMs)的项目而言。
机器人视觉定位引导案例
机器人视觉定位引导案例
一个常见的机器人视觉定位引导案例是机器人在一个陌生环境中，使用视觉定位技术来导航自己到达目标位置。
这种案例中，机器人可以使用相机和视觉传感器来感知周围环境，并利用图像处理算法来提取关键特征，如地标或标志物。
一种常见的方法是使用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法来建立环境地图，并根据这个地图来确定机器
人当前位置。
机器人首先利用相机拍摄周围环境的图像，并使用特征提取算法来检测和跟踪环境中的特征点。
然后，机器人根据检测到的特征点的位置信息，将其与先前建立的地图进行匹配，从而确定自己的位置。
一旦机器人确定了自己的当前位置，它可以使用路径规划算法来计算到达目标位置的最佳路径。
路径规划算法可以考虑机器人的运动能力和环境的障碍物，以确定最佳路径。
一旦机器人确定了最佳路径，它可以使用视觉定位来引导自己沿着路径前进。
机器人可以使用相机和视觉传感器来检测环境中的特征，并根据这些特征的位置信息来调整自己的行动。
例如，如果机器人检测到自己偏离了路径，它可以使用视觉定位来纠正自己的运动，使其回到正确的路径上。
总的来说，机器人视觉定位引导案例利用相机和视觉传感器来感知环境，并使用图像处理和定位算法来确定机器人的位置和计算最佳路径。
这种案例可以在各种不同的场景中应用，如导航机器人、无人驾驶车辆等。
AI技术的七个成功案例解析
AI技术的七个成功案例解析
一、智能家居
智能家居是将家居家电、灯光、门窗、空调、影音器材、安防等连接
在一个系统，这个系统需要支持远程控制、语音控制、场景模式匹配、设
备组合等功能，目的是为用户提供更舒适的生活环境，如低功耗、智能控制、智能安全等。
采用智能家居技术的成功案例可以参考欧瑞士家居系统。
该系统集成传感器、摄像头、智能锁、智能门铃等多种设备，实现了智能
报警、开门等功能，可以通过智能手机远程控制家居安防、家庭影音等设备，实现智能家庭的安全可靠，舒适方便的生活环境。
二、语音助手
语音助手是采用语音录入技术，实现语音控制、语音输入等功能的智
能助手，可以实现个性化设置、智能聊天等功能，有效提高用户体验。
比
如谷歌语音助手、亚马逊语音助手和小爱同学等，它们均支持语音输入，
可以实现智能语音交互、等功能，为用户提供极致的使用体验和便利，智
能语音助手也被越来越多的人接受和认可。
三、自动驾驶车
自动驾驶车是利用视觉技术、激光技术、GPS技术等对路面状况进行
实时监测，实现自动避障、道路识别和定位等功能的智能汽车。
ART动作捕捉_PPT_v01
2
系统工作原理
跟踪目标
ART相机
ATC服务器
Dtrack软件
原理
3
跟踪系统
ARTTRACK TRACKPACK
产品介绍1 交互设备
FLYSTICK FINGERTRACKING HEADTRACKING
控制器及软件
ARTTRACK CONTROLLER
DTRACK2
SMARTTRACK
ART HUMAN
TRACKPACK
•最大跟踪距离：3.5m,无噪音，无风扇，内置红外闪光灯，用于有源指点标同步的调制闪光灯，标准焦距： f=3.5mm，标准可视区域：73°×58°
5
产品介绍3
TRACKPACK/C 最大跟踪距离：3.5m，无噪音，无风扇，内置红外闪光灯、用于有源指点标同步的调制闪光灯、 标准焦距：f=3.6mm、标准可视区域：81°×62°
7
产品介绍5
HEADTRACKING
视点位的 6 自由度跟踪. 简单的夹式设计. 提供定制的解决方案
ART_HUMAN
单个 6 自由度目标 – 无需使用套装、 通过 ART-Human 实现快速轻易的校准、可同时跟踪两个人的全身及一个人的上半 身、人体模型的绝对位置追踪、目标体加膜以提高耐用性、接口：Alaska Dynamicus，Autodesk、MotionBuilder®， Catia，Delmia，Jack，Virtools、提供免费的SDK、新增带有 ART Fingertracking 系统的手指跟踪
VR外设的必要性
虚拟现实（Virtual Reality，简称VR），是由美 国VPL公司创建人拉尼尔（Jaron Lanier）在20 世纪80年代刜提出的。其具体内涵是：综合利 用计算机图形系统和各种现实及控制等接口设备， 在计算机上生成的、可交互的三维环境中提供沉 浸感觉的技术。
定位的经典案例
定位的经典案例
嘿，咱今儿就来讲讲定位的那些经典案例！你瞧哇，就说可口可乐，那家伙，那可是饮料界的超级明星啊！它把自己定位成能给人带来快乐和团聚感的饮料。
每次大家聚在一起，开个派对啥的，第一反应是不是就想来瓶可口可乐呀！这定位绝了吧！
再看看苹果，哇塞，苹果把自己定位成高端、时尚、有科技感的电子产品。
那手机设计得，啧啧，简直酷到没朋友！好多人宁愿省吃俭用也要买个苹果手机，为啥呀？就因为它这个定位深入人心呐！
还有耐克，人家定位成专业的运动品牌。
一说到运动，很多人就会想到耐克，那广告语“Just Do It”多带劲啊！仿佛在跟你说，别犹豫，去运动吧！不厉害吗？
就像你要去参加个比赛，你总得想好自己要扮演啥角色吧。
是速度超快的选手，还是耐力超强的耐力王？这就是定位啊！定位准了，你就能在人群中脱颖而出。
咱再说说小米，小米就把自己定位为高性价比的科技品牌。
让大家能用实惠的价格买到不错的科技产品。
这不也吸引了一大批粉丝嘛！
这些例子不都告诉咱，定位有多重要嘛！一个准确的定位就像是给你指了一条明路，让你能沿着这条路坚定不移地走下去。
它能让你和竞争对手区分开来，让消费者记住你。
所以说啊，咱不管是做事还是做人，都得好好找准自己的定位，然后努力朝着这个方向前进。
这就是我的观点，定位真的超级重要呐！。
基于MC9S08AW60太阳能电池太阳跟踪装置设计
《 业 控 制计 算机 ｝ ０ ２年 第 ２ 工 ２１ ５卷 第 ４期
的问 题 。 ＿ ｄ
９ ７
该 芯 片 Ｅ ＡＢ Ｅ为 Ｌ ２ ８的使 能 信 号 ，高 电 平 时 使 能 工 Ｎ Ｌ ６０
作 。Ｃ ｖ Ｃ Ｗ 用 来 控 制 步 进 电 机 的转 向 ， 电平 时 ， Ｖ／ Ｃ 高 电机 正 转 ； 低 电平 时 ， 电机 反 转 。ＣＬ ＣＫ上 升 沿 触 发 有 效 ， 以通 过 调 整 Ｏ 可 ＣＬ ＯＣＫ脉 冲的 频 率 来 控 制 相 位 序 列 发 生 器 产 生 的步 进 序 列 的
时间 为 １ ８点 ３ ８分 ，所 以最 长 的
光照时间为 １ ３小 时 。 ３１ 其 它 接 口电路 ．． ３ 将一 个光敏 电阻粘贴 于太 阳
