基于视频图像中乒乓球的检测与跟踪方法
视频监控图像的移动目标检测与跟踪
视频监控图像的移动目标检测与跟踪随着科技的不断进步，视频监控系统的应用越来越广泛。
在大型公共场所、企事业单位、交通枢纽等地，视频监控已经成为重要的安全管理措施之一。
视频监控系统利用摄像机采集实时场景图像，并通过图像处理和分析技术对图像内容进行检测与跟踪，以实现对目标行为的智能分析和预警。
视频监控图像的移动目标检测与跟踪是视频监控系统中的关键技术之一。
它主要通过对视频图像中的目标进行检测和跟踪，实现对目标的有效定位和追踪。
移动目标检测与跟踪技术可以广泛应用于安防领域、交通管理领域等，提高社会安全和管理水平。
移动目标检测是指从视频图像序列中检测出所有运动的目标物体，将其与背景相区分出来。
在实际应用中，移动目标通常包含行人、车辆等。
移动目标检测的原理可以基于背景建模、光流法、基于像素强度变化的方法等。
其中，背景建模是一种常用方法，它通过对图像序列中静态背景的建模，检测出与背景有明显变化的目标。
在移动目标检测的基础上，移动目标跟踪技术可以实现对目标的精确定位和轨迹追踪。
移动目标跟踪的主要任务是在视频图像序列中通过连续帧之间的相似性分析，追踪目标物体的位置、速度以及形状变化等信息。
在实际应用中，移动目标跟踪可以分为跟踪-by-detection和跟踪-by-regression等方法。
跟踪-by-detection方法是通过目标检测算法检测每一帧中的目标，再利用目标的位置信息进行跟踪。
而跟踪-by-regression方法则是利用目标的运动学模型和外观信息，在每一帧中更新目标的位置。
在移动目标检测与跟踪技术中，一些先进的深度学习算法被广泛应用。
深度学习网络可以自动从数据中学习特征，并具有强大的图像识别能力。
通过使用深度学习网络，可以有效地提高目标检测与跟踪的准确性和稳定性。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。
全景视频中多运动对象检测与跟踪方法
全景视频中多运动对象检测与跟踪方法1 引言如今，全景视频的应用越来越广泛，例如在电影、摄影、虚拟现实等领域。
然而，由于全景视频中包含大量的运动对象，准确地检测和跟踪这些对象变得尤为重要。
因此，如何有效地实现全景视频中多运动对象的检测和跟踪成为了一个热门的探究课题。
2 全景视频中多运动对象检测2.1 基于挪动物体领域的方法在全景视频中，挪动物体的检测是一种常见的方式。
这种方法通常通过比较挪动物体与背景之间的差异来实现。
详尽步骤如下：起首，利用运动预估算法获得运动物体的候选区域。
然后，利用目标检测算法从候选区域中进一步筛选出真正的运动物体。
最后，利用跟踪算法来持续跟踪被检测到的运动物体。
2.2 基于深度进修的方法深度进修在目标检测领域取得了显著的冲破，然而在全景视频中检测多个运动对象依旧是一个具有挑战性的任务。
为了解决这个问题，探究人员提出了一些基于深度进修的方法。
这些方法利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等深度进修模型，通过对全景视频进行端到端的进修，直接猜测出每个像素的物体类别和位置。
3 全景视频中多运动对象跟踪3.1 基于目标追踪的方法在全景视频中，跟踪多个运动对象是一项具有挑战性的任务。
传统的目标追踪算法通常使用基于特征点的方法来跟踪运动对象。
然而，这些方法在跟踪过程中容易受到遮挡和运动模糊等问题的干扰。
最近，探究人员提出了一些新的目标追踪算法，如分割与跟踪结合的方法、卷积神经网络与循环神经网络相结合的方法等，这些方法有效地解决了上述问题。
3.2 基于视觉里程计的方法视觉里程计是指通过分析连续的图像序列来预估相机的运动轨迹。
在全景视频中，基于视觉里程计的方法可用于跟踪多个运动对象。
这种方法利用全景图像序列之间的几何干系来推断相机的运动轨迹，并依据相机的运动来预估运动物体的运动轨迹。
然后，通过匹配物体的特征点来进一步精确地预估运动物体的位置。
4 试验结果与谈论在本节中，我们将对上述提到的进行试验评估，并对试验结果进行谈论。
一种视频序列中运动目标的检测与跟踪方法
关 键 词 ： 景 模 型 灰 度 质 心 目标 检 测 和 目标 跟 踪 背 中 图分 类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４ 文 献标 识码 ： Ａ
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４ 结语
本 文 提 出 的 是 一 种 静 止 摄 像 机 条 件 下
基 于 统 计 灰 度 质 心 模 型 和 背 景 模 型 的 运 动
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种 视 频 序 列 中运 动 目标 的检 测 与 跟踪 方 法 ①
申 良 李 中
（ 西安航 空技术 高等专 科学校 电气 工程 系
陕西西 安 ７ ０ ７ １ ） ０ ７
摘 要 ： 动 目标的监控 与测量在 汽车导航 和智 能监控 行业 中得到 大量应 用。 运 本文提 出了基 于统计 背景模型和 灰度 质心模型 的运 动 目标 检 测和跟 踪算法 。 在此 方法 中先建立 背景 的 高斯模 型， 后检 测 出场景 中的运 动 目标 ， 后根 据 目标检 测 的结论 ， 到运 动 目标灰 度质 心 然 最 得 的计算 结果 ， 在坐标 系中记 录位置 ， 并 采用最 小二秉 法拟 合 实现 了对运 动 目标的跟踪 。 相应 的实验 结果表 明这种 方法 能有效检 测和跟 踪
动态视觉对运动目标的检测与跟踪
动态视觉对运动目标的检测与跟踪随着技术的不断进步，动态视觉在机器视觉领域中扮演着越来越重要的角色。
动态视觉是指通过对物体运动的感知和分析，实现对运动目标的检测与跟踪。
这项技术广泛应用于视频监控、无人驾驶、机器人导航等领域，对于提高安全性和智能化水平具有重要意义。
动态视觉检测与跟踪的实现过程中，首要任务是通过图像处理算法对目标进行检测。
目标检测旨在从图像中分割出感兴趣的运动目标，以便后续的跟踪工作。
在目标检测中，常见的算法有背景建模、基于像素颜色分布的方法、基于梯度的方法等。
这些方法在进行目标检测时，需要根据实际情况选择合适的算法和参数设置，以确保准确性和实时性。
一旦目标被成功检测出来，接下来的任务就是对目标进行跟踪。
目标跟踪是指在连续帧图像中跟踪目标的位置和运动信息，以实现对目标的动态追踪。
