目标检测、目标跟踪报告.ppt
目标跟踪基本原理
目标跟踪基本原理目标跟踪是指在视频或图像处理中，自动或半自动地识别、跟踪一个或多个目标。
目标跟踪是计算机视觉和人工智能的重要应用领域之一。
在本文中，我们将讨论目标跟踪的基本原理。
1. 目标检测目标跟踪的第一步是目标检测，即在图像或视频帧中确定目标的位置和大小。
目标检测可以使用各种算法来实现，如基于背景建模的方法、颜色空间上的方法、模板匹配方法等等。
2. 特征提取目标检测后，需要从目标中提取特征以便进行目标跟踪。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等等。
这些特征需要对目标进行描述，以帮助计算机识别和跟踪目标。
3. 相似度度量在跟踪目标时，计算机需要比较当前帧中的目标和先前帧中的目标的相似度以确定它们是否是同一目标。
相似度度量通常使用各种距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等等。
4. 运动模型目标在运动中的轨迹可以通过建立运动模型来进行预测和跟踪。
通常情况下，可以使用线性或非线性运动模型来描述目标的运动轨迹。
需要注意的是，由于环境的复杂性和目标的不可预知性，运动模型可能会出现误差。
5. 卡尔曼滤波为了解决运动模型误差和目标位置跟踪的不确定性问题，可以使用卡尔曼滤波来更加准确地预测和跟踪目标。
卡尔曼滤波是一种基于状态估计的方法，可以根据目标当前位置和速度的信息来预测目标的未来运动轨迹。
6. 多目标跟踪在现实应用中，往往需要跟踪多个目标。
此时，需要进行多目标跟踪，其中包括多目标检测、多目标跟踪和多目标关联等步骤。
多目标跟踪基于单目标跟踪，但更加复杂。
总之，在目标跟踪中，目标检测、特征提取、相似度度量、运动模型、卡尔曼滤波和多目标跟踪等几个基本原理是必不可少的。
理解和掌握这些原理，对于研究目标跟踪算法和应用都具有重要的意义。
雷达信号处理PPT电子教案-第七讲动目标检测
滤波
抑制噪声和其他干扰信号，提 高信号的信噪比。
混频
将接收到的信号从射频频段转 换到中频或视频频段，便于信
号处理。
自动增益控制
保持信号的相对稳定，防止因 目标距离远近导致的信号幅度
变化。
信号特征提取技术
多普勒频率提取
运动轨迹拟合
根据多普勒效应原理，提取出目标相对于 雷达的运动速度对应的频率信息。
展望
随着技术的不断发展，雷达信号处理将在智能交通、无人驾驶、无人机侦察等 领域发挥越来越重要的作用，动目标检测技术也将迎来更广阔的发展空间和应 用前景。
感谢您的观看
THANKS
人工智能融合
随着人工智能技术的发展，动目标检测将与人工智能技术进一步 融合，提高检测的准确性和实时性。
多传感器融合
利用多传感器融合技术，动目标检测将能够更好地处理复杂环境和 多变情况，提高目标检测的可靠性。
网络化与分布式处理
未来动目标检测技术将朝着网络化和分布式处理方向发展，实现大 规模数据处理和信息共享。
雷达信号处理ppt电子教案第七讲动目标检测
目录
• 引言 • 动目标检测的基本原理 • 动目标检测的雷达信号处理技术 • 动目标检测的实际应用 • 总结与展望
01
引言
课程背景
01
雷达信号处理是现代雷达系统中 的关键技术，动目标检测是其重 要组成部分。
02
随着雷达技术的不断发展，对雷 达信号处理的要求也越来越高， 动目标检测技术也得到了广泛的 应用。
信号接收
雷达接收到回波后， 将其转换为可处理的 电信号。
信号预处理
对接收到的信号进行 放大、滤波等处理， 以提高信号质量。
信号特征提取
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。
小目标跟踪报告
基于粒子滤波的红外弱小目标的检测与跟踪一、弱小目标检测与跟踪的发展1 弱小目标检测与跟踪的背景在现代高科技战争中，为了能尽早地发现敌方卫星、导弹、飞机、坦克、车辆等军事目标，增大作战距离，要求在远距离处就能发现目标，只有及时地发现目标、跟踪目标、捕获和锁定目标，才能实现有效的攻击。
然而，对于获得的远距离图像，目标成像面积小，可检测到的信号相对较弱，特别是在复杂背景干扰下，目标被大量噪声所淹没，导致图像的信噪比(SNR)很低，小目标检测工作变得困难起来。
因此，低信噪比条件下序列图像运动小目标的检测问题成了一个亟待解决的关键问题，探索和研究新的小目标检测理论以及如何将现有的检测理论应用于小目标仍是一项重要的课题，对现代战争以及未来战争具有深远的意义。
2 弱小目标的含义“弱”和“小”指的是目标属性的两个方面。
所谓“弱”是指目标红外辐射的强度，反映到图像上是指目标的灰度，即低对比度的目标，也称灰度小目标；所谓“小”是指目标的尺寸，反映到图像上是指目标所占的像素数，即像素点少的目标，也称能量小目标。