器耋 盘 重藿 ｌ 霍 翻 ｌ
图 ５ 时钟 芯 片 接 口电 路 图 ７ 电机 控 制 流 图 ８ 系 统总 流 程 图
能 电 池 表 面 ，其 输 出经 Ａ 转 换 Ｄ
角 １８ Ｇ， 转 矩 ７ Ｎ・ ．ＤＥ 静 ． ｍ。 ０ ２２ 光 电传 感 器 及 安 装 装 置 ＿
个 光 电开 关 ， 统 在 复 位 过 程 中 ， 限位 杆 未 达 限 位 位 置 ， 系 当 光
电 开关 输 出低 电平 ， 仰 方 向 电机 反 转 ， 限 位 杆 转 到 限 位 位 置 俯 当 时， 限位 杆 挡 住 了光 电开 关 光 耦 合 通 路 ， 电 开 关 输 出 高 电 平 ， 光
１ 系统 总 体 设 计 系 统 主 要 由单 片 机 控 制 电 路 、 电传感 器 、 进 电机 、 光 步 两
光 电 传 感 器 两 轴 机 构
轴 机 构 等 部 分 组 成 。跟 踪 系 统
a star 原理
a star 原理A*算法原理引言：A*算法是一种常用于图搜索和路径规划的启发式搜索算法。
它在寻找最短路径或最优解问题中具有广泛的应用。
本文将介绍A*算法的原理及其应用。
一、A*算法的原理A*算法是一种基于图的搜索算法，它通过评估每个节点的代价函数来选择最优路径。
该算法结合了最短路径算法和贪心算法的特点，既具有较高的效率，又能够保证找到最优解。
A*算法的核心思想是维护两个列表：开放列表和关闭列表。
开放列表用于存储待扩展的节点，而关闭列表用于存储已经扩展过的节点。
算法从起始节点开始，将其加入到开放列表中，并计算该节点的代价函数值。
然后，从开放列表中选择代价函数值最小的节点进行扩展。
对于每个扩展的节点，算法计算其邻居节点的代价函数值，并将其加入到开放列表中。
重复这个过程，直到到达目标节点或者开放列表为空。
在计算节点的代价函数值时，A*算法使用了启发式函数来估计从当前节点到目标节点的代价。
这个启发式函数通常使用曼哈顿距离或欧几里得距离来计算。
通过启发式函数的引导，A*算法能够优先扩展那些距离目标节点更接近的节点，从而提高搜索效率。
二、A*算法的应用A*算法在路径规划、游戏AI等领域有着广泛的应用。
1.路径规划：在地图导航、无人驾驶等应用中，A*算法可以用于寻找最短路径。
通过将地图抽象成图的形式，可以使用A*算法找到从起点到终点的最优路径。
2.游戏AI：在游戏中，A*算法可以用于计算NPC的移动路径。
通过设置合适的启发式函数，可以让NPC根据当前情况选择最优的移动路径。
3.智能机器人：在智能机器人领域，A*算法可以用于规划机器人的移动路径。
通过结合传感器数据和环境信息，可以实现机器人的自主导航和避障。
4.迷宫求解：A*算法可以用于解决迷宫问题。
通过将迷宫抽象成图的形式，可以使用A*算法找到从起点到终点的最短路径。
三、A*算法的优缺点A*算法具有以下优点：1.可以找到最优解：A*算法通过评估代价函数来选择最优路径，因此可以找到最短路径或最优解。
ART动作捕捉系统中文安装手册
西安现代控制技术研究所视景仿真软件系统安装手册目录虚拟交互系统ART (2)一．系统简介 (2)二．系统组成及工作原理 (3)1.ARTtrack /TP Camera，高速位置跟踪捕捉摄像机 (3)2.ATC/TP with DTrack2 Full-featured，预装位置跟踪处理软件的跟踪服务器 (3)3.Flystick2，专用6自由度漫游交互手柄 (4)4.Eye Glasses tracking target，头部眼点跟踪目标刚体 (5)5.Dtrack2，位置跟踪系统软件 (5)6.其他相关附件： (5)7.系统工作原理 (6)三．系统安装手册 (7)1.摄像头安装 (7)2.连线，主机与摄像头连线 (10)3.安装主机 (11)4.Flystick交互手柄的安装 (12)5.Dtrack2软件安装 (14)图形管理及可视化软件Techviz XL (14)1.检查网络环境： (14)2.检查显卡的驱动版本： (15)3.显卡驱动的设置： (16)4.Techviz软件的安装步骤 (18)虚拟交互系统ART一．系统简介虚拟交互系统ART位置跟踪系统是一款近红外光学跟踪系统，结合了专业级的光学跟踪技术，价格合理，性能卓越，用于为标准AR/VR应用领域提供最佳的跟踪性能，专用于演示系统提供专业级的高精确度、坚固耐用的虚拟交互产品。
本系统型号：A.R.T.TrackPack 4，规格参数：1)实现头部的漫游跟踪，与视景仿真显示系统兼容；2)支持ART Flystic2光学动作追踪设备以及交互应用；3)与Techviz紧密集成，可实现与UG NX7.5、Mechanical、Fluent 12.0软件中模型的交互操作；ART交互系统性能参数：1、解决四个刚体6DOF实时追踪，延时小于2ms，精度1mm；2、追踪捕捉频率60HZ，实现高速率的追踪频率。
3、摄像头焦距=2.6m米，完全符合仿真系统系统要求；4、低噪音，可连接外部同步信号；可在中型投影墙（4.50米*2.60米）前使用，也可在洞穴式虚拟空间（3.00米*3.00米*2.40米）中配合无线无源或有源目标使用。
虚拟现实跟踪技术
运动捕捉技术
q 运动捕捉系统是一种用于准确测量运动 物体在三维空间运动状况的高技术设备。 它基于计算机图形学原理，通过排布在 空间中的数个视频捕捉设备将运动物体 （跟踪器）的运动状况以图象的形式记 录下来，然后使用计算机对该图象数据 进行处理，得到不同时间计量单位上不 同物体（跟踪器）的空间坐标（X，Y， Z）。
声音位置跟踪器的评价
q 声波飞行时间系统 „ 小范围内，声波飞行时间系统有较好的精确度和响应性。 „ 操作范围扩大时，声波飞行时间数据传输率的降低，系统对于归类 误差的校正能力变差。 „ 任何范围内都容易受到伪声音脉冲的干扰。 „ 统由于每一次测量的都是一个绝对距离，不易产生累积误差。
q Translate your hand motion into signals that the computer can use to position a cursor on the screen.
20081212
Inside a wheeled mouse:
The Components of Nonoptical Mouse
q There are many different kinds
„Wheeled mouse „2button mouse „3button mouse „Optical mouse „Wireless mouse „...