目标跟踪面临的挑战是目标在图像中的变形、遮挡、光照变化以及背景干扰等问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了多种跟踪算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、相关滤波等。
这些算法根据不同的原理和假设，对目标进行预测和更新，实现对目标运动轨迹的准确跟踪。
除了完成目标的检测和跟踪之外，动态视觉还需要对目标的行为进行分析和理解。
目标行为分析涉及到对目标的动作、姿态、形态等信息的提取和解释。
通过对目标行为进行分析，可以实现对目标的高级理解和智能判断。
目标行为分析的研究中，常用的方法有姿态估计、行为分类、行为识别等。
这些方法基于机器学习和图像处理技术，通过训练模型和特征提取，实现对目标行为的自动化分析。
动态视觉对于运动目标的检测与跟踪不仅应用于学术研究领域，也应用于实际应用中。
在城市交通中，动态视觉可以通过对车辆和行人的检测与跟踪，实现交通信号灯的自动控制和交通违法行为的监测。
在无人驾驶领域，动态视觉可以实现对周围交通目标的实时感知和判断，从而实现智能导航和自主避障。
在工业生产过程中，动态视觉可以通过对机器人进行目标检测和跟踪，实现自动化生产和物流分拣。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪随着智能化技术的不断发展和普及，越来越多的应用场景需要对行人进行检测和轨迹跟踪。
行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于视频监控、交通管理、智能巡检等领域，具有重要的实际意义和应用价值。
本文将介绍基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪的方法与应用。
行人检测是指在视频图像中准确地识别出行人目标，并进行定位。
行人检测的关键在于准确地判断图像中的目标是否为行人，并将其与背景进行有效区分。
通过深度学习算法，可以让计算机模型学习到行人在图像中的特征和模式，并使用这些特征进行行人检测。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）等。
这些算法能够对图像进行快速且准确的行人检测，实现实时监测和预警。
轨迹跟踪是指通过连续帧图像的时间序列，对行人在不同帧之间的运动进行跟踪与分析。
轨迹跟踪主要分为两个步骤：检测和匹配。
检测步骤利用行人检测算法对每一帧图像进行目标检测，得到每一帧中的行人目标区域。
匹配步骤则利用跟踪算法将相邻帧中的行人目标区域进行匹配，形成行人轨迹。
常用的轨迹跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪等。
这些算法能够有效地对行人进行轨迹分析，提供行人的运动轨迹和路径信息。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪具有广泛的应用前景。
在视频监控领域，利用行人检测与轨迹跟踪技术可以实现对人员的自动识别与跟踪，提高视频监控的效果和效率。
在交通管理领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以用于行人过马路的安全管理与交通流量分析，提供有关行人行为的统计和决策依据。
在智能巡检领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于巡检机器人和智能无人车等设备，提供智能化的巡检和运输服务。
然而，基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪面临一些挑战。
首先，图像数据的质量和噪声会影响算法的准确性和鲁棒性。
其次，行人的姿态、遮挡、尺度变化等因素也会对检测和跟踪结果产生影响。
此外，复杂的场景和多目标跟踪也是研究的难点之一。
视频监控中的物体识别与跟踪技术
视频监控中的物体识别与跟踪技术随着科技的发展，视频监控技术也在不断地更新和完善。
其中，物体识别和跟踪技术是一个非常重要的方向。
它能够帮助监控系统自动地检测和跟踪物体，提高监控的效率和准确率。
本文将围绕这一主题，从几个方面进行探讨。
一、物体识别技术的概述物体识别技术是基于图像处理和计算机视觉技术的一种高级视觉分析方法。
它的目的是识别图像中的物体，并对物体进行分类、识别和分析。
在视频监控中，物体识别技术主要应用于目标的检测和识别，可以实现对监控区域内的各种物体的自动检测和识别。
物体识别技术的实现通常需要靠计算机视觉算法，在对图像进行分析后，通过选取合适的特征，来实现目标的识别。
算法的选择和特征的提取直接影响到物体识别的效果和性能。
在物体识别技术的实现中，还需要考虑目标的大小、形状、方向等因素，这也对算法和特征的选择提出了更高的要求，以达到更好的识别效果。
二、物体跟踪技术的原理物体跟踪技术是在目标被检测出后，通过连续的图像帧，实现目标的持续跟踪。
目标的跟踪需要实时处理图像帧，并对图像中物体的位置、大小、方向等参数进行估计，从而实现对目标的跟踪。
物体跟踪技术的实现通常依赖于多种算法和技术手段，包括滤波器、卡尔曼滤波、粒子滤波、支持向量机等。
其中，卡尔曼滤波是比较常见的目标跟踪算法，它的主要思想是通过对目标位置和速度的预测，来进行目标的跟踪。
不过，卡尔曼滤波算法也存在一些局限性，比如容易受到噪声的影响而导致跟踪失败等。
粒子滤波技术是另一种有效的跟踪算法，它通过对目标的状态进行随机采样和估计，来实现对目标的跟踪。
粒子滤波算法具有较好的鲁棒性和适应性，能够适应多种目标的跟踪需求。
三、物体识别和跟踪技术的应用物体识别和跟踪技术已经广泛应用于视频监控、智能交通、智能家居、智能安防等领域。
其中，在视频监控领域，物体识别和跟踪技术的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1、环境感应和自动控制利用物体识别和跟踪技术，视频监控系统可以实现对环境的感应和自动控制，对于不同的事件做出相应的反应，比如检测到有人员入侵时，可以自动警戒或报警。
k210乒乓球识别思路
标题：基于K210的乒乓球识别思路与实现引言：乒乓球是一项广受欢迎的体育运动，具有快节奏、高技术要求的特点。
为了提高乒乓球比赛的公平性和裁判效率，利用计算机视觉技术对乒乓球进行自动识别具有重要意义。
本文将介绍基于K210芯片的乒乓球识别思路及其实现方法。
一、K210芯片简介K210是一款由中国科学院计算技术研究所研发的嵌入式人工智能芯片，具有低功耗、高性能和易编程等特点。
其内置的AI引擎和卷积神经网络（CNN）加速器，使得K210成为进行图像识别和处理的理想选择。
