视频序列运动目标检测与跟踪(瞿中,安世全)思维导图
序列图像中运动目标检测与跟踪方法分析
序列图像中运动目标检测与跟踪方法分析罗志升;王黎;高晓蓉;王泽勇;赵全轲【摘要】运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究争图像编码研究的主要内容,有着广泛的应用领域.研究了目前运动对象检测与跟踪的一些常用方法,包括时域差分法、背景差分法、基于光流场的检测方法和卡尔曼滤波、特征光流法的跟踪方法,井对各种方法进行了比较,指出其优缺点及适用范围,并给出了时域差分及背景差分方法的实验结果.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)011【总页数】4页(P125-128)【关键词】运动目标;时域差分;背景差分;光流法;卡尔曼滤波;特征光流法【作者】罗志升;王黎;高晓蓉;王泽勇;赵全轲【作者单位】西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031【正文语种】中文【中图分类】TN919.80 引言序列图像中运动目标检测与跟踪的主要工作可以分为两方面，即运动目标的检测和运动目标的跟踪，这两方面工作是一个承接的关系，但同时也相互影响。
运动目标检测是序列图像运动目标检测与跟踪的第一部分，它就是实时的在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。
视频序列中的运动目标跟踪一直是计算机视觉、数字视频与处理和模式识别领域中一个重要的研究课题，运动目标跟踪同样也是衔接运动目标检测和目标行为分析和理解的一个重要环节[1,2]。
1 运动目标检测的基本方法1.1 时域差分法时域差分法主要利用视频序列中连续的两帧或几帧的差异进行目标检测和提取。
对于许多应用来说，检测序列中连续帧之间的差异是非常重要的。
因为场景中任何可观察的运动都会体现在场景序列的变化上，如果能检测这种变化，就可以分析其运动特性。
最基本的时域差分法的基本过程如图1所示。
视频检测和运动目标跟踪方法总结
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。
视频序列中人体运动目标的检测与跟踪
02
人体运动目标检测
基于图像处理的目标检标从背景中分离出来。
特征提取
利用颜色、纹理、形状等特征，对分割后的人体运动 目标进行特征提取和描述。
目标检测
通过特征匹配、分类器设计等方法，实现人体运动目 标的检测。
基于视频处理的目标检测
视频帧分割
目标遮挡与消失的问题
01
遮挡问题
人体运动目标可能被其他物体遮 挡，导致目标部分或全部不可见 。
消失问题
02
03
遮挡与消失的处理
在视频序列中，人体运动目标可 能由于视角变化、距离过远等原 因而消失。
需要采用有效的算法来处理遮挡 和消失问题，如基于深度学习的 目标检测算法。
运动目标的快速跟踪与准确定位
国内外研究现状
近年来，国内外研究者针对人体运动目标检测与跟踪问题提出了许多方法，包括 基于特征的方法、基于滤波的方法、基于机器学习的方法等。同时，深度学习技 术的快速发展也为人体运动目标检测与跟踪提供了新的思路和方法。
研究发展趋势
随着深度学习技术的不断发展和计算机视觉技术的广泛应用，未来的人体运动目 标检测与跟踪研究将更加注重模型的鲁棒性和实时性，同时结合多模态信息进行 融合和交互，进一步提高检测和跟踪的准确性和稳定性。
目标检测
通过训练好的深度学习模型，对输入的视频帧进行特征提取和分 类，实现人体运动目标的检测。
模型优化
通过不断优化深度学习模型的结构和参数，提高人体运动目标检 测的准确性和效率。
03
人体运动目标跟踪
基于特征匹配的跟踪方法
01
02
03
特征提取
从视频帧中提取人体运动 目标的特征，如边缘、轮 廓、纹理等。
视频序列中人体运动目标的 检测与跟踪
视频运动目标检测方法研究与分析
视频运动目标检测方法研究与分析视频运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它广泛应用于智能视频监控、交通流量统计、自动驾驶、医学图像分析等领域。
目标检测任务的难度主要在于在不同场景下，不同光照条件下，物体会呈现出不同的外观变化，同时还存在图像噪声、遮挡、部分遮挡等问题，这些因素都会对目标检测结果造成干扰。
一、传统视频目标检测方法1. 基于帧间差分法帧间差分法是电子监控领域最早使用的目标检测算法之一，其基本思路是将相邻两帧图像进行相减得到差值图，然后根据设定的阈值进行像素分类。
若差分结果大于阈值，则判断该像素点为运动像素点；反之，若差分结果小于阈值，则认为该像素点是背景像素点。
帧间差分法简单易行，速度较快，但由于只考虑了像素值的变化，无法区分运动目标和噪声或背景像素，且当目标的运动速度较慢、光照条件发生变化时，容易产生误检测。
2. 基于背景建模法背景建模法是一种通过学习并建模背景图像来实现目标检测的算法。
该方法常用的技术有Mixture of Gaussian（高斯混合模型）、Self-Organizing Background Subtraction （自组织背景减法）等。
Mixture of Gaussian方法建立了一个高斯混合模型来对背景进行建模，通过计算像素值与模型高斯分布之间的距离来判断像素点是否属于背景。
该方法在处理室外环境下的背景建模效果优异，但在室内环境下易受到光照变化和阻挡干扰，容易产生误检测。
二、深度学习相关方法在深度学习技术的快速发展下，深度神经网络被广泛应用于目标检测任务中。
1. R-CNN方法系列R-CNN方法系列是一种基于卷积神经网络的目标检测算法。
其主要思路是将输入图像划分为多个候选框，然后通过卷积神经网络对每个候选框进行特征提取。
最后，通过SVM分类器和回归器来计算候选框的置信度和坐标信息，以确定目标类别和位置。
R-CNN方法系列在目标定位和分类任务上取得了不错的效果，但缺点是算法速度较慢，不适用于实时应用场景。
视频序列中基于特征匹配的目标跟踪方法