20081212
2
20081212
The Purpose of a Mouse
运动捕捉分类
q 运动捕捉设备一般由以下几个部分组成： 传感器： 固定在运动物体特定的部位，向 系统提供运动的位置信息。
信号捕捉设备：捕捉、识别传感器的信号
数据传输设备： 将运动数据从信号捕捉设 备快速准确地传送到计算机系统。
基于踪片Tracklet关联的视觉目标跟踪
第43卷第11期自动化学报Vol.43,No.11 2017年11月ACTA AUTOMATICA SINICA November,2017基于踪片Tracklet关联的视觉目标跟踪:现状与展望刘雅婷1,2,3王坤峰1,3王飞跃1,4摘要近年来,由于计算机视觉技术的发展和计算机硬件性能的提高,基于视觉的目标跟踪方法得到了飞速的发展.其中,基于踪片(Tracklet)关联的目标跟踪方法因为具有对目标遮挡的强鲁棒性、算法运行的快速性等优点得到了广泛关注,本文对这类方法的最新研究进展进行了综述.首先,简明地介绍了视觉目标跟踪的基本知识、研究意义和研究现状.然后,通过感兴趣目标检测、跟踪特征提取、踪片生成、踪片关联与补全四个步骤,系统详尽地介绍了基于踪片关联的目标跟踪方法,分析了近年来提出的一些踪片关联方法的优缺点.最后,本文指出了该研究问题的发展方向,一方面要提出更先进的目标跟踪模型,另一方面要采用平行视觉方法进行虚实互动的模型学习与评估.关键词视觉目标跟踪,踪片关联,网络流,马尔科夫随机场,平行视觉引用格式刘雅婷,王坤峰,王飞跃.基于踪片Tracklet关联的视觉目标跟踪:现状与展望.自动化学报,2017,43(11): 1869−1885DOI10.16383/j.aas.2017.c170117Tracklet Association-based Visual Object Tracking:The State ofthe Art and BeyondLIU Ya-Ting1,2,3WANG Kun-Feng1,3WANG Fei-Yue1,4Abstract In the past decade,benefitting from the progress in computer vision theories and computing resources,there has been a rapid development in visual object tracking.Among all the methods,the tracklet-based object tracking method has gained its popularity due to its robustness in occlusion scenarios and high computational efficiency.This paper present a comprehensive survey of research methods related to tracklet-based object tracking.First,the basic concepts,research significance and research status of visual object tracking are introduced briefly.Then,the tracklet-based tracking approach is described from four aspects,including object detection,feature extraction,tracklet generation,and tracklet association and completion.Afterwards,we propose a detailed review and analyze the characteristics of state-of-the-art tracklet-based tracking methods.Finally,potential challenges and researchfields are discussed.In our opinion,more advanced object tracking models should be proposed and the parallel vision approach should be adopted to learn and evaluate tracking models in a virtual-real interactive way.Key words Visual object tracking,tracklet association,networkflow,Markov randomfield,parallel visionCitation Liu Ya-Ting,Wang Kun-Feng,Wang Fei-Yue.Tracklet association-based visual object tracking:the state of the art and beyond.Acta Automatica Sinica,2017,43(11):1869−1885视觉目标跟踪是指利用目标的颜色、纹理等视觉信息以及运动信息,确定视频数据中感兴趣目标收稿日期2017-03-04录用日期2017-08-18Manuscript received March4,2017;accepted August18,2017国家自然科学基金(61533019,71232006,91520301)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61533019,71232006,91520301)本文责任编委张军平Recommended by Associate Editor ZHANG Jun-Ping1.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京1001902.中国科学院大学北京1000493.青岛智能产业技术研究院青岛2660004.国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心长沙4100731.The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing1001902.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing1000493.Qingdao Academy of Intelligent Industries,Qingdao2660004.Research Center for Computa-tional Experiments and Parallel Systems Technology,National University of Defense Technology,Changsha410073的位置、速度等信息,并将相邻图像帧的相同目标进行关联,实现对目标的位置预测和持续追踪,以便完成更高级的任务.视觉目标跟踪不仅可以获得目标的运动状态和运动轨迹,也为运动分析、场景理解、行为或事件监测提供先验知识.它融合了模式识别、人工智能、图像处理等多个学科,在智能监控、人机交互、视觉导航、军事指导以及医疗诊断等领域有着广泛的应用[1−3].由于视觉跟踪技术具有广阔的市场前景和理论价值,国内外很多大学和科研机构都开展了相关理论研究.国外研究启动相对较早,牛津大学动态视觉研究组针对视觉目标跟踪展开了大量研究,包括灵活目标跟踪、对抗伪装,并应用到交通监控、安保等领域;加利福尼亚大学视觉研究实验室(VRL)展开了摄像机网络中的行人跟踪研究[4];1870自动化学报43卷诺丁汉大学计算机视觉实验室(CVL)展开使用视频中语义信息进行人或人群跟踪研究;瑞士联邦理工学院(ETH,Zurich)计算机视觉实验室开展了动态场景自动驾驶中的目标跟踪研究[5],将视觉跟踪技术与机器人技术相结合;南加州大学计算机视觉实验室研究无约束环境中的视觉跟踪问题,并提出基于语境的跟踪方法[6];NEC实验室研究视觉监控场景中的多人跟踪问题,以期满足实时性要求[7];卡耐基梅隆大学机器人研究所计算机视觉小组则针对机器人可能遇到的环境约束中的视觉跟踪问题进行了大量研究[8].