二、乒乓球图像采集与预处理1. 图像采集：使用摄像头或者传感器模块获取乒乓球桌上的图像。
2. 图像预处理：通过调整图像的亮度、对比度、色彩平衡等参数，以提高后续图像分析的准确性和稳定性。
三、乒乓球检测1. 基于颜色特征的乒乓球提取：根据乒乓球的颜色特征，采用色彩空间转换（如HSV）将图像转换到合适的颜色空间，进而利用阈值分割方法提取乒乓球区域。
2. 乒乓球区域过滤与精化：通过形态学操作和轮廓分析等方法对提取的乒乓球区域进行过滤和精化，去除噪声和非乒乓球物体。
四、乒乓球轨迹跟踪1. 基于运动特征的轨迹预测：利用历史帧与当前帧之间的乒乓球位置差异，结合物理运动规律，预测乒乓球的下一步位置。
2. 基于卷积神经网络的轨迹跟踪：使用K210芯片内置的AI 引擎，构建一个乒乓球轨迹跟踪模型，通过对乒乓球轨迹进行连续检测和预测，实时跟踪乒乓球的运动路径。
五、乒乓球状态识别1. 击球状态判断：通过分析乒乓球的运动特征和击球时的动作，判断当前乒乓球的击球状态，如发球、接球、进攻等。
2. 击球效果评估：基于球的旋转、速度和位置等参数，对乒乓球的击球效果进行评估，如快速度、强旋转等。
六、应用与展望1. 裁判辅助系统：将乒乓球识别技术应用于裁判系统中，实现自动计分和判断球是否有效等功能，提高裁判效率和公平性。
2. 训练与分析工具：利用乒乓球识别技术，结合数据分析和统计方法，为运动员提供训练数据和比赛分析，帮助他们改进技术和战术。
摄像头锁定追踪解读
拓展课题13任务描述：一个具体方案，关于用摄像头捕获移动的物体，比如乒乓球，从视频信息中提取关键信息，数据在计算机中运算，能预算出物体运动轨迹。
时间限制：3天任务分析：1、摄像头捕获移动物体：a)运动是物理位置的移动，反应物体运动的量的是连续、有限变化的。
b)摄像头能够:在x轴、z轴动作，能够调节景深（焦距）。
c)摄像头固定、转动时都能检测出移动的物体，并且算出移动的方向和加速度，这里包含移动物体的轮廓误差设置。
d)聚焦于移动的物体，排除不关注的运动，还要能过滤摄像机本身运动带来的误差。
e)分析形状变化、光照条件变化、尺度变化、遮挡等带来的误差，并正确的跟踪物体的位置。
2、预测物体的运动轨迹：a)相比于人的主观反映快的都算是预测。
b)预测都是基于过去的事实，计算短暂的将来，预测是不准确的。
c)显示运动的轨迹可以帮助人主观反映出未来的轨迹。
3、摄像头在3D空间内移动时a)追踪被锁定的对象以达到去抖动的目的。
4、用户操作a)指定被追踪的对象，控制焦距和对象的显示位置。
b)设定自动追踪的对象轮廓模板。
摄像头采集的数据是连续的流，每秒最少有25帧，每一帧之间都包含大量相同的区域，这种相同的区域也可能改变了位置；同时，还存在变化的区块，它们可能是新进入视野的像素，也可能是由于视野内部物体发生旋转，景深改变，或者物体本身形变。
想法：模式匹配，有一串字符T=”qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm”，还有一个子字符串t=”we”，模式匹配的过程就是寻找t在T中首次出现的位置，返回首次出现或者每次出现的位置。
每一个字符信息都包含在24px*24px的矩阵里，T字符串就是一个24px*（24*26）px的矩阵，模式匹配的过程就变成了以24px*24px为单位分割T，形成一组与目标矩阵大小相同的矩阵的集合，然后t依次与集合的元素比较。
但是这并不是解决方案，如果T=“.”，那么上面的过程就无法匹配出结果，因为不能将空间主观的等分，如果要等分的话，就要确定一个矩阵的大小，他不能隐藏特征信息，同时具有等分带来的优点；如果t=”we”是一个移动的“物体”，那么他的移动方向只能是沿着 X轴的,这不符合设想中物体的自由运动；这不包括物体本身改变的情况，比如t=“O”。
视频图像中乒乓球的检测与跟踪方法
踪 ，就 是 在 视 频 图 像 的 每一 帧 图像 中确 定 出我 们 感 兴 趣 的运 动
目标 的位 置 ， 实 现 目标 的 跟 踪 。 在 机 器 视 觉 研 究 领 域 里 ， 来 随着
ｄｉｅ ｅ ｅＡｐｐｌ ｄ ｈｅ ｉｅ ａ ｄ ｆ ｒ ｎｃ ｆ ｉ ｔ ｆｔ ｒ ｎ ｍ ａ ｈ ｍ ａ ｉａｌ ｏ ｐｈ ｏ ｉ ｔ ｅ ｒ ｃ ｓ ｆ ｅｔｃｔ ｂ ｐｒ ａｍｍ ｉ ａ ｄ ｈ ｒｓ ｔ ｓ ｅ ｌ ｔｅ ｔ ｍ ｒ ｏｌｇｙ ｎ ｈ ｐ ｏ ｅｓ ｏ ｄ ｅ ｉ ｃ ｏｎ ｙ ｏｇｒ ｎｇ，ｎ ｔ ｅ ｅ ｕｌ ｉ ｍｏｒ ｃ ｅ ｏｍｐｌｔ ａ ｓ ｏｔ Ｂａ ｅｄ ｎ ｈ ｇｏｒｈｍ ｏ Ｋａｌ ａ ｒａｌ ｅ ｈ ｔ ｋｎ ｏ ｍｏ ｎｇ ａ ｇ ｔ ｂｙ ｉ ａ ｉ ｅ ｅｒ ｅｅ ｎｄ ｍｏ ｈ． ｓ ｏ ｔ ｅ ａｌ ｉ ｔ ｆ ｍ ｎ． ｅ ｉ ｓ ｔｅ ｒ ｚ ａｃ ｉｇ ｆ ｖｉ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｍｕｌｔ ｏｎ ｘｐ ｉ —
技术不断发展 ， 自动 目标 跟 踪 （ Ｔ 越 来 越 受 到 研 究 者 的 重 视 ， Ａ Ｒ） 具 有 广 阔 的应 用 前 景 。 １ 运 动 目标 的 检 测
常 用 的 运 动 目标 检 测 方 法 有 帧 差 法 、 景 差 分 法 、 流 法 。 背 光 根 据 三 种 方 法 我 们 在 上 海 理 工 大 学 校 园进 行 了实 地 对 比 实 验 ， 通 过 实验 对 比得 出三 种 方 法 各 自的优 缺 点 。 １１相 邻 帧 差 法 ．
为 基 于 混 合 高 斯模 型 的 背 景 差 分 方 法 ， 程 序 实现 上 ， 滤 波 和数 学 形 态 学 方 法很 好 的应 用到 检 测 过 程 中 ， 在 将 与传 统 的 高斯 检 测 相 比 ， 得 了更 完 整 的检 测 结果 和 更 光 滑 的边 界 。通 过 算 法分 析 ， 用 卡 尔曼预 估 算 法并 进 行 实验 仿 真 ， 现 了对运 取 采 实 动 物 体 的跟 踪 ， 获得 了 物 体 的 运 动 轨 迹 ， 对 物 体 运 动 的 实际 轨 迹 和 预 测 轨 迹 进 行 了比 较 ， 并 实验 结 果 表 明 了方 法 的 有 效
视频监控中运动物体的检测与跟踪
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄ ｐ ｌａｉ ｓ ｏ ｐ ｔ Ｅ ｇｎｅｉ ｎ Ａ ｐｉ ｔ ｎ 计算机 工程 与应 用 ｒ ｎ ｃ ｏ
视频监控 中运动物体 的检测 与跟踪
郑 丹， 佩霞， 徐 何 佳
ＺＨＥＮＧ Ｄａ１ ＸＵ ｉｘ ａ， ｉ， Ｐｅ — ｉ ＨＥ ｉ Ｊａ