3 弱小目标检测与跟踪的难点在低信噪比情况下检测和跟踪未知位置和速度的运动小目标是红外搜索和跟踪系统中的一个重要问题，其主要困难在于：(1) 缺少关于背景的统计先验信息；(2) 目标的信噪比非常低以至于很难从单幅图像中检测出目标；(3) 目标可能会在未知时间点上出现或消失；(4) 无法得到形状、纹理等有用的目标特征；(5) 仅有的检测信息是目标的未知的亮度和移动速度。
4 红外弱小目标的检测与跟踪算法1) 算法分类：♦DBT (Detect before Track) ----跟踪前检测；♦TBD (Track before Detect) ----检测前跟踪。
2) DBT 算法※ DBT 算法检测与跟踪的原理经典的小目标检测与跟踪方法是DBT，即先根据检测概率和虚警概率计算单帧图像的检测门限，然后对每帧图像进行分割，并将目标的单帧检测结果与目标运动轨迹进行关联，最后进行目标跟踪，适应于信噪比较低高的情况下。
目标跟踪方法
目标跟踪方法目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是准确地追踪视频或图像中的特定目标，并提供目标在时间上的位置和运动信息。
目标跟踪方法可以在许多应用中发挥重要作用，比如视频监控、自动驾驶、机器人导航等。
目标跟踪的方法有很多种，根据不同的技术手段，可以分为传统的基于特征点的方法和现代的基于深度学习的方法。
传统的基于特征点的目标跟踪方法主要依赖于图像中物体的颜色、纹理、形状等特征，通过提取目标的特征点，然后通过运动模型和相似度度量来确定目标的位置。
这种方法通常包括目标检测、特征提取、特征匹配等步骤。
常用的算法有光流法、卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些方法在一定程度上可以实现目标跟踪，但是受限于特征点的提取和匹配的准确性和稳定性，对于目标外观的变化和遮挡等问题处理效果较差。
近年来，基于深度学习的目标跟踪方法得到了广泛的研究和应用。
这些方法主要是通过深度卷积神经网络（CNN）来学习目标的表征，然后通过将目标的表征与搜索图像进行匹配来实现目标跟踪。
与传统方法相比，基于深度学习的方法具有更高的准确率和鲁棒性，能够处理目标外观的变化、遮挡、选取和光照等问题。
常用的算法有Siamese网络、Region Proposal Network（RPN）等。
这些方法通过学习大量的训练数据，可以自动地学习目标的特征表示，从而实现准确的目标跟踪。
在实际应用中，目标跟踪方法的选择往往取决于具体的场景和需求。
如果目标的运动轨迹较为简单，且场景中存在大量的相似目标，传统的基于特征点的方法可能更为合适。
如果目标的外观变化较大或者场景中存在复杂的遮挡和光照变化等问题，基于深度学习的方法可能更为有效。
总之，目标跟踪是一个非常重要的计算机视觉任务，有着广泛的应用前景。
随着深度学习等新技术的发展和应用，目标跟踪方法将进一步改善和创新，为各种场景下的目标跟踪问题提供更加准确和鲁棒的解决方案。
目标检测目标跟踪报告
• 利用有效片的概念，我们为每个目标建立两种模板 ，临时模板和参考模板。
• 临时模板—实时更新的模板，在无遮挡情况下跟
踪，可以解决目标外观缓慢变化的问题。
• 参考模板—能够很好的表示目标的模板，用于遮
挡情况下的跟踪。
分片跟踪
•多组实验结果：
1.可以有效的解决目标遮挡 2.在目标表现模型缓慢变化的情况下，实时更新模板 3.在背景较为简单的情况下实现目标尺度的更新
（a）实验序列1
（b）固定阈值二值化
（c）高斯模型分割
（d）自适应值 MRF分割
MRF运动目标分割结果二
（a）实验序列2
（b）固定阈值二值化
（c）高斯模型分割
（d）自适应值 MRF分割
报告内容
•1 •全局运动估计 •2 •马尔可夫随机场分割 •3 •运动目标分片跟踪 •4 •车辆检测与跟踪 •5 •图像超分辨率重
车辆检测与跟踪概述
智能交通系统： ( Intelligent Transport Systems, ITS)
车辆检测与跟踪概述
影响车辆检测和跟踪的主要因素： （1）车辆自身阴影； （2）车辆间相互遮挡或车辆被背景中物体遮
挡； （3）同车型车辆之间具有较大的相似性； （4）光线突变； （5）夜晚和雨、雪等恶烈天气等。 主要针对（1）、（2）两种情况开展研究
静态场景 目标检测相对简单，研究渐趋成熟 动态场景 相对复杂，成为当前研究领域的热点
静态场景帧差的一个例子
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
目标跟踪Siamese+RPN
① 当 y f(z) 1 时，预测值和目标值相差小于1，不容易造成梯度爆炸，此 时给一个0.5的平滑系数：