美国国防部高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)开展了重大视频监控项目VSAM(Visual Surveillance and Monitoring)并产生了先进的成果[9−10],在国内,视觉跟踪的研究也逐渐取得一系列成果,许多高校和科研单位在视觉跟踪理论方面进行了深入研究.早在2001年,清华大学运用相关目标识别和跟踪技术开发了一套适用于野外环境的视觉侦查系统;中科院自动化所在行人视觉分析,交通场景与行为事件理解、视觉监控等领域也取得了科研成果.近年来,以深度学习为代表的机器学习热潮再次掀起,激发越来越多的企业与科研机构投入到视觉目标跟踪领域.随着目标检测算法的成熟、检测准确度的提高,越来越多的研究者[1,11−13]采用Tracking-by-detection思路进行研究,通过提取感兴趣目标的SIFT、HOG、LBP等特征[14−17],找出单帧图像的目标区域,再运用生成模型或者训练分类器得到跟踪轨迹.进一步地利用该轨迹来解决目标之间、目标与背景遮挡的问题,并且融入先验知识提升跟踪精度.本文综述了一类Tracking-by-detection方法—基于踪片(Tracklet)关联的目标跟踪方法.需要指出,目前对英文专业术语Tracklet的中文翻译不统一,常见的译名有轨迹片段、短轨迹、踪迹片段等,都不够简洁达意;本文将Tracklet翻译为“踪片”,言简意赅.基于踪片关联的目标跟踪方法依据目标检测的结果,找到目标能被稳定检测的视频帧,将其置信度较高的位置进行关联形成踪片,再将不同的踪片进一步关联,形成最终的完整轨迹.当目标发生遮挡、重叠时,通过填补成功关联踪片之间的空缺能够得到完整的轨迹集合;当目标再次进入视野时,提取其特征与之前的轨迹进行匹配,实现目标的稳定关联,提高跟踪的鲁棒性.除上述优点外,基于踪片关联的目标跟踪还可用在不同的跟踪情形中.目标跟踪情形可按如下方式分类:按照跟踪目标的个数可划分为单目标跟踪和多目标跟踪;按照跟踪目标的类型分为刚体跟踪与非刚体跟踪;按照摄像头数量分为单摄像头与多摄像头跟踪;按照摄像头的运动状态分为静止摄像头与运动摄像头跟踪;按照应用场景分为单场景和多场景目标跟踪[18].在以上不同的情况中,基于踪片关联的跟踪都能根据相应的目标检测结果进行关联形成对应的踪片,并填补空缺形成完整轨迹,因此有较强的普适性.本文其他部分内容安排如下:第1节介绍基于踪片关联的视觉目标跟踪算法流程;第2节总结目标跟踪常用的公开数据集;第3节详细阐述基于踪片关联的视觉目标跟踪研究进展,包括算法介绍、算法的优缺点分析、在公共数据集上的测试结果比较;第4节分析了现有的目标跟踪方法的优点和局限性,并对该研究领域的发展趋势做出展望;第5节总结全文.1基于踪片关联的视觉目标跟踪算法流程基于踪片关联的目标跟踪算法主要包括感兴趣目标检测、跟踪特征提取、踪片生成、踪片关联四个步骤,基本流程如图1所示.输入视频序列,首先通过目标检测获得感兴趣目标的位置等特征,并将相关检测结果进行分析,提取出恰当的跟踪特征后关联形成踪片,通过图论等数学方法将踪片进一步关联形成长轨迹,通过轨迹补全、轨迹校正等后处理方法填补轨迹空缺,进行轨迹平滑,校正轨迹关联错误,从而得到最终的输出轨迹.1.1感兴趣目标检测基于踪片关联的目标跟踪方法以目标检测的结果为前提,继而进行关联直到形成最终的跟踪轨迹,因此目标检测是该方法的基础.目标检测是指依据一定的算法和先验信息把图像中的前景目标从背景中提取出来.在关联过程中,只对需要关注的目标而不是所有目标进行实时检测的特定目标检测方法被称为感兴趣目标检测.然而物体运动复杂多变,感兴趣目标在视频序列中可能会出现暂时离开场景或者被遮挡的情况;目标与背景外观等特征较为相似,前景和背景区分不准确;受天气、光照等外界条件以及背景自身内部因素影响,图像中的背景具有复杂性和动态变化性,这些都增加了提取感兴趣目标的难度.近年来,机器学习特别是深度学习技术在目标检测领域获得了广泛应用,越来越多的研究者使用人工神经网络[10,19](CNN、RCNN、Fast R-CNN、GAN等)、支持向量机[20]、Adaboost[21]等方法训练分类器实现前景与背景的分离.这些方法通常首先选定样本(包括正、负样本),将所有样本分11期刘雅婷等:基于踪片Tracklet 关联的视觉目标跟踪：现状与展望1871图1基于踪片关联的视觉目标跟踪方法流程图Fig.1Flowchart of visual object tracking based on tracklet association成训练集和测试集两部分.在训练集上运用机器学习算法训练分类器,生成分类模型;在测试集上运用该模型生成预测结果;最后用相应的评估指标评估分类器性能.机器学习方法能够克服背景扰动,处理目标运动复杂的场景,抗干扰性强.通过以上方法实现了感兴趣目标的检测和定位,为踪片关联打下基础.1.2跟踪特征提取对视频图像进行逐帧检测并得到感兴趣目标的检测结果后,该方法需要从结果中提取恰当的特征从而形成可靠稳定的踪片,以便实现踪片的准确关联,提高目标跟踪精度.目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征、统计特征、代数特征等.视觉特征包括图像边缘、轮廓、区域、纹理;统计特征包括直方图、矩;代数特征如图像矩阵的奇异值分解.在视觉特征中,沿着边缘方向移动,像素变化较缓慢,而垂直于边缘方向移动,像素变化很剧烈为边缘特征,可以采用梯度、Sobel 、Roberts [22]等梯度算子以及卷积神经网络[23]提取.将检测到的像素不连续的部分连接成完整边界就形成了轮廓.轮廓跟踪[24]利用封闭的曲线轮廓表示运动目标,并且能够实时更新轮廓位置,去除了背景像素,对非刚体与其他轨迹复杂的运动有良好的跟踪效果.区域特征不仅包括运动目标,也包括部分背景区域,通常用矩形或者椭圆形框表示.区域特征跟踪[25]对无遮挡目标的跟踪精度高,但其计算复杂度高,对目标有遮挡时跟踪效果差.区域特征提取的方法包括区域生长法[26]、区域分裂与聚合[27]、阈值法[28].图像纹理[29]通过图像的颜色、光强信息描述,提取方法有结构建模法和统计数据法,研究者需根据场景不同来选择适合的纹理识别方式.在统计特征中,用直方图[30]描述图像的灰度、HOG 、HOF 等特征信息,帮助分析图片中曝光水平,粗略描绘出目标区域颜色分布,计算效率高.针对一幅图像,若用二维随机变量表示像素位置,则可以用二维灰度密度函数表示灰度图像,或用矩描述灰度图像的特征[31−34].代数特征[35]是将图像看作矩阵,运用代数方法得到空间表征能力强的特征向量作为图像特征.相关代数方法包括奇异值分解[36]、主成分分析[37]、独立成分分析[38]等.除了上述特征提取方法外,近年来SIFT 算子[39]、卷积神经网络[40−42]等特征提取方法得到了广泛的应用,获得了较好的特征提取效果.另外,还可以通过融合多种特征代替单一特征的方式来提高特征提取的鲁棒性和精确性.1.3踪片生成提取到感兴趣目标的特征后,进一步将检测结果进行关联生成踪片.该过程通常需要牺牲连接片段的长度来生成置信度较高的踪片确保已关联的片段准确,称为初级关联.目标在连续两帧图像中变化缓慢,相邻帧之间目标的尺寸、运动状态、外表形态等特征变化不大,逐帧进行关联具有高的可靠性.具体地,对相邻帧的检测结果可以提取位置、速度、外观属性计算相似性,并设置阈值来进行匹配,相似度高于阈值则认为属于同一目标.形成初级关联的踪片初步关联的相似性可以表示为:P associate (f 1,f 2)=A position (f 1,f 2)×A appearance (f 1,f 2)A velocity (f 1,f 2)(1)其中,f 1、f 2表示待比较的两帧,P associate (·)表示相邻帧中待关联目标的相似性,A appearance (·)表示外观相似性,A velocity (·)表示速度相似性.其中外观1872自动化学报43卷相似性可以通过面积和颜色的相似性衡量,由于相邻两帧之间目标移动缓慢,研究者通常将该过程看做线性运动,在保证关联准确的情况下尽可能简化计算.