中国科学技术大学 电子工 程与信 息科学系 ， 合肥 ２ ０ ２ ３０７
性。实验 结果表 明， 算法在 有效检测到运动物体的 同时能够快速准确地跟踪运动物体。 关键词 ： 背景重建 ； 运动检测 ； 均值偏移 ； 运动物体跟踪 ＤＯ ：０３ ７ ￣ｉ ｎ１０ ．３ １ ０ ０３ ０ ３ 文章编号 ：０ ２８３ （Ｏ ０３ ．１ ２０ 文献标识码 ： Ｉ１ ．７８ ．ｓ．０２８ ３ ． １ ．Ｌ ５ ｓ ２ １ ０ ．３ １２ ｌ ）１０ ９ ．４ Ａ 中图分类号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ３１ ６
ห้องสมุดไป่ตู้
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拖影情况下快速飞行乒乓球体的实时识别与跟踪
拖影情况下快速飞行乒乓球体的实时识别与跟踪杨华;衣燕慧;刘国东;石祥滨【摘要】快速飞行的乒乓球在图像采集过程中会产生拖影,影响甚至严重干扰对球体位置的准确识别和跟踪.对飞行乒乓球的拖影图像特点及实战型乒乓机器人的实际需求进行分析,在此基础上提出CS-BS-EF方法,将色彩分割、背景减除、椭圆拟合进行综合集成、优势互补,用以检测飞行球体的拖影范围并求取球心位置.实验结果表明该方法能够有效克服拖影影响,比较准确地识别和跟踪高速飞行的球体,且具有良好的抗干扰性、实时性.【期刊名称】《沈阳航空航天大学学报》【年(卷),期】2014(031)001【总页数】5页(P47-51)【关键词】乒乓球;机器人;拖影;识别和跟踪;实时性【作者】杨华;衣燕慧;刘国东;石祥滨【作者单位】沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】TP391.41最近十年来，包括中科院自动化所、国防科技大学、浙江大学、日本大阪大学、德国Chemnitz大学、美国Rochester研究所等单位从不同专业角度和设计目标出发，针对乒乓机器人各自开展了卓有成效的研究[1，8]。
然而，乒乓机器人总体上仍停留在较初级的水平，原因是该领域研发存在许多问题仍未很好解决，包括球体目标的实时跟踪和轨迹预测、击球动作的精准控制、动作学习、运动规划、采集-计算-控制-运动的系统协同、智能学习等等，阻碍了实战型乒乓机器人的研发。
对快速飞行的乒乓球体实时、准确、连续地识别和跟踪，是设计和实现实战型乒乓球机器人的先决条件，唯此才能保证对球体的位置计算、轨迹预测以及随后的手臂运动规划、挥拍拦截等步骤及时而准确地进行。
然而，乒乓球运动速度相对较快(对于国际标准40 mm乒乓球，人正常击球时乒乓球的速度范围在4～20 m/s)，对于一般的在线图像采集和跟踪系统而言，很容易形成球体物像的拖影。
即时回放系统在乒乓球比赛中的应用研究
第43卷第3期2021年5月辽宁体育科技LIAONING SPORT SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.43%o.3May.2021即时回放系统在乒乓球比赛中的应用研究顾晓飞(辽宁省体育事业发展中心，辽宁沈阳00179)摘要:运用文献资料法、视频分析法，对即时回放系统在2219年国际乒联职业巡回总决赛的规则、使用情况及不足进行分析，探讨即时回放系统对乒乓球的影响，提出即时回放系统的优化策略。
结果显示:即时回放系统的运用能够提高裁判判罚的准确性,减少误判、错判的情况，影响运动员的技战术发挥，对运动员提出了更高的要求，提高了乒乓球赛事的观赏性以及现代化进程。
但即时回放系统引入与乒乓球赛事的契合度有待提高，因此，需要完善即时回放系统，提升与裁判间的配合方式，优化其硬件设施。
关键词：即时回放系统；乒乓球；国际乒联职业巡回总决赛中图分类号：G846文献标识码:A文章编号：1007-6204(2021)03-0124-05Study on the influence of timely play b ack system on table tennis matchGU Xiaofei(Liaoning Sports Development Center,SSenyaog110179,Liaoning,Chiao)Abstraci:By using the method of literature ang vider analysis,this o a)rr analyzrs the rules,usayr ang deVciencirs of the timely playZock system in the2019Inteuiational TaOle Tennia Feneration Professional Tone Final,disckssns thn mLuence of thn timely playZock system on taCln tennis,ang piUs fouvarO thn ontimization stutegy of the hniely plyyyyck system.Thr usaes show thnt thr anplication of hniely renlny system can improve thr accaraca of refereeing,reSuca thr misjudgmenh ang improve thr anpreciation ang moneuiization of tennis matckes.Howevee,thr companbility between thr intronuction of the tiniely playyaca system and the hnnis competition aeens te be impmen,so O is gecessare te perfect the rules of the timely playyaca system, nnprove the cooneration mode with the referees and optimize its harUware£)x111:160.Key wordt:timely playyaca system;table Unnis;international professional table Unnis federation Uc finals乒乓球运动以其速度快、旋转强、线路多和落点多变的特点深受大众的喜爱，乒乓球作为奥运会比赛项目，国际乒联一直在寻求解决困境的方法，以提升乒乓球赛事的吸引力。