1 y f ( z) 2 2
② 当 y f(z) 1 时，预测值和目标值相差大于等于 1，易造成梯度爆炸，此时降低损
失次幂数，变成y f(z) 0. 5
Ax Ay Aw Ah Tx Ty Tw Th
ancchor boxes boxes
ground truth boxes
RPN（Region Proposal Network）
Smooth L1 loss：
Smooth L1损失函数是在Fast R-CNN中被提出，主要目的是为了防止梯度爆炸。
目标检测中的回归问题最初采用均方差损失：
imtermediate layer
13*13*256
cls layer 1*1*256*(2*k)
cls scores map 2*k
reg layer 1*1*256*36(4*k)
reg scores map 4*k
RPN（Region Proposal Network）
loss function: classification loss(cross-entropy) + regression loss( smooth L1)
然后图像预处理方式与Siamese-FC相同，具 体来说就是经过填充、裁剪、缩放，把ground truth box放到图像的中心位置。预处理后的效果如下图 所示。
模型训练
《与目标相邻但又不是目标的子窗口》对跟踪器性能影响最大。这个比较好理解，因为跟踪器的 性能评价指标与IOU紧密相关，IOU在0.2，0.3左右确实比较影响性能。经过这样的处理以后，《与目 标相邻但又不是目标的子窗口》在数量和质量上都得到了保障。 但这样又带来了一个问题：纯背景的IOU更小，不是会更加影响性能吗？为什么不用纯背景作为反例 来进行训练呢？ 我个人的理解是这样： 1、在真正进行跟踪时，如果真的跟踪到了纯背景的图像，那么想在下面的帧跟踪到目标已经不可能了。 与其这样，还不如在IOU比较小的时候及时进行调整。 2、跟踪器在VOT或OTB数据集上进行测试时，若IOU小于某个阈值，则会进行复位操作（即把ground truth告诉给跟踪器），基于这种考虑，模型在数据集上进行测试时不太可能跟踪到纯背景的图像。 3、纯背景的图象太多，而且没有提供关于目标的任何信息，因此用这种图像来训练没有任何意义。
目标检测跟踪计数教程
目标检测跟踪计数教程下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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目标跟踪
目标跟踪摘要—文章首先简要概述计算机视觉中的目标跟踪任务，然后依据不同的目标描述方法将目标跟踪分为三类。
由于目标的突发性移动、复杂的目标结构、目标间的遮挡、摄像机移动等原因，目标跟踪变得十分困难。
所以，在不同的应用场景，为实现鲁棒性，通常会对跟踪问题附加约束条件。
为使跟踪最优化，选择合适的目标探测方法、运动模型和图像特征显得尤其重要。
最后，提出了目标跟踪领域仍需解决的问题。
关键词目标描述目标跟踪1. 简介在计算机视觉领域中，目标跟踪是一项重要任务。
随着高性能计算机的激增和高质量低价格的数码摄像机实用性的增强，为满足自动视频分析的需求，这使得目标跟踪算法成为了热门研究领域。
视频分析有以下三个重要步骤：（1）对关注的移动目标的探测；（2）对此类对象帧到帧的跟踪；（3）分析跟踪目标来辨识他们的行为。
简单来说，目标跟踪就是依据视频序列来估计目标的移动轨迹进而达到跟踪目的。
跟踪目标非常复杂的原因主要有以下各方面：（1）3 D世界映射到2 D图像引起的信息丢失；（2）图像中的噪声；（3）目标的外形及其运动的复杂性；（4）部分或全部的目标遮挡；（5）实时处理要求。
跟踪系统必须处理两个基本问题：移动和匹配。
移动问题：预测跟踪目标在多帧图像中位置的变化。
匹配问题：（探测或定位）在指定搜索区域内识别下一帧图像中的目标特征，并能在多目标中正确选择所要跟踪的目标。
对于跟踪过程的特殊性问题，如哪种目标描述是合适的、应采用哪种图像特征、目标的特征该如何建模等，研究者已提出众多目标跟踪方案。
这就要求根据跟踪目标的不同去选择最佳方案，才能使跟踪效果达到最佳。
2. 跟踪方案目标跟踪器的宗旨就是通过定位目标在视频的每一帧图像的位置来产生目标随时间变化的移动轨迹。
目标的探测和建立相关性的任务可以单独或共同进行。
一种情况是：用目标探测算法来获得每一帧图像中可能的目标区域，然后对照帧图像，跟踪器会建立与目标相符合的特征。
另一种情况是：通过循环更新由前一帧中得到目标的位置和区域信息来联合估计目标区域和相关性。
动态背景下的目标检测与移动目标跟踪算法研究