位置和面积相似性可以采用高斯核函数的方式来计算;颜色的相似性计算方式如下:首先计算每帧目标的颜色直方图,接着计算相邻帧之间的距离(Hellinger距离[43]、巴氏距离[44]等)作为相似性的衡量标准.通过以上所述的方法构建不同帧中待关联检测的相似性,将踪片生成的过程进行量化表示.决定踪片生成数量和长度的因素是阈值的选取,以实现漏检率与错误率的折中.阈值选取较大值时,生成的踪片数量较少,关联精确度高,但也增加了漏检的可能性;阈值取值较小时,生成的踪片数量较多,但也可能将不属于同一目标的片段错误关联起来.由于在初级关联时要保证生成的踪片足够精确,所以此时往往选较大阈值.将所有检测结果按照以上准则计算相似度并进行关联,最终得到待跟踪视频初级关联结果.1.4踪片关联形成踪片后,对其进行高层关联形成长轨迹.该过程也可视为踪片间的匹配问题,即如何进行踪片匹配使得关联后的轨迹具有更高的可靠性、稳定性以及鲁棒性.获得踪片之间相似性需要综合考虑时间关系、外观以及运动等特征,从而保证踪片关联的精度和完整度.该步骤是基于踪片跟踪的关键,有效的踪片关联算法能够大幅提高跟踪精度.这里总结了踪片关联的一般方法.轨迹关联在时间上满足以下两种约束:1)同一目标在同一时间不可能出现在多于一条运动轨迹;2)同一运动轨迹不可能同时属于多个目标.由上面的结论可知,时间上重叠的踪片一定不属于同一目标,可公式化表示为:P t(T i,T j)=1,if f js−f ie>00,otherwise(2)其中P t表示T i与T j关联的可能性,T i与T j表示两条待匹配片段,且T i出现时间早于T j.f js为T i 的初始帧号,f ie为T j的结尾帧号.与踪片形成阶段相似,踪片关联也要综合考虑片段的颜色、纹理、面积等因素,从而判断待关联的踪片是否属于同一目标.外观相似性模型按照式(3)建立,其中P app(·)表示相似度,A Ti 和A Tj表示轨迹T i和T j的外观(颜色、面积、纹理等)约束.P app(T i,T j)=corr(A Ti ,A Tj)(3)对运动特征,基于目标运动轨迹连续的原则,时间差与目标移动距离之间有着相关关系.通过对前一个踪片的尾部帧和当前踪片的起始帧进行运动相似性匹配确定关联情况.运动模型可以按照如下方程建立:P mo(T i,T j)=corr(P eT i+V eT i∆t,P sT j)corr(P sT j−V sT j∆t,P eT i)(4)其中,P eT i表示踪片T i的结束位置,P sT i表示踪片T j起始位置,V eT i表示T i结束时刻的速度,V sT j表示T j 起始时刻速度,∆t为T i结束时刻与T j起始时刻的时间差.由于候选关联踪片之间时间间隔较短,目标速度在该短时间内可看作是恒定的.因此该过程可以按照如下步骤进行:提取前一条踪片结束时刻的位置与速度,通过线性预测方法预测其经过∆t时间间隔后的位置,并与后一条轨迹的起始位置进行比较,计算相关性;另外,将后一轨迹中的起始时刻按照同样的方法进行倒推,得到∆t时刻之前的状态,并与前一条轨迹的结束位置进行比较,得到位置的相关性.如图2所示.图2位置相关性示意图Fig.2Sketch map of position relations 最后将时间、外观和运动相似性模型结合起来计算两个踪片的关联概率表示为:P ass(T i,T j)=P t(T i,T j)P app(T i,T j)P mo(T i,T j)(5)判断关联过程中轨迹是否生成或终止可以采用如下判定依据:1)当前帧与前一帧进行匹配计算相似度小于阈值,认为当前帧出现了新目标,生成新轨迹;2)当前帧与后一帧进行匹配计算相似度小于阈值,认为当前帧的目标轨迹已终止.根据以上方法可以得到踪片之间的关联概率.对比不同踪片的关联概率,并将概率值最大的踪片关联起来,可以获得目标相对较长的运动轨迹.最后,由于交叉重叠等因素影响,获得的长轨迹还需要通过插值法[45]等进一步连接,从而形成平滑完整的轨迹,最终实现目标轨迹跟踪.2目标跟踪的公共数据集为了方便研究者进行目标跟踪实验以及评估实11期刘雅婷等:基于踪片Tracklet关联的视觉目标跟踪：现状与展望1873验结果,促进目标跟踪领域的发展,学术界建立了部分开放的公共数据集.这些数据集由不同的场景、光照、天气、视角、采集而来,包含行人、车辆等各种要素以及不同要素相互遮挡、轨迹重叠、离开以及重回视野等复杂的运动模式.将算法在这些数据集上运行,对跟踪结果与已有的基准进行比较,能够全面地反映算法的性能,客观地评价算法的优缺点.本文将数据集划分为实际数据集和虚拟数据集两种类型分别介绍.常见的数据集名称及其特点如下表1所示.实际数据集由实际场景中采集到并通过人工方式被标记,传统数据集一般都属于实际数据集,如表1所示.但是这种获取数据的方法不仅成本昂贵,而且在复杂天气条件或是低照度情况下人工标注准确率也难以得到保证.此外,受到实际条件约束,实际数据集无法模拟如极端恶劣天气、目标复杂运动等不常见的情景,获取的数据集规模也受制约,这些因素都促使了研究者开展人工场景研究.近年来,游戏引擎、虚拟现实技术的发展也进一步推动了虚拟数据集的建立,表1中所示的Virtual KITTI和SYNTHIA已成为常见的虚拟数据集.这些数据集利用计算机图形学等综合性生成复杂多样的、动态的、可自动标注的虚拟场景,从而实现逼真地模拟各种复杂挑战的实际场景.相关实验[46]已经表明:经过真实环境训练的跟踪方法在虚拟数据集和真实数据集上有相同的表现程度,并且在虚拟数据上进行预训练能够提高目标跟踪性能.3基于踪片关联的视觉目标跟踪进展近年来,基于踪片关联的跟踪引起了研究者的广泛关注,取得了一定的研究进展.解决踪片跟踪问题的关键是对生成的踪片进行准确关联,从而形成可靠完整的轨迹.本文将基于踪片关联的跟踪方法分为图论方法和其他方法,并具体介绍部分代表性成果.3.1图论方法得到目标检测结果并进行初级关联形成踪片后,可以利用图论知识建立匹配模型.概率图可以具体的图论方法有:贝叶斯网络(Bayesian network)、条件随机场(Condition randomfield,CRF)、马尔科夫随机场(Markov randomfield,MRF)等概率图模型以及网络流(Networkflow,NF)、二分图匹配(Bipartite graph match)等模型.3.1.1概率图模型1)贝叶斯网络Huang等[55]首次提出了基于检测的三层次关联方法,以解决单摄像机、嘈杂环境下的多目标跟踪问题.在低层次的关联中,通过极大化连接相似性的约束产生可靠的轨迹,该阶段只连接相邻帧的检测结果,并且用双阈值的方式抑制错误的连接;在中层次的关联中,从低层次获得的踪片被迭代地输入,通表1多目标跟踪常见的公共数据集Table1Frequently used public datasets for multi-target tracking research数据集建立时间描述规模类型PETS[47]2009年拥挤的公共区域多传感器跟踪和事件识别3个不同环境视频序列8个视角实际数据集MOT challenge[48]2015年不仅标记了行人,车辆、静态的人、遮挡物体等都被标注22个视频序列,共11286帧图像实际数据集CAVIAR[49]2003年行人会面、购物,穿越拥挤人群及在公共场所遗失行李等复杂场景28段视频实际数据集i-LIDS[50]2006年多摄像机配置,可以选择多视角的数据进行实验10小时视频实际数据集UA-DETRAC[51]2015年多个数据采集地;涉及汽车、公共汽车、货车等多种车辆;包含多云、夜晚、晴天和下雨等天气条件10小时视频实际数据集文献[52]中的数据集2014年从拥挤繁忙的火车站采集42million的轨迹实际数据集KITTI[53]2012年每幅图像多达15辆车和30个行人;包含三维立体,光流,视觉光度法,3D物体检测和3D跟踪50个视频序列实际数据集Virtual KITTI[46]2016年数据从不同的成像和天气条件下的五个虚拟世界生成.有准确,完整的2D和3D多对象跟踪注释,并有像素级别和实例级别标签,以及深度标签50个高分辨率单目视频,共21260帧虚拟数据集SYNTHIA[54]2016年多样化的场景;多种动态物体种类;多季节;不同的照明条件和天气情况;多传感器多视角2分23秒雪景及1分48秒傍晚车载视频序列虚拟数据集1874自动化学报43卷过复杂的相似性测量方法将上述的踪片进行关联形成长轨迹,关联过程被看作最大后验概率[56−57]问题,其不仅考虑轨迹片的初始化,终止和ID转换,还考虑踪片的误报警等.