视频监控中多运动目标的检测与跟踪
（ Ｓ ｅ ｈ Ｄ ｏ ｌ ｏ ｆ ｌ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ０ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ． Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ￣ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｂ ｅ ｉ ｔ ｌ ｎ ｇ ， ｌ ｆ ｅ ｉ ｆ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ ３ ． Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｌ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ，ａ ｎ ｄ ｃ ａ ｎ ａ ｌ ｓ ｏ ｓ ａ ｔ ｉ ｓ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｌ — ｔ ｉ ｍｅ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｌ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ．
根据 运动 目标 的几何特征 ， 在实时监控视 频图像 中更好地定位运动 目标 ， 从 而实现 多运动 目标 的检测与跟踪。实验 结果表 明该方 法
可靠高效 ， 也可 以满足实时视频监控系统的需要。
关键词
像 素标记算 法 实时监控 多运动 目标
Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识码 Ａ
检 测与跟踪
Ｉ Ｎ Ｖｍ Ｅｏ Ｓ ＵＲＶＥＩ ＬＬＡＮＣＥ
Ｃ ｕ ｉ Ｊ ｉ ｎ ｋ ｕ ｉ
Ｓ ｏ ｎ ｇ Ｘ ｕ Ｙａ ｎ ｇ Ｙａ ｎ ｇ
（ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆＥ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｎａ ｍ ｉ ｎ ｇ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｎ ａ ｎ ｉ ｆ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ４ ６， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） 。 （ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｅｅ ｎ ｒ ｉ ｎ ｇ， Ａ ｎ ｙ ａ ｎ ｇＮｏ ｒ ｍ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ａ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ ４ ５ ５ ０ ０ ２ ， Ｈ ｅ ｎ ａ ｎ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
基于特征值的运动目标快速检测与跟踪
（ 哈尔滨 工程大学信息与通信工程学 院，哈尔滨 １ ０ １ ． １ ． ５ ０ ；２ 哈尔滨工程大学体育科学研究所 ，哈尔滨 １ｏｏ ０ ５ｏ Ｄ
摘要：通过分析视频序列图像的灰度特征，结合背景减法目 标检测的优点，提出了一种静止摄像机条件下基于特
征值快速检测与跟踪 目 的方法 。 标 实验结果表明 ， 方法能快速有效地识别 目 ， 到了实时检测与跟踪的要求 。 该 标 达
２ 运动 目标的检测与跟踪算法
目前常用的检测方法有 ：帧差法、背景减法、光流法和运动能量法等“ 。由于受到运算速度和算法复 杂度的限制 ，检测与跟踪运动 目 的实时性和鲁棒性不理想 ，在没有特定硬件支持情况下 ，一般很难满足 标 实时处理的要求。因此 ，在实时监控系统中人们更习惯采用帧差法和背景减法。
本文采用运动轨迹估计的办法对 目标被遮挡情况下的轨迹进行预测 。对于每一帧图象 ，经过前面帧的
处理和计算 ，利用最小二乘法可 以拟合出当前 目 标帧的运动轨迹。由于 目标在坐标系中的运动对应着 坐 标和 Ｙ坐标的变化 ，所以在对 目 标轨迹跟踪中，对 坐标和 Ｙ坐标采用二次逼近公式预测下一个位置的
配搜索运动目 标。本文以 排球运动中排球运动轨迹的跟踪为背景， 重点研究了表征图像中 运动目 标的几个 典型参数， 形状特征中的不变量、灰度均值、 灰度均方差上度有了很大提高 ， 基本过分析图像的颜色
木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木木半木木木木木半水牛 书母
视觉领域—个非常重要的技术。该技术已被广泛地应用到多媒体 、视频数据压缩 、工业生产和军事应用等 各个领域。 ’
Ｉ 视频 中运动 目标 的检测 与跟踪
乒乓球运动轨迹识别定位与跟踪系统及方法与相关技术
运行轨迹三维重建模块，用于接收乒乓球目标跟踪模块得到的乒乓球轨迹信息，并与摄像机标 定模块得到的摄像机内外部参数结合，进行模拟重现乒乓球三维运行轨迹；
所述乒乓球轨迹识别定位与跟踪方法包括如下步骤：
Step1，通过两台高速高清摄像机实时采集乒乓球运动时的图像；
摄像机标定模块，用于对摄像机的内外部参数进行标定；
运行轨迹三维重建模块，用于接收乒乓球目标跟踪模块得到的乒乓球轨迹信息，并与摄像机标 定模块得到的摄像机内外部参数结合，进行模拟重现乒乓球三维运行轨迹。
所述实时图像采集和传输模块还包括两个光源，一个双路高清HDMI视频采集卡和一台电脑，两 台高速高清摄像机设置在乒乓球桌同侧，机身均距离地面1米，两台高速高清摄像机沿乒乓球网 架所在平面对称，分别相距网架所在平面50厘米，且镜头正对于乒乓球桌，视野交叉覆盖整个
Step22，检测乒乓球目标在图像上是否出现，当目标未出现时，检测下一帧，直到检测到目标出
现；
Step23，选取乒乓球目标出现的目标模板，并根据融合运动信息的目标模板提取方法计算目标模
板概率函数
Step24，初始化最优状态估计、估计误差协方差、缩放因子、观测增益矩阵、传递矩阵、输入控
制矩阵和乒乓球目标的状态向量；
概率函数