动态背景下的目标检测与移动目标跟踪算法研究摘要：随着科技的不断发展，计算机视觉的应用越来越广泛。
在动态背景下的目标检测与移动目标跟踪是计算机视觉领域的热点研究方向。
本文主要探讨了动态背景下的目标检测与移动目标跟踪算法的研究现状、问题以及未来的发展方向。
1.引言近年来，计算机视觉技术日益受到关注，目标检测与移动目标跟踪算法也得到了广泛的研究。
目标检测及移动目标跟踪在许多应用中扮演着重要的角色，如视频监控系统、自动驾驶等。
然而，在动态背景下，目标检测和移动目标跟踪面临许多挑战，如光照变化、动态背景的干扰等。
2.动态背景下的目标检测算法研究目标检测是计算机视觉中的关键任务之一，其主要目标是从图像或视频中准确地确定目标的位置和大小。
常用的目标检测算法包括滑动窗口、Haar特征分类器、卷积神经网络（CNN）等。
然而，这些算法在动态背景下常常面临困难，因为背景的变化会导致误检测或漏检测的问题。
因此，研究者们提出了许多针对动态背景的目标检测算法，如基于深度学习的算法、运动检测算法等。
这些算法能够更好地适应动态背景下的目标检测需求，提高检测的准确性和鲁棒性。
3.动态背景下的移动目标跟踪算法研究移动目标跟踪是指在视频序列中准确地追踪目标的位置和形态的过程。
在动态背景下的移动目标跟踪面临与目标检测相似的问题，例如背景的干扰、目标的遮挡等。
因此，研究者们提出了许多针对动态背景的移动目标跟踪算法，如基于区域生长的算法、粒子滤波算法等。
这些算法能够提高移动目标跟踪的准确性和鲁棒性，有效地应对动态背景的干扰。
4.问题与挑战目标检测和移动目标跟踪在动态背景下面临许多问题和挑战。
首先，动态背景的干扰会导致目标的误检测或漏检测。
其次，目标的快速移动和遮挡也会增加目标的跟踪难度。
此外，光照变化也会影响目标检测和跟踪的准确性。
因此，如何提高目标检测和移动目标跟踪在动态背景下的性能，是当前研究的主要方向。
5.未来发展方向为了克服动态背景下的问题和挑战，未来的研究可以从以下几个方面展开：（1）结合深度学习：深度学习在计算机视觉领域取得了重大突破，将其应用于动态背景下的目标检测和移动目标跟踪算法中，能够更好地适应背景的变化和目标的形态变化。
多目标跟踪
多目标跟踪多目标跟踪是指在视频监控中对多个目标进行实时跟踪和识别的技术。
随着计算机视觉和机器学习的快速发展，多目标跟踪已经成为视频监控和智能交通系统等领域中一个重要的研究方向。
多目标跟踪的目标是通过将目标检测和目标跟踪相结合，来实现对多个目标的连续追踪和识别。
首先，在视频中对目标进行检测，利用物体检测算法将目标从背景中分割出来。
然后，通过目标的特征描述子来区分不同的目标，并建立目标的时空模型，以便在连续的帧中进行跟踪。
最后，利用目标的运动模式和相似度信息来预测目标的位置和运动方向。
在实际应用中，多目标跟踪还需要考虑目标的遮挡、尺度变化和形变等问题，以及对多个目标同时进行跟踪的并行处理。
多目标跟踪的应用非常广泛。
在视频监控系统中，多目标跟踪可以用来监测和追踪多个行人、车辆和物体的运动轨迹，帮助安保人员及时发现异常行为并采取相应措施。
在智能交通系统中，多目标跟踪可以用来监测交通流量和拥堵情况，优化交通信号控制和道路规划，提高交通效率和安全性。
此外，多目标跟踪还可以应用于无人驾驶车辆、机器人导航和虚拟现实等领域，为智能化技术的发展提供强大的支持。
然而，多目标跟踪技术还存在一些挑战和问题。
首先，多目标跟踪需要实时处理大量的视频数据，对计算资源和处理速度有较高的要求。
其次，目标的检测和跟踪可能受到光照、遮挡、尺度变化和形变等因素的影响，需要采用更加鲁棒和准确的算法进行处理。
此外，多目标跟踪涉及到对目标的运动和行为分析，需要对目标的运动模式、轨迹和交互关系进行建模和识别。
因此，需要进一步研究和开发更加高效和智能的多目标跟踪算法和系统。
综上所述，多目标跟踪技术在视频监控和智能交通系统中具有重要的应用价值。
通过实时追踪和识别多个目标，可以提高系统的性能和效率，为安全监控和智能化发展提供有力支持。
随着计算机视觉和机器学习的持续进步，相信多目标跟踪技术将会在更广泛的领域中得到应用和发展。
目标检测目标跟踪报告
目标检测目标跟踪报告目标检测和目标跟踪是计算机视觉中的重要领域，用于识别和定位图像或视频中的目标物体。
本报告将探讨目标检测和目标跟踪的基本概念、相关技术和最新研究进展。
1.目标检测目标检测是一种在图像或视频中检测和定位目标物体的任务。
目标检测主要包括以下几个步骤：(1)图像预处理：对输入图像进行预处理，如尺度调整、颜色空间转换、图像增强等。
(2)物体提议：生成候选目标区域，以减少后续检测的计算量。
(3)特征提取：从候选区域中提取特征，常用的特征包括颜色直方图、HOG特征、深度特征等。