在高层次的关联中,文章基于前一级得到的踪片估计出一个新的场景结构模型,它能有效地建模目标进入、退出和场景遮挡问题.借助于基于场景知识的推理执行长轨迹关联,以减少轨迹分割并防止ID转换.该方法通过有效地将踪片与不准确的检测响应和长时间遮挡相结合,显著地改善了跟踪性能.文章提出的这种分层框架是一种通用的方法,其他相似性度量或优化方法可以很容易地集成到这个框架中.2)条件随机场模型在现有的主流目标跟踪工作中,外观模型是预先定义的或通过在线学习的方式得到.虽然多数情况下这种方法能够有效区分目标,但当目标具有相似外观并且在空间上接近时该方法将会失效.运动模型,线性运动模型目前也被广泛使用.轨迹之间的关联概率通常基于满足线性运动假设的程度,即假定目标以恒速度沿着原方向运动.然而,如果目标不遵循线性运动模型或是相机运动造成视角变化,利用线性假设估计踪片之间的关联性会出现很大偏差.在线学习条件随机场(CRF)模型能够在相机运动下可靠地跟踪目标,并提高不同目标的区分度,特别是在空间上接近并且具有相似外观的难区分困难的目标.因此条件随机场模型也广泛用在踪片关联中.Yang等[58]提出了一种条件随机场模型在线学习方法.该方法主要分为CRF创建、一元项学习、二元项学习、最小化能量函数得到踪片关联四步:首先寻找首尾间隔满足一定阈值条件的踪片对,作为CRF节点.然后基于运动模型以及外观辨别模型定义了一元项和二元项能量函数,分别用于区分踪片之间的关联程度以及邻近的踪片对之间的关联程度.其中运动模型的一元项由踪片线性运动模型所得的估计位置之间的差别定义,二元项则由踪片对的尾部位置相近(Tail-close)或者头部位置相近(Head-close)的关系得到,如图3所示;外观模型的一元项与二元项则通过选取颜色、纹理、形状等特征,采用在线学习外观区分模型(OLDAMs)以得到正负学习样本,最后使用RealBoost[59]算法学习得到最终外观模型.通过最小化总的能量函数即可得到踪片关联.该方法利用CRF一阶和二阶能量项提高了算法的鲁棒性,时间复杂度为指数级别.该算法保证了良好的快速性,并在多个公共数据集实验结果中的多个性能指标中表现良好.3)马尔科夫随机场Wu等[60]将人脸聚类和跟踪结合起来,用以同时提升人脸识别与轨迹跟踪问题.该方法通过两个问题相互提供有用的信息以及约束条件,提高彼此的性能.文章通过隐马尔科夫随机场模型将人脸聚类标签和人脸轨迹跟踪结合起来,转化为贝叶斯推理问题,提出了有效的坐标下降解法.输入一个视频序列,利用Viola-Jones脸部检测方法[61]来产生可靠的检测结果,通过外观、边框位置、尺度等将检测结果关联起来形成踪片.为避免身份转换,作者对匹配分数设置了阈值.文章基于隐马尔科夫随机场模型表示聚类标签和轨迹连接关系的联合依赖,提出了同时聚类和关联长视频序列中不同人类的面孔.该方法不仅减少了由于关联不同聚类标签踪片而导致的错误,而且在同一目标的长追踪轨迹中进行聚类能够极大增强聚类准确性.图3踪片对运动相似性估计[58]Fig.3Estimation of motion similarity between a pair oftracklets[58]Leung等[62]尝试使用马尔科夫逻辑网络解决目标长时间遮挡问题.首先利用常见的跟踪方法得到跟踪轨迹,再检查其中错误关联的部分并断开形成踪片,最后通过马尔科夫逻辑网络将这些踪片重新关联形成正确的轨迹.对踪片之间关系建立如下的三个查询谓词来描述:相同目标(sameObject)、连接(join)以及聚类(isGroup).利用踪片的外观相似性和时空一致性构造马尔科夫逻辑网络,其中踪片的外观采用该轨迹特征颜色直方图的均值和标准差建模,相似性依据它们均方差归一化直方图交集的大小衡量,时空一致性则应用踪片之间的时间差和空间位置差计算.通过最优化该网络获得每个踪片或者踪片对之间的三个查询谓词的赋值情况,进而可以形成稳定的跟踪轨迹.例如,对于如图4形式的轨迹,isGroup(tracklet3)的赋值结果为1,sameObject(tracklet1,tracklet4)的赋值结果为1,join(tracklet1,tracklet3)的赋值结果为1,而sameObject(tracklet1,tracklet5)为0,isGroup (tracklet1)为0,join(tracklet1,tracklet5)为0.该算法适用于较拥挤的场景和有长期遮挡的情况,对于无遮挡或短期遮挡情况,该算法的复杂度较高并。
AI技术的七个成功案例解析
AI技术的七个成功案例解析近年来，人工智能（AI）技术的快速发展和广泛应用引起了广泛关注。
从自动驾驶汽车到智能助手，从金融风控到医疗诊断，AI技术正在改变我们生活的方方面面。
本文将为大家介绍七个成功应用AI技术的案例，探讨其背后的原理和影响。
一、自然语言处理应用：谷歌翻译谷歌翻译是目前最为常见和受欢迎的在线翻译工具之一。
它使用了强大的自然语言处理技术，能够实现准确而快速地进行跨语言翻译。
谷歌翻译采用了深度学习算法，通过分析大量平行语料库来优化语言模型，并且还结合了神经网络方法进行句子结构分析和上下文把握。
这项技术使得用户可以轻松地在不同语言之间进行交流，极大地方便了跨文化交流和跨境业务。
二、图像处理应用：人脸识别人脸识别技术是AI领域的热门应用之一，广泛应用于安全监控、身份验证等领域。
人脸识别技术通过特征提取和匹配算法，将人脸图像与已知数据库中的人脸进行比对，从而实现人脸的识别和认证。
这项技术在安保领域起到了重要作用，例如在机场、银行等公共场所进行人员追踪和异常检测。
三、推荐系统应用：Netflix推荐引擎Netflix是全球最大的在线视频流媒体服务提供商之一，在其平台上每天都会产生海量的观看数据。
为了更好地满足用户的个性化需求，Netflix利用AI技术开发了强大的推荐引擎。
该推荐引擎通过分析用户的历史观看记录、评分和喜好，并结合机器学习算法进行模型训练，能够给用户提供个性化的内容推荐。
这项技术不仅改善了用户体验，也极大地促进了视频内容的传播。
四、智能物流应用：无人车调度无人车是近年来备受关注的领域之一，它们完全依赖AI技术进行自主导航和智能调度。
在物流领域，无人车的应用尤为重要和具有潜力。
通过AI技术，无人车可以实时感知周围环境、规划最优路径、避免障碍物等，从而保证货物的高效运输和准确送达。
这种智能物流系统不仅提高了运作效率，也降低了成本和人为错误。
五、金融风控应用：欺诈检测在金融领域，欺诈行为对企业和个人都带来了巨大的损失。
ATS系统介绍
列车识别号信息
名称
缩写
组成规则
显示方式
车次号
Train NUM TID+DID MMI界面上显示车次窗
列车追踪号
TID
201~999
车次窗
目的地号
DID
01~99
车次窗
永久性列车编 组号
行程号
PVID TRIP SEQ
01~199 01~99
列车明细表 列车明细表
线路号
LINE ID
➢ 通信服务器
运行与其它CBTC子系统以及外部系统通信的软件。
➢ 数据库服务器
负责持续存储接收到的系统事件、ATS用户控制请求、ATS自动控 制请求、报警，并为用户生成包含所有这些数据的报告。
10
系统架构和组成--
控制中心的ATS系统架构
ATS工作站
➢ 调度员工作站
用于行车监视和控制。
➢ 大屏接口工作站
Training/Simulation Workstation3 培训/ 模拟工作站3
Color Printer 彩色打印机
OCC Training Room OCC 培训室
13
系统架构和组成--
培训室的ATS系统架构
培训服务器
为培训仿真工作站提供正常ATS服务器环境，并具 有用于培训ATS用户的仿真功能。
为车辆段/停车场行车值班员依据ATS列车时刻表 ，安排车辆段/停车场的列车进路提供支持信息。
大屏接口工作站
为用户提供的大屏幕显示系统提供视频信号。
18
系统架构和组成--
车辆段/停车场的ATS系统架构
其它辅助设备
➢ 显示器 ➢ 打印机 ➢ 终端服务器
如何进行行人定位与轨迹跟踪的测绘技术解析
如何进行行人定位与轨迹跟踪的测绘技术解析行人定位与轨迹跟踪是现代测绘技术的一个重要领域，它对于城市规划、智能交通、公共安全等方面有着重要的应用。
本文将通过对行人定位与轨迹跟踪的技术原理、方法和应用进行分析和解析，探讨如何进行行人定位与轨迹跟踪的测绘技术。