其中，xi*是目标区域归一化后的图像像素点，并且i＝1,2,…,n为正整数，像素点的个数为n， xi为候选目标模板中第i样本点，并且i＝1,2,…,nh为正整数，且样本点的个数为nh， k(x)为均方误差最小的Epanechiov核函数， δ(x)为狄拉克函数， b(x)为x处的像素灰度值， 概率特征u＝1,2,…,m，u为正整数，且m为特征空间的个数， δ[b(xi)-u]用于判断像素xi是否属于直方图第u个特征区间， yk为第k帧中目标中心坐标，k为视频的帧数， h为候选目标的尺度， C*为使 的标准化的常量系数，且 为使 的标准化常量系数，且 所述Step24中，目标状态向量用 表示，且 其中，(x,y)为目标中心点在图像中的像素坐标， vx是目标中心点在图像坐标x轴上的运动速度， vy是目标中心点在图像坐标y轴上的运动速度，
视频序列中运动目标的检测与跟踪方法
Ｄｅ ｃｉｎａ ｄ Ｔ ａ ｋｎ ｇ ｒｔｍ ｒＭｏ ｉｇ Ｏ ｊｃ ｄ ｏＳ ｑ ｅ ｃ ｔ ｔ ｎ ｒ ｃ ｉｇＡｌｏ ｉ ｅ ｏ ｈ ｆ ｖｎ ｂ ｅｔ ｎＶｉｅ ｅ ｕ ｎ ｅ ｏ ｉ
ｃ ｎｈ ｖ ｃｕａｅｏｊｃ ｄ ｔｃｉｎａ ｄｅｔ ｃｉｎｏ ｅｍｏ ｉｇｏ ｊｃ． Ｉ ｃｎａｓ ｘｒｃ ｂ ｃ ｇｏ ｎ ｔ ｅｅｉ — ａ ａｅａｃ ｒｔ ｂｅ ｔ ｅ ｔ ｎ ｘｒ ｔ ｆ ｈ ｖｎ ｂｅ ｔ ｔ ａ ｌｏｅ ｔ ｔ ａ ｋｒｕ ｄ ｌｔ ｘｓ ｅ ｏ ａ ｏ ｔ ａ １ｈ ｔ ｅ ｃ ｆ ｖｎ ｒｇｏ ｎ ｓ Ａ ｋ ｍａ ｌ ｒｉ ｕｅ ｏｐｅ ｉｔ ｈ ｖｎ ｂｅ ｔ ｐ ｓ ｉｎ ａ ｔｅｎ ｘ ｍｅ ｔ Ｏ ｎ ｅｏ ｉｇｆ ｅｒｕ ｄ ． ａ ｎ ｆｔ ｓ ｓｄ ｔ ｒｄｃ ｔｅｍｏｉｇｏｊｃ ｏｉｏ ｔ ｈ ｅｔｍｏ ｎ ，Ｓ ｍｏ ｏ ｌ ｉｅ ｔ ｔａ ｂ ａ ｈｆ ｔ ｃ ｉｇａｇｒ ｈ ｈｔ ｙ Ｃ ｍｓ ｉ ａｋｎ ｌｏｉ ｍ，ｓａｃ ｎ ｂｅｔｍａｃ ｉｇｃ ｎ ｂ ｄ ｖ ｒａｓ ｌ ｒｒｎ ｅ ｈ ｓｒｄ ｃｎ ｌｒ ｔ ｅｒｈ ａ ｄ ｏｊｃ ｔｈｎ ａ ｅ ｍａ ｅｏｅ ｍａ ｅ ａ ｇ ，ｔｕ ｅ ｕ ｉｇ ｌ
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基于ARM11的视频图像中运动物体检测跟踪系统
基于ARM11的视频图像中运动物体检测跟踪系统王宝珠，刘伟（河北工业大学信息工程学院，天津300401）摘要：通过深入研究国内外视频图像运动目标的跟踪技术现状，基于目前对视频图像中运动物体进行检测与跟踪设备的便携性差、耗电量高等缺点，本系统利用ARM11平台搭载Linux 系统实现相关应用的方法，完成了一套较完整的小型化检测系统的设计。
本系统通过对实验室中走动的人进行视频检测跟踪试验，最终得出本系统可以对通过USBCAM 采集的视频信号进行实时的数据处理，视频分辨率为240×320。
包括检测出运动物体，标记出运动物体的图形中点，并对其进行轨迹的标注等。
关键词：ARM ；opencv ；视频检测；运动目标跟踪中图分类号：TN911.73文献标识码：A文章编号：1674－6236（2012）24-0168-03Design of moving objects tracking system based on ARMWANG Bao -zhu ，LIU Wei（Institute of Information Technology ，Hebei University of Technology ，Tianjin 300401，China ）Abstract:According to the domestic and foreign for the video image of moving object detection and tracking system application.Base on the disadvantages of these system ，for example:poor portability ，high power consumption and so on.We achieves the smaller detection system with the RM11platform and Linux.We use walking people to test this video detection and tracking system in lab ，finally we infer this system can deal with data processing of USBCAM video （240×320）signal in real time ，including the detection of a moving object ，marking out the moving object graphics midpoint ，interested point track mark.Key words:ARM ；opencv ；moving object detection ；motion analysis收稿日期：2012-08-29稿件编号：201208161作者简介：王宝珠（1960—），女，北京人，硕士，教授。
如何进行视频编码的物体检测与跟踪(三)
视频编码的物体检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向。
在过去的几十年里，随着计算机硬件和算法的不断发展，实现高效准确的物体检测与跟踪已经成为可能。
本文将围绕这一主题展开讨论。
一、现有的视频编码物体检测与跟踪技术目标检测技术介绍目标检测是计算机视觉中的一个基础问题，其主要任务是在图像或视频中定位和识别特定的目标物体。
常用的目标检测算法包括传统的滑动窗口法、HOG+SVM、基于深度学习的方法等。
目标跟踪技术介绍目标跟踪是指在连续的视频帧中追踪目标物体的位置和形状变化。
传统的目标跟踪方法包括基于颜色直方图、边缘信息和特征点的方法。
而基于深度学习的目标跟踪方法则通过学习目标的外观和运动模式来实现。
二、基于深度学习的视频编码物体检测与跟踪方法基于深度学习的目标检测方法近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了巨大的突破。
基于深度卷积神经网络（CNN）的目标检测算法如R-CNN、Faster R-CNN和YOLO等已经成为主流。
这些算法通过在图像中提取丰富的特征信息，并采用不同的区域选择和分类方法来实现目标检测。
基于深度学习的目标跟踪方法在目标跟踪任务中，深度学习同样发挥了重要的作用。
由于深度学习模型的强大特征提取能力，基于深度学习的目标跟踪算法可以更准确地捕捉目标的外观和运动信息。