(4)目标分类：利用机器学习或深度学习算法对候选区域进行分类，判断其是否包含目标物体。
(5)目标定位：根据分类结果生成目标的边界框或像素级别的分割。
目标检测的发展已经取得了很大的进展。
传统的目标检测方法主要基于手工设计的特征和机器学习算法，如HOG-SVM、Haar-like特征和级联分类器。
然而，这些方法在复杂环境下的鲁棒性和准确性有限。
近年来，深度学习的发展使得目标检测在准确性和效率上得到了显著提升。
著名的深度学习目标检测算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO 等。
这些算法通过引入候选区域提取阶段和端到端的训练方法，大大提高了目标检测的准确性和速度。
2.目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中追踪目标物体的位置和轨迹。
目标跟踪主要包括以下几个步骤：(1)目标初始化：在视频的第一帧中选择目标物体，并为其建立模型或特征描述子。
(2)相似度度量：计算当前帧中目标物体与上一帧中目标物体的相似度，以确定目标的位置。
(3)运动补偿：根据目标物体的位置和运动模型，对当前帧中的候选区域进行，以确定目标的位置。
(4)目标更新：根据当前帧中确定的目标位置，更新目标的模型或特征描述子。
目标跟踪是一项具有挑战性的任务，主要由于目标物体的外观变化、遮挡、运动模糊和摄像机抖动等因素的影响。
传统的目标跟踪方法主要基于特征匹配、颜色直方图、轨迹和粒子滤波等技术。
目标检测跟踪
目标检测跟踪目标检测跟踪（Object Detection and Tracking）是计算机视觉领域的重要任务，它旨在从图像或视频中准确定位和区分出感兴趣的目标，并在目标在视频序列中移动时实时跟踪目标的位置。
目标检测的目标是通过给定图像或视频中的像素，识别出图像中包含的目标对象，并将其框出或标注出来。
目标检测算法通常基于图像中的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，来进行目标的识别和定位。
常见的目标检测算法包括基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法（如Haar特征和HOG特征）、基于深度学习的方法（如RCNN、Fast RCNN、YOLO等）。
目标检测的结果是在图像中定位出目标位置的边界框，并给出每个边界框中目标的类别。
目标跟踪是在目标检测的基础上，对目标在连续视频帧中位置和状态的变化进行跟踪。
目标跟踪的目标是通过给定视频序列中的目标位置和状态，预测目标在后续帧中的位置和状态。
目标跟踪算法通常基于目标检测结果来初始化跟踪器，并利用目标在连续帧中的连续性和相似性来进行跟踪。
常见的目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波的方法、基于粒子滤波的方法、基于模型的方法（如MeanShift、CAMShift等）和基于深度学习的方法（如Siamese Network、MDNet等）。
目标跟踪的结果是在连续视频帧中准确地跟踪出目标的位置和状态，并给出每个帧中目标的位置和状态信息。
目标检测跟踪的应用广泛，涉及到许多领域。
在智能监控领域，目标检测跟踪可以用于实现人脸识别、行人检测、车辆追踪等任务，用于提供安全监控和警报功能。
在自动驾驶领域，目标检测跟踪可以用于识别和跟踪道路上的车辆、行人和障碍物，为自动驾驶车辆提供感知和决策支持。
在机器人领域，目标检测跟踪可以用于识别和跟踪机器人周围的物体，为机器人的操作和导航提供环境感知和交互能力。
总结起来，目标检测跟踪是计算机视觉领域中重要的任务，旨在通过识别和跟踪目标对象来提供图像和视频的分析和理解。
目标检测与跟踪-第1篇
1.区域提议网络（RPN）：通过RPN生成一系列可能包含目标 的候选区域。 2.特征提取与分类：对候选区域进行特征提取，并通过分类器 判断其是否包含目标，同时进行边界框回归，精确目标位置。
▪ 单阶段目标检测算法
1.直接回归：无需生成候选区域，直接通过神经网络回归出目 标的位置和类别信息。 2.高效的训练：单阶段目标检测算法通常具有更快的训练速度 和更高的实时性。
目标检测与跟踪简介
▪ 目标检测与跟踪的基本原理
1.目标检测与跟踪通常分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。 目标检测用于确定图像或视频序列中是否存在目标物体，并确 定其位置、形状、大小等信息；目标跟踪则用于在连续帧中跟 踪目标物体的运动轨迹。 2.常用的目标检测与跟踪算法包括：光流法、卡尔曼滤波、粒 子滤波、多目标跟踪算法等。
▪ 深度学习目标检测算法