一、行人定位与轨迹跟踪的技术原理行人定位与轨迹跟踪的技术原理主要包括传感器数据采集、数据处理和轨迹预测三个方面。
1. 传感器数据采集在行人定位与轨迹跟踪中，常用的传感器主要有全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、摄像机和激光雷达等。
其中，GPS可以提供行人的位置坐标，但在室内或高楼林立的城市区域有较大误差。
INS则通过测量加速度和角速度来估计行人的位置和方向，但会存在漂移问题。
摄像机可以捕捉到行人的图像信息，通过图像处理算法可以获取行人的位置信息。
激光雷达则可以提供高精度的距离和方向信息。
传感器数据采集的准确性对于行人定位和轨迹跟踪非常重要。
2. 数据处理数据处理是行人定位和轨迹跟踪的核心环节，主要包括数据融合和位置估计两个步骤。
数据融合是将不同传感器采集到的数据进行集成和优化，提高定位的准确性和鲁棒性。
位置估计是通过数据处理算法对融合后的数据进行分析和计算，得出行人的位置和方向。
在数据处理方面，常用的算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）等。
EKF是一种基于状态空间模型的滤波方法，可以用于实时的定位和轨迹跟踪。
PF则是一种基于样本的滤波算法，具有更强的适应性和鲁棒性。
这些算法可以根据具体的需求选择和优化，以提高行人定位和轨迹跟踪的精度和效果。
3. 轨迹预测轨迹预测是行人定位和轨迹跟踪的重要补充，它可以利用历史轨迹数据对未来行人的行为做出推测。
常用的轨迹预测方法包括基于概率模型的预测和基于机器学习的预测等。
基于概率模型的预测方法通过对行人的历史行为进行统计和建模，利用模型来预测未来的行为。
而基于机器学习的预测方法则通过机器学习算法对行人的轨迹数据进行训练，学习出行人行为的规律和模式，从而进行轨迹预测。
arths trace 使用详解
arths trace 使用详解以arths trace 使用详解为标题，写一篇文章。
arths trace 是一种工具，用于跟踪和记录程序运行时的执行轨迹。
它可以帮助开发人员理解代码的执行过程，发现潜在的问题，并进行调试和性能优化。
arths trace 的使用方法非常简单。
首先，需要在代码中导入arths trace 的库文件，并在需要跟踪的代码块前后加入跟踪语句。
跟踪语句可以是函数调用，也可以是代码块的开始和结束标志。
当程序执行到跟踪语句时，arths trace 会记录下当前的执行状态，并将其保存到一个日志文件中。
通过分析日志文件，开发人员可以获得程序执行过程中的各种信息。
首先，可以查看函数的调用顺序和参数传递情况，从而了解程序的执行流程。
其次，还可以查看函数的执行时间和内存使用情况，以及各个代码块的执行次数和耗时。
这些信息可以帮助开发人员找出代码中的性能瓶颈，并进行优化。
除了基本的跟踪功能外，arths trace 还提供了一些高级特性。
例如，可以设置条件断点，当满足特定条件时，程序会在该处暂停执行，方便开发人员进行调试。
还可以设置日志过滤器，只记录特定的函数或代码块，以减少日志文件的大小。
此外，还可以将日志信息以图表的形式展示，便于开发人员进行可视化分析。
arths trace 不仅可以用于单线程程序的跟踪，还可以用于多线程和分布式系统的跟踪。
它可以跟踪多个线程的执行轨迹，并将它们的日志信息合并到一个文件中。
对于分布式系统，arths trace 可以通过网络传输日志信息，并将其集中存储在一个地方，方便开发人员进行分析。
arths trace 是一个强大而灵活的工具，可以帮助开发人员深入了解程序的执行过程，发现潜在的问题，并进行调试和性能优化。
它的简单易用和丰富的功能使得开发人员可以更加高效地开发和维护代码。
无论是单线程还是多线程，无论是本地程序还是分布式系统，arths trace 都是一个不可或缺的工具。
basicposcontrol使用案例
basicposcontrol使用案例basicposcontrol是一种基本的位置控制算法，广泛应用于机器人、自动驾驶、无人机等领域。
它通过计算目标位置与当前位置之间的差异，以及速度和加速度的限制，来实现精确的位置控制。
下面将列举十个basicposcontrol使用案例。
1. 机器人路径规划：在工厂中，机器人需要按照预定的路径移动，完成不同的任务。
使用basicposcontrol算法可以实现机器人沿着指定路径精确移动，并在需要时进行位置修正。
2. 自动驾驶车辆：在自动驾驶汽车中，basicposcontrol算法可以帮助车辆实现精确的定位和路径跟踪。
它可以根据车辆当前位置和目标位置的差异，调整车辆的速度和方向，确保车辆按照规划的路径行驶。
3. 无人机飞行控制：在无人机飞行中，basicposcontrol算法可以控制无人机按照预定的航线飞行，并根据当前位置和目标位置之间的差异进行位置修正。
这可以确保无人机准确到达目标位置，并保持稳定的飞行状态。
4. 机械臂控制：在工业自动化中，机械臂需要准确地控制位置和姿态，完成各种复杂的任务。
使用basicposcontrol算法可以实现机械臂的位置精确控制，使其能够准确地抓取、放置和操作物体。
5. 智能家居：在智能家居系统中，basicposcontrol算法可以用于控制家电设备的位置和运动。
例如，可以使用该算法控制窗帘的开合或调整摄像头的角度，以满足用户的需求。
6. 游戏开发：在游戏开发中，basicposcontrol算法可以应用于角色控制和物体移动。
通过计算角色当前位置与目标位置之间的差异，可以实现角色的平滑移动和精确控制。
7. 交通信号灯控制：在城市交通管理中，basicposcontrol算法可以应用于交通信号灯的控制。
通过计算车辆当前位置与信号灯位置之间的差异，可以实现信号灯的精确控制，以确保交通流畅和安全。
8. 智能导航系统：在智能导航系统中，basicposcontrol算法可以用于车辆或行人的导航和路径规划。
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ART:虚拟现实专家ART概况:-成立于1999年-独立公司, 由多个CEO共同所有-专注于红外光学位置追踪系统-全部产品都为“德国制造”-全世界建立有1000个以上的追踪系统-在2011/2012财年销售已超过150套系统ART是虚拟现实应用的专家！-虚拟现实光学追踪相关系统的市场领导者-虚拟现实市场中众所周知的高质量追踪-客户遍布各个领域：工业，研究机构，大学，医学和工程学-自主研究，开发和生产制造 面向客户的解决方案-高精度和简单易用的产品-寿命长，稳定性高-快速全面的现场支持-我们的质量被我们众多合作伙伴所认可，在世界各地的虚拟现实展示中心中使用的都是ART产品（例如，达索巴黎总部，ICIDO和ESI办公室，RTT总部，Techviz总部以及很多其他场所）达索巴黎总部ART 产品:o洞穴系统解决方案: TRACKPACK /Co洞穴用摄像头o35毫米直径的小型摄像头部o捕捉范围3.5米o Flystick2:o六自由度捕捉o物理模拟摇杆和六个按键（包括下方的扳机）o无线信号传输（ISM频段）o保护良好的被动捕捉目标o同时支持多个Flystick2同时使用© University of Siegen o Flystick3:o轻型交互设备o六自由度捕捉o物理模拟摇杆和4个按键（包括下方的扳机）o无线信号传输（ISM频段）o配有充电台o同时支持多个Flystick3同时使用© University of PotsdamART 产品:o手指追踪:o我们的轻便手部追踪解决方案o精确测量手指尖端位置信息（3或5个手指）o无线技术：主动标记点发送红外同步信号o使用卫生，无需佩戴手套o简单快速的两步校准过程o软件提供多个校准配置管理功能© Volkswageno安装简便的眼睛标记点:o在被动或主动立体系统中的头部位置追踪，追踪标记点必须与立体眼镜切实贴合。
ART提供轻型的通用标记目标和为各类眼睛品牌型号制作的标记目标。
© University of Potsdamo特殊定制标记目标:o在提供的标准标记目标系列之外，我们根据客户需要专业定制特殊的标记目标。
©EADS参考1.德国伊尔梅瑙技术大学虚拟现实中心在虚拟现实可用性研究，数字工厂以及医疗心理治疗的方法和训练上有逐步深入的研究，其关注的工作重心在于它的生产和过程开发。