常见的基于深度学习的目标跟踪算法包括Siamese网络、Correlation Filter和MDNet等。
三、物体检测与跟踪在视频编码中的应用及挑战物体检测与跟踪在视频压缩中的应用物体检测与跟踪在视频编码中具有重要的应用价值。
通过在编码过程中检测和跟踪视频中的目标物体，可以有效地提高压缩效率。
同时，基于目标检测和跟踪的视频压缩方法可以对不同区域采用不同的压缩参数，进一步提高视频的视觉质量。
物体检测与跟踪在视频编码中的挑战尽管物体检测与跟踪在视频编码中具有广泛的潜在应用，但仍然面临一些挑战。
首先，物体检测和跟踪的算法需要保证实时性能，以适应高帧率的视频编码需求。
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视频图像中乒乓球的检测与跟踪方法刘子召，陈劲杰，刘步才，刘振华（上海理工大学机械工程学院，上海200093）摘要：改进了混合高斯模型的差分实现方法。
分析、实验并对比了三种典型的运动目标检测方法，确定运动目标的检测方法为基于混合高斯模型的背景差分方法，在程序实现上，将滤波和数学形态学方法很好的应用到检测过程中，与传统的高斯检测相比，取得了更完整的检测结果和更光滑的边界。
通过算法分析，采用卡尔曼预估算法并进行实验仿真，实现了对运动物体的跟踪，获得了物体的运动轨迹，并对物体运动的实际轨迹和预测轨迹进行了比较，实验结果表明了方法的有效性，实现了轨迹预测。
关键词：检测与跟踪；混合高斯模型；卡尔曼预估算法；轨迹预测中图分类号:TP391.41文献标识码:ADetection and Tracking of Table tennisBased on Video ImageLIU Zi-zhao, CHEN Jin-jie, LIU Bu-cai, LIU Zhen-hua(Department of Mechanical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai200093, China)Abstract:Improved the implementation process based on the Gaussian mixture model. Analysis, experiment and comparison of three typical methods of detection and the final detection method is Gaussian mixture model-based background difference. Applied the filter and mathematical morphology in the process of detection by programming, and the result is more complete and smooth .Based on the algorithm of Kalman, realized the tracking of moving targets by simulation experiments and accessed to motion trajectory, then compared the actual object motion trajectory and the prediction trajectory. The experimental results show that method in this paper is effective.Key words:detection and tracking ；gaussian mixture model；kalman；trajectory prediction0 引言一般来说计算机视觉分为三层：由低到高分别为计算机视觉的低级计算机视觉、中级计算机视觉和高级计算机视觉。
运动目标跟踪和分割属于视觉中的低级和中级处理部分，而行为的理解和分析则属于高级处理。
高效的解决好跟踪和分割将为下一步的高级处理做好准备。
运动目标检测是各种后续高级应用如目标跟踪、目标分类、目标行为理解的基础。
主要的目的是从视频图像中提取出运动目标的特征信息，如轮廓、颜色、形状等。
提取运动目标的过程实际上就是一个图像分割的过程，而物体的运动只有在连续的图像序列中才能体现出来，运动目标提取的过程就是在连续的图像序列中寻找不同，并把这种不同提取出来。
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，就是在视频图像的每一帧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。
1 运动目标的检测常用的运动目标检测方法有帧差法、背景差分法、光流法。
根据三种方法我们在上海理工大学校园进行了实地对比实验，通过实验对比得出三种方法各自的优缺点。
1.1相邻帧差法主要优点：1)算法实现比较简单，程序设计的复杂度相对低；2)是对光线、天气等场景变化的敏感性不高；3)是能够适应各种动态环境，具有较好的稳定性。
主要缺点：1)只能提取出边界，不能提取对象的完整区域。
不能较好地反映运动目标的位置、大小、形状等信息；2)对帧间的时间间隔有要求，时间间隔主要取决于物体运动速度，物体运动太慢时，帧与帧之间的时间又比较小，使得前后两帧中的运动物体几乎重叠，造成检测不到运动物体；物体运动太快时，时间间隔比较大，前后两帧没有重叠，较容易产生运动物体的错误提取，不利于运动目标的分割；3)通过帧间差法得到的运动区域位置，只是大概的运动区域位置，不能够精确地获取运动目标信息，随着前后帧目标的运动位置不同会有所扩大，并不能得到当前帧的运动目标的精确位置。
1.2光流法光流场(Optical Flow)最初是由Horn和Schunck提出的计算方法，光流法将图像中的每个像素和速度相联系，或者可以等价为，将像素在连续两帧的位移相关联。
虽然光流法在静态和动态下都有较好的适应性，在摄像机静止和运动的情况下都能够对运动的物体进行检测，但是其在外界环境复杂的情况下，特别是在光照不稳定的条件下，光流的基本守恒方程成立的假设条件不易满足，而且大多数光流法的计算复杂，计算量大，很难满足对实时性要求严格的系统，因而，在实际的运动检测中，应用很少，本文也不采用这种方法。
1.3背景差分法背景差分法先要构建一个背景图像，然后当前的图像与背景图像进行相减，得到差分图像，再根据设定的阈值进行目标的分割。
背景减除法需要在背景已知的境况下才能够检测出需要检测的目标，背景变化的情况下，会影响检测的效果。