1.深度神经网络的应用：利用深度卷积神经网络提取图像特征，有效地表征目标信 息。 2.端到端的训练：通过反向传播算法，可以实现对整个检测模型的端到端训练，提 高检测精度。 3.多尺度检测：利用不同尺度的特征图进行目标检测，能够更好地检测不同大小的 目标。
目标检测经典算法介绍
▪ 传统目标检测算法
1.传统目标检测算法主要基于手工设计的特征，如SIFT、HOG 等，通过滑动窗口等方式在图像中进行目标搜索。 2.传统算法虽然速度较慢，但在一些特定场景下，如低分辨率 、小目标等情况下仍有一定的应用价值。 3.传统算法可以作为深度学习算法的补充，两者结合可以进一 步提高目标检测的鲁棒性和精度。
▪ 目标检测与跟踪的定义
1.目标检测与跟踪是一种通过对图像或视频序列进行分析，确 定其中目标物体的位置、形状、大小等信息的技术。 2.该技术广泛应用于安防监控、智能交通、无人机导航等领域 。
目标的检测.ppt
相关工作
第二类方法是从过去的一组观测图像当中按照 一定的假设选择像素灰度构成当前的背景图像， 这类方法的优点在于背景的初始化与场景中是否 存在运动的前景无关，同时能够有效避免混合现 象。但是，由于这类方法是从过去的一段图像序 列中重构背景图像，因此不如第一类方法能够适 应迅速的场景变化，而是产生一定的时间延迟， 但这个问题对于长时间图像监视和跟踪系统的影 响不大。本文的背景重构算法属于第二类方法。
运动目标检测、提取
主 讲：刘 龙
2020年10月6日
研究现状
已经出现了众多的视觉跟踪算法。 ▲视觉跟踪问题进行分类
●摄像机的数目：单摄像机Vs多摄像机 ●摄像机是否运动：摄像机静止Vs摄像机运动 ●场景中运动目标的数目：单运动目标Vs多运动目标 ●场景中运动目标的类型：刚体Vs非刚体 ●传感器的种类：可见光图像Vs红外图像
小结
问题的提出
在视频监视系统中，运动目标的检测与分割是 个非常重要的问题，尤其在复杂环境中对运动目 标进行检测时，由于受到环境噪声的影响，往往 很难检测到完整的或者真实的运动目标。运动检 测的方法很多，这些方法可以分为三类：
基于光流的运动检测。 基于相邻帧图像差分的运动检测。 基于背景差的运动检测。
步骤4：选择频率最大的灰度值作为该像素点的 背景灰度值。
将灰度值一致区间中最大像素数与所对应的平均灰度值
分别记为 nbackground w 和 background ，有下式 nbackground max( n1, n2 ,, nq )
w ( background x, y) w ( background x, y) 即像素点(x,y)所对应的背景像素点的灰度值为w ( background x, y)
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13
HFUT-TI DSP United Lab
马尔可夫随机场分割
•
目前基于马尔可夫随机场随机场（ 目前基于马尔可夫随机场随机场（MRF）运动 ） 目标分割的方法在图像分割领域影响越来越大， 目标分割的方法在图像分割领域影响越来越大，该 方法与传统方法和阈值法相比，由于基于MRF的 方法与传统方法和阈值法相比，由于基于 的 运动目标分割方法同时考虑了图像颜色信息和空间 关联信息，因此分割效果较好。 关联信息，因此分割效果较好。
车辆检测与跟踪概述 智能交通系统： 智能交通系统： ( Intelligent Transport Systems, ITS)
12
HFUT-TI DSP United Lab
• Ohlander等提出了一种多维直方图阈值化分割方 等提出了一种多维直方图阈值化分割方
法，该方法直方图阈值法不需要先验信息，计算量 该方法直方图阈值法不需要先验信息， 较小,但缺点是单独基于颜色分割得到的区域可能 较小 但缺点是单独基于颜色分割得到的区域可能 是不完整的，而且没有利用局部空间信息， 是不完整的，而且没有利用局部空间信息，分割不 准确。 准确。
原序列 帧差法 特征匹配的方法
第 5 帧
第 50 帧
第 80 帧
7
HFUT-TI DSP United Lab
基于图像金字塔分解的全局运动估计
• 采用了 层金字塔进行多分辨率计算 而且在每层迭 采用了3层金字塔进行多分辨率计算 层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭
代计算中,将基于块的外点去除算法与特征点提取 代计算中 将基于块的外点去除算法与特征点提取 算法相结合,这样既加快了算法的速度 这样既加快了算法的速度,又提高了计 算法相结合 这样既加快了算法的速度 又提高了计 算结果的准确性。 算结果的准确性。
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• 因此，我们提出一种基于自适应权值的区域马尔可 因此，