系统配置:∙巴可MOVE：o90°虚拟现实空间o135°影院o Powerwall∙4个 ARTTrack2 摄像头∙头部和Flystick追踪更多: http://www.tu-ilmenau.de/kvr/technische-ausstattung/2.德国齐根大学在德国齐根大学，电子工程与计算机技术学院决定建设一个3D立体沉浸式虚拟现实实验室。
他们建造了一个50平米的展示空间可容纳最多30人。
这是前所未有的技术应用：直径5米，高2.6米的半圆柱体投影画面结合地面投影使得使用者能够在电脑模拟的虚拟现实空间中自由走动获得沉浸的交互体验。
目前为止这样的效果只能够通过CAVE系统来实现，当观看人数众多时可以通过使用大幅的单面投影画面完成展示。
通过使用背投技术，齐根大学实验室不仅能够满足小群体专家的研究，而且还能满足大人群的同时观看的需要，且不会造成画面的遮挡。
系统配置:∙圆柱体屏幕，半径5米，高2.6米∙一个地面投影（正投）∙4个ARTTRACK2 摄像头∙头部和Flystick追踪更多: rmatik.uni-siegen.de/Research/VirtualReality/VRLab/en-us/3d/3d-and-advanced%20visualization-case-studies/3d-and-advanced-visualization-projector-installations/Pages/University-of-Siegen-3D-Lab-1-Chip-DLP-Projectors.aspx3.德国波茨坦地理研究所3D实验室是包含在波茨坦大学PROGRESS工程中的一个项目。
自2011年六月以来，三面墙虚拟现实CAVE在环境与地质科学研究开始发挥作用。
这个向工业和研究伙伴开放的机构，是综合性PROGRESS的一部分，提供给波茨坦研究团体用于进行地质危险分析，环境变化以及可维持性研究。
在最初的计划过程和工程建设阶段，该实验室的使用范围定位在研究和教学方面。
系统可用性的关键是：(1) 从常用地质软件中快速平滑的传输模型数据（例如，Visit，MOVE，PETREL，ArcGIS等软件）实现三维可视化从而避免导入到特定的视觉可视化软件中的大量时间消耗。
(2) 使用者可以在可视化集群中使用他习惯的软件直接修改模型。
这一部功能分通过Techviz来实现，一个可以在CAVE系统配置中所包含的标准软件层面之上运行的程序。
CAVE系统包含三块3.84×2.4米，分辨率2mm每像素的屏幕（两块侧幕和一块地幕）。
主动立体技术应用于小团体使用者（最多5人），主动光谱技术在10人左右的使用团体时被应用。
使用者使用ART头部追踪，Flystick和手指追踪系统。
系统配置:∙三面墙CAVE∙2块90度夹角屏幕（背投）∙1块地面投影（正投）∙幕布大小3.84×2.40米（宽×高）∙六个摄像头（ARTTRACK2 and TRACKPACK /C）∙输入设备：Flystick3，手指捕捉更多: http://www.geo.uni-potsdam.de/3d-lab.html4.空中控制–德国航空管制有限公司德国空中管制公司的空中交通管制员需要在显示器前监控10,000架飞机在空中的移动确保空中的交通正常运行没有任何的中断。
在进行监控的过程中，管制员在一个许多年前就投入使用的巨大雷达屏幕前工作。
当他们需要估计飞机的高度时，航空管制员必须返回贴有标签的其他屏幕上，因为雷达显示器上不能体现高度信息（只显示二维信息）。
但是高度信息可能突然有很大的改变。
至少目前这是DFS与Cassidian （EADS成员之一）正在倡导的一个长期研究课题。
该课题的其他参与者包括在不伦瑞克的德国航空航天和太空旅行中心，以及在法兰克福的科视合作伙伴3Dims有限公司，它是一个3D虚模拟的专业公司。
研究项目的重点是在独立的工作站上进行，为航空管制员设计提供的，飞行空间3D 模型的测试。
这个系统的必要条件是高分辨率。
例如，每一架飞机都必须显示与其相关的信息，因为航空管制员在使用普通工作站时已经习惯于这样的信息。
在双重投影的基础上，主动立体3D系统被应用并配有快门式眼镜提供3D立体画面。
与快门眼睛整合到一起的追踪机制能够侦测管制员细小的头部动作使得系统提供相应的反馈。
一套ART公司提供的红外系统得到使用，相应的标记点被附着在眼镜的边缘以及投影屏幕的左右边缘。
项目的目的在于测试这样的系统从而判断系统是否能够为航空管制员在不形成任何附加危险的条件下提供更多的帮助。
为了回答这个问题，训练过程已经开始进行，同时其他一些有关这个话题的安全性研究项目也正在开展过程中。
更多:h ttp:///en-us/3d/3d-and-advanced%20visualization-case-studies/3d-and-advanced-visualization-projector-installations/Pages/3d-air-traffic-control-workstation.aspx5.德国莱比锡UFZ环境研究亥姆霍兹中心工作于不同多样的领域，所以在可视化中心中进行的项目类型也多种多样。
但是这些项目主要包括在三个类型中–科学信息可视化（例如，地质科学模拟），地貌可视化和城市区域可视化。
目前亥姆霍兹中心的工作重心为地理科学数据可视化。
系统配置：∙大约6×3米的大型主投影幕和相应的地面投影加上两部分侧面投影∙十个ARTTRACK3摄像头∙头部和Flystick追踪更多: http://www.ufz.de/index.php?en=141716.兰斯Champagne-Ardenne大学（URCA）一个本地综合性大学，兰斯Champagne-Ardenne大学（URCA）拥有30个不同的研究部门，其中的七个与法国主要机构有合作，例如CNRS, INSERM and INRA. 这些研究部门分成五个行业对应单位，关注于生命科学，化学与工程科学，数学以及信息和通信技术，农业，宇宙和环境科学，还有人文和社会科学。
系统配置:∙4米×2米Powerwall（科视Mirage系列投影机）∙TRACKPACK4摄像头∙头部和Flystick追踪更多: /en-us/3d/3d-and-advanced%20visualization-case-studies/3d-and-advanced-visualization-projector-installations/Pages/University-Of-Reims-Immerses-In-Virtual-Reality-HD-3D-Projector.aspx7.法国INRIA/IRISA2012年三月，ART再次参与了一套巨大的虚拟现实系统，这次是在法国雷恩：虚拟现实空间“Immersia”是一个IRISA和Bretagne-Atlantic INRIA研究中心的公用平台。
该系统有4面投影画面：一块正面，两块侧面和一块地面。
系统空间为9.0米宽，2.9米以及3.1米高的CAVE环境。
这套ART系统由16个ARTTRACK2摄像头构成，实现了在U 形环境中捕捉真实物体的功能。
系统配置:∙9.6米×3.1米 Cave∙16 ARTTRACK2 摄像头∙头部和Flystick追踪更多: /de/References/2012-04-02---irisa---inria.aspxhttp://www.irisa.fr/vr4i/index.php?option=com_content&view=category&layout=blog&id=36&Itemid=818.德国MieleMiele是世界领先的家庭设备生产厂家。
为了加快在设计和优化合作过程中的决策速度，Miele知道他们需要将设计内容可视化。
系统配置:∙三面墙，合作用MegaCADWall∙ 4 个ARTTRACK2 摄像头∙头部和Flystick追踪更多: /en/References/2008-07-16---advanced-visualization-as-mieles.aspxA美国印第安纳大学巴可与ART合作为印第安纳大学建造了一个新的3-D MOVE Lite虚拟现实实验室在欧洲实现成功合作一年之后，巴可与ART发表了在美国的第一个合作项目：一个安装了红外光学捕捉设备的巴可MOVE Lite系统被配置在印第安纳布里斯的印第安纳大学中的普渡大学（IUPUI）。