运动目标检测与跟踪

目标跟踪
目标跟踪是基于对图像序列的研究，力图从复 杂的背景中检测甚至辨认出运动目标，并且对 目标运动的规律加以预测，实现对指定的目标 进行准确且连续的跟踪。
应用领域:安防监控,交通管理,体育分析, 军事识别，人机交互…..
目标跟踪
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目标跟踪
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目标跟踪
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目标跟踪
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目标跟踪
帧间差分法
这种方法就是将前后两帧图像对应像素点的灰度值相减， 在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素灰度相差很小， 可以认为此处景物是静止的，如果图像区域某处的灰度变化 很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区 域标记下来，利用这些标记的像素区域，就可以求出运动目 标在图像中的位置。
目标被遮挡 缩放和旋转 光照变化
摄像机运动
非刚性目标
汇 报 提 纲
一、目标跟踪
二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望
目标匹配的加速搜索
若干遗传代后收敛情况
第10代
第20代
第50代
若干遗传代后收敛情况
第10代
第20代
第50代
图像序列跟踪结果
遮挡造成 适应度下降
2019/2/25
特征抽取：
时域： 几何形状：边缘、轮廓、线条（抗光照） 纹理： 颜色： 纹理丰富的目标 颜色信息 （受光照影响大）
频域： 小波特征，傅立叶
2019/2/25
几种稳定的图像特征：
形状特征：
目标的形状是一个二元的图形，代表了目标的 边缘轮廓，因此许多图像分析的问题都可简化 为形状分析，形状分析的目的是简化原始图像 并且保留目标的形状特征。对目标的形状特征 做适当的量化处理就可以得到尺寸、旋转、光 照不变的形状描述，同时，形状匹配不受光照 条件的影响，使得目标识别更稳定。 2019/2/25
1, I t (x, y)- I t-1 (x, y) > T Dt (x, y)= 0,otherwise Default:T=60
优点：鲁棒性好，运算量小，易于软件实现 缺点：对噪声有一定的敏感性，运动实体内部也容易产生空洞现 象，阈值T缺乏自适应性，当光照变化时，检测算法难以适应环境 变化
解决办法：
寻找克服光照的颜色空间； 将３维颜色空间降维。
2019/2/25
降维后的颜色空间：
2019/2/25
分片匹配
汇 报 提 纲
一、目标跟踪
二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望
主要百度文库点
背景混乱 研究多特 征融合的 目标匹配 与跟踪算 法具有重 要的理论 意义和实 用价值
谢谢！
• Color Orientation • Codes Entropy
移动平台下的目标跟踪
先前帧
特征熵
抽取的特征区域
Approach
• Covariance Matching
R( x, y)
G ( x, y )
B( x, y)
I xy ( x, y)
Covariance matrices
I x ( x, y)
背景相减法
背景相减法是目前运动检测中最常用的一种方法， 基本思想是将输入的图像与背景图像或背景模型进行比较， 通过判定灰度特征的变化，或用直方图等统计信息的变化来 分割运动目标。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于 动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 传统的背景相减法包括背景模型的建立，目标决策和背景模 型更新三个步骤。
I y ( x, y )
d ( x, y )
Approach
• Distance Measure of Covariance Matrices
Approach
• Compensation Of Global Motion
移动平台下的目标跟踪
移动平台下的目标跟踪
移动平台下的目标跟踪
移动平 台下的 Mean Shift 跟踪
计算时间统计对比
汇 报 提 纲
一、目标跟踪
二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望
移动平台下的目标跟踪
• 检测背景运动并补偿
块匹配补偿背景运动
子块划分
块匹配
背景运动补偿
区域确定
• 特征丰富的区域
• Bad
• Good
Approach
• Evaluating Feature Richness
检测实例：
（a）第1帧图像
（b）第2帧图像
（c）变化区域图像
（d）提取出的背景图像 （e）变化区域与背景差分图像
（f）运动目标检测结果
国内外对此类问题的解决办法：
基于目标建模定位：
目标建模 相似度度量 目标定位
基于滤波、数据关联：
Kalman Filter , Particle Filter, PDAF
形状上下文（shape context):
以其中某个点与其他n-1个点构成n-1个向量
L
缺点：受遮挡影响，背景复杂不易提取边缘 解决办法：提取特征丰富点
2019/2/25
颜色特征：
颜色属于目标的物理属性，在跟踪过程中 得以保持稳定。且抗缩放、旋转、遮挡、 三维视角变化的影响。 缺点:
(1) 受光照影响明显； (2) r, g, b３维空间增大了计算复杂度； (3) 易受颜色相近背景的干扰。
智能视频监控系统应用范围
执行流程
智能视频监控系统关键技术：
视频中的目标 检测与跟踪
运动目标检测的相关技术
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2 3 4 光流法
帧间差方法
背景差方法 背景估计法
汇 报 提 纲
一、目标跟踪
二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望
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一、目标跟踪
二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望