夫随机场的分割方法，结合分水岭预分割算法， 夫随机场的分割方法，结合分水岭预分割算法，并 利用形态滤波对分割结果进行修正， 利用形态滤波对分割结果进行修正，较好地解决了 分割不准确，目标信息丢失的问题。 分割不准确，目标信息丢失的问题。
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•
另外， 另外，MRF参数 β 选取的好坏会直接影响到分 参数 割结果， 等研究雷达图像分割时表明， 割结果，Smits等研究雷达图像分割时表明，马尔 等研究雷达图像分割时表明 可夫参数如果较大容易形成较长的边缘， 可夫参数如果较大容易形成较长的边缘，较小容易 形成微边缘， 形成微边缘，而固定的马尔可夫参数则使目标的轮 廓模糊，对分割出的目标准确判断产生不利影响。 廓模糊，对分割出的目标准确判断产生不利影响。
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MRF运动目标分割结果一
（a）实验序列 ）实验序列1
（b）固定阈值二值化 ）
（c）高斯模型分割 ）
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（d）自适应值 β MRF分割 ） 分割
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MRF运动目标分割结果二
（a）实验序列 ）实验序列2
（b）固定阈值二值化 ）
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分片跟踪
• 遮挡下的跟踪
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分片跟踪
• 目标表现模型的变化时的跟踪
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• 目标尺度发生变化
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报告内容
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目标 分片
当前帧
候选目标位置 搜索窗口 上一帧目标位置
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分片跟踪
其中相似度的度量是通过各片的空间直方图匹配来实现的。 其中相似度的度量是通过各片的空间直方图匹配来实现的。 确定目标位置后，判断目标中各片的有效性， 确定目标位置后，判断目标中各片的有效性，我们仅利用 有效片进行下一帧的跟踪。 有效片进行下一帧的跟踪。
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• 目标外观变化时片匹配的情况
外观缓慢变化 时，丢失的片 很少
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• 利用有效片的概念，我们为每个目标建立两种模板， 利用有效片的概念，我们为每个目标建立两种模板，
临时模板和参考模板。 临时模板和参考模板。 • 临时模板 实时更新的模板，在无遮挡情况下跟 临时模板—实时更新的模板 实时更新的模板， 可以解决目标外观缓慢变化的问题。 踪，可以解决目标外观缓慢变化的问题。 • 参考模板 能够很好的表示目标的模板，用于遮 参考模板—能够很好的表示目标的模板 能够很好的表示目标的模板， 挡情况下的跟踪。 挡情况下的跟踪。
运动补偿
前一帧图像
帧差法
提取特征点 特征点匹配 最小二乘求 运动参数 运动目标
后一帧图像
提取特征点
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求特征 点并匹 配 前 一 帧
运动补 偿
后 一 帧
求解全局运动 参数
补偿后的帧差图像
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实验结果与普通帧差法的比较
该层进行全局运动估计，求得相应的运动参数； 该层进行全局运动估计，求得相应的运动参数； 将金字塔中间层的参数集映射到金字塔的底层, 将金字塔中间层的参数集映射到金字塔的底层 对该层进行 全局运动估计，求得该层的运动参数集,即最终求得的参数 全局运动估计，求得该层的运动参数集 即最终求得的参数 集。 利用求得的最终参数集，对图像进行运动补偿， 利用求得的最终参数集，对图像进行运动补偿，将运动补 偿后的图像与前一帧图像进行差值。 偿后的图像与前一帧图像进行差值。