但是背景差分法具有实现简单、运算速度快、在多数的情况下运算结果完整的优点，所以是运动目标检测中广泛采用的方法。
背景差分法也是以像素作为处理单元的，检测的结果容易受到噪声和光照的影响，为此国内外的研究人员对此问题的解决进行了积极的研究和探索，建立各种有效的统计模型辅助分析，常见的统计模型有：高斯模型、混合高斯模型、非参数化模型等。
其中，最常用的就是高斯模型。
而混合高斯模型的自适应更新算法，使得模型对于外界因素如：光照变化、树枝晃动等的响应更加切合实际。
在实际的实验中，采用混合高斯模型背景建模的差分法取得了较好的效果。
P.KaewTraKulPong等在混合高斯模型的基础上进行了改进，不同之处在于方程的更新，初始化方法的选择以及对阴影模型的检测算法，称之为混合高斯模型更新算法。
2改进的混合高斯模型更新算法在P.KaewTraKulPong等提出的更新方法上，本文对其进行了改进，代码上体现如下：//进行形态学滤波，去掉噪音cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);//cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);//高斯滤波，以平滑图像cvSmooth(pFrameMat,pFrameMat,CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);第一步中的形态学滤波主要是采用了先膨胀后腐蚀的闭运算操作。
闭运算利用先膨胀将物体上的空洞去除，然后利用腐蚀将检测结果细化。
第二步利用cvSmooth函数对得到的图像进行平滑，使得检测的结果边界更加平滑。
现将混合高斯模型的建模过程归纳如下：1)初始化预先定义的几个高斯模型2) 对高斯模型中的参数进行初始化，并求出之后将要用到的参数3)对于每一帧中的每一个像素进行处理，看其是否匹配某个模型，若匹配，则将其归入该模型中，并对该模型根据新的像素值进行更新，若不匹配，则以该像素建立一个高斯模型，初始化参数，代替原有模型中最不可能的模型。
4)最后选择前面几个最有可能的模型作为背景模型，为背景目标的提取做铺垫。
根据高斯混合模型更新算法以及本文的算法进行实验，视频流的获取地点为上海理工大学室内体育馆，相关参数为：像素为640×480,帧频率为30fps,分辨率为8位。
实验的效果如图1。
a) 背景b) 343帧彩色图c)混合高斯模型实验效果d)本文实验效果图1 混合高斯模型及改进效果图从实验结果可以看出，本文的实现方法能够得到更完整的检测效果和更光滑的边界。
同样的根据以上的运动目标的检测算法，对运动的乒乓球进行检测效果如图2所示：图2 乒乓球运动检测效果图由图2可见，(中上方白色圆形区域为检测到的乒乓球)改进的混合高斯更新算法在运动检测上能够取得较好的检测效果。
3运用卡尔曼预估算法对乒乓球进行跟踪根据卡尔曼预估器原理，结合实验对象---乒乓球，对其进行跟踪。
由于我们在图片上只能获得目标的位置，故把物体的运动参数假设为只有位置和速度两个量。
定义如下：X(k)={S x ,V x ,S y ,V y }T ,这里的 S x ,V x ,S y ,V y 分别表示运动目标在X 和Y 轴上的位置和速度。
Z(k)= {S x ,S y }T ,假设运动目标是匀速运动的(由于在目标的跟踪过程中，相邻两帧的时间间隔较小，运动目标的状态变化不是很大)，状态矩阵M 就可以定义为：M =[[1,0,0,0]',[0,1,0,0]',[dt,0,1,0]',[0,dt,0,1]'] (1) 其中dt=t(k)-t(k-1)根据系统的状态和观测的状态可知，观测的矩阵L(k )为：L(k)=[100 0010 0] (2)为了验证卡尔曼滤波器的跟踪效果，将模拟的数据假定为噪声的干扰数据。
并取相关的参数如下：dt=1,V x =0,V y =0;初始的预测位置为S x0=320，S y0=240。
本文是将目标乒乓球的质心作为目标的位置来进行预测的，预测的最开始工作是先对卡尔曼预估器进行初始化，当初始的速度未知的情况下，将乒乓球的初始的速度设为0，初始的位置坐标可以根据size(Imback)来进行计算。
利用卡尔曼滤波对运动的乒乓球进行跟踪，该算法的实现是在Matlab7.1下实现的，如图3所示：a )卡尔曼跟踪b ) 帧数与横坐标轨迹图 图3 乒乓球跟踪及轨迹图现将坐标值以表格的形式列举，如表1： 表1 实际位置和预测位置坐标对比帧数i 实际的质心坐标 预测的质心坐标i =1 (59.7647,320.5076)(60.1325,320.4952)i =2 (59.8347,344.4711) (59.1123,344.4744)i =3 (635.6788,324.7317) (539.7944,332.6178) i =4 (635.6994,324.7607)(691.5803,330.8418)i =5 (59.5145,390.0378) (386.9244,378.5504)i =7 (418.8160,214.5040) (512.0679,256.2071) i=8 (589.4486,203.8563) (573.5567,217.5471) i =9 (572.2343,180.6229) (598.8415,188.9107) i =10 (556.0825,164.7847) (600.9251,170.0180) i =11 (540.2199,157.2910) (588.5552,160.7397) i =12 (524.3333,157.9627) (568.0214,160.5589) i =13(508.9589,165.6038) (544.0293,168.2546)i=14 (493.6230,180.7589) (519.3982,183.5370) i=15 (478.7243,205.6061)(495.8950,207.7384)i=16 (465.8122,234.3913) (475.1140,237.7100) i=17 (451.9706,273.1946) (456.3779,275.9351) i=18 (439.8367,318.6226) (440.1957,321.4809)i=19 (428.4348,370.9021) (426.2538,374.0004)i=20 (416.9749,430.6558) (413.8043,433.7614)图4 质心实际轨迹和预测轨迹图这里要说明的是图4中实际的轨迹是用黄颜色的点表示的，预估的轨迹是用蓝颜色的点表示的。