•
同时具有广泛的应用价值。 同时具有广泛的应用价值。 依照目标与摄像头之间的关系：
静态场景 动态场景 目标检测相对简单， 目标检测相对简单，研究渐趋成熟 相对复杂， 相对复杂，成为当前研究领域的热点
静态场景帧差的一个例子
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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
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•
Gibbs分布可定义成如下公式： 分布可定义成如下公式： 分布可定义成如下公式
−U( z=w) 1 T p(z) = ∑e δ (z − w) Qw
图像上每一点的概率分布
U ( z ) = ∑ Vc ( z ( x) | xε C )
cε Cቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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• 对于一帧 图像，存在一系列的像素点 ，对于 对于一帧CIF图像 图像，
这些点存在一标记场和事先观察场 ，这样马尔可 夫随机场的运动目标分割的问题可以归结为在事先 观察场和其它一系列约束条件下， 观察场和其它一系列约束条件下，确定运动目标区 域和背景区域的二值标记问题。 域和背景区域的二值标记问题。
在目标跟踪领域， 在目标跟踪领域，一个重要的难题就是目标的遮 挡问题，因为遮挡发生时目标可能部分或全部不可见。 挡问题，因为遮挡发生时目标可能部分或全部不可见。 模拟人眼跟踪目标的方式，发生遮挡时， 模拟人眼跟踪目标的方式，发生遮挡时，人眼会关 注目标的可见部分来继续跟踪。受这一思想启发， 注目标的可见部分来继续跟踪。受这一思想启发，我们 将目标分成多个小片，目标被遮挡时，利用“可见片” 将目标分成多个小片，目标被遮挡时，利用“可见片” 来跟踪。 来跟踪。
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目标分割的意义与现状
•
运动目标的准确分割， 运动目标的准确分割，对于获取目标的特征信 息非常重要， 息非常重要，直接影响到进一步的运动目标跟踪的 处理，传统的运动目标分割的算法主要有背景差分， 处理，传统的运动目标分割的算法主要有背景差分， 相邻帧间差分，光流场的方法， 相邻帧间差分，光流场的方法，这些方法都有各自 的缺点和不足，不能满足准确分割运动目标的要求。 的缺点和不足，不能满足准确分割运动目标的要求。
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下图给出了运动补偿与直接帧差的结果比较
图1
Coastguard序列图像 序列图像
图2
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直接帧差和运动补偿后的差值图比较
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报告内容
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全局运动估计 马尔可夫随机场分割 运动目标分片跟踪 车辆检测与跟踪 图像超分辨率重建
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分片跟踪
•主要思想：
将目标分片，建立目标分片表现模型（模板）。在目 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， 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。 高的候选目标作为跟踪结果。
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基于MRF的运动目标分割 的运动目标分割 基于
• 马尔可夫随机场是把一维因果马尔可夫链扩展成二
维的结果， 维的结果，Hammersley-Clifford定理指出了 定理指出了 MRF和Gibbs分布之间的等价性，每个 分布之间的等价性， 和 分布之间的等价性 每个MRF都可 都可 以用一个Gibbs分布来描述，这样就解决了 分布来描述， 以用一个 分布来描述 这样就解决了MRF 概率难求的问题。 概率难求的问题。
（c）高斯模型分割 ）
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