第9卷 第19期 2009年10月167121819(2009)1925811204 科 学 技 术 与 工 程Science Technol ogy and Engineering Vol 19 No 119 Oct .2009Ζ 2009 Sci 1Tech 1Engng 1视频序列中基于特征匹配的目标跟踪方法焦 波 李 燃1(国防科技大学信息系统与管理学院,长沙410073;总参工程兵科研三所1,洛阳471023)摘 要 视频序列中运动目标的跟踪是智能视频监控领域中的一项重要问题,目标跟踪就是建立视频序列的不同帧中目标的对应关系。
针对现有方法目标特征信息考虑不足的缺陷,提出一种基于特征匹配的目标跟踪方法。
实验结果表明,所提方法在实时性的前提下,可以实现运动目标的准确跟踪。
关键词 实时跟踪 运动目标 特征匹配 视频序列中图法分类号 T N941.1; 文献标志码 A2009年6月24日收到第一作者简介:焦 波(1981—),湖北人,博士,研究方向:计算机视觉。
针对监控目标主要是人或车辆的固定摄像机监控视频,其中运动目标的特征通常可以被提取。
Kal m an 滤波[1,2]可以采用预测方法对运动目标质心进行跟踪,但其没有考虑运动目标的其它特征信息。
如果在Kal m an 滤波的基础上添加特征信息,则将有效提高运动目标跟踪的准确性。
轮廓和颜色直方图是常用的运动目标特征信息[3],但颜色直方图仅是对像素颜色值的简单统计,没有考虑颜色值在运动目标区域的分布情况。
因此,提出一种考虑颜色值分布的颜色特征提取方法,并结合框架和几何形态特征,设计一种基于特征匹配的目标跟踪方法T BC M (Tracking Based on CharactersMatching )。
1 运动目标特征信息本文主要提取运动目标的三个特征,分别为框架、几何形态和颜色特征:111 框架特征框架是指包含运动目标的最小竖直矩形框,如图1(a 2)(b 2)(c 2)(d 2)的黑色矩形框给出了图1(a 1)(b 1)(c 1)(d 1)的框架特征,其中图1(a 1)(c 1)及图1(b 1)(d 1)为相邻两帧的同一运动目标。
(完整版)视频目标检测与跟踪算法综述
视频目标检测与跟踪算法综述1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。
本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。
2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。
运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。
目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。
背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。
所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。
目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。
2.1 帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示：1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1)2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。
利用此原理便可以提取出目标。
下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。
111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T+++>⎧=⎨≤⎩ （T 为阈值） （2-2）帧差流程图从结果看在简单背景下帧差法基本可检测到运动目标所在的位置，而且计算简单，复杂度低。
目标检测目标跟踪报告ppt课件
• 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。
27
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
15
基于MRF的运动目标分割
• 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，Hammersley-Clifford定理指出了 MRF和Gibbs分布之间的等价性，每个MRF都可 以用一个Gibbs分布来描述，这样就解决了MRF 概率难求的问题。
16
• Gibbs分布可定义成如下公式：
35
车辆检测与跟踪概述
车辆检测：改进的码本算法
解决车辆检测中的阴影问题;
车辆跟踪: Kalman预测的方法
解决车辆跟踪中的遮挡问题;
36
基于改进码本的车辆检测方法 运动检测方法：
• 帧间差分方法 • 光流场方法 • 背景减法
构建较为理想的背景模型
37
常用背景建模和更新算法
➢混合高斯模型(Mixture of Gaussians,MOG)：
38
基于码本模型的运动目标检测方法
➢ Kim K ， Proceedings of IEEE International
Conference on Image Processing ；2004
➢ 算法是利用量化和聚类技术来构建背景模型；
➢ 针对彩色监控视频,对背景中的每一个像素点进行
一段时间的采样，采样值聚类成码本的形式，码 本就代表了背景模型。 运动检测时，对新输入的像素值与其对应码本做 比较,如果能找到与其匹配的码字，则认为该像素 点为背景点，否则为前景点。
目标跟踪算法
目标跟踪算法目标跟踪算法是指通过视频分析技术，实时追踪视频序列中的目标并获取其位置、形状、速度等信息的一种算法。
目标跟踪算法在计算机视觉、机器人、无人驾驶等领域广泛应用，能够实现自动驾驶、智能监控、动作捕捉等功能。
目标跟踪算法的主要步骤包括目标检测、目标跟踪和目标预测。
目标检测是指通过检测算法从视频帧中提取目标的位置和形状信息。
目标检测算法有很多种，常用的包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法和基于传统计算机视觉方法的背景建模、特征提取和分类器等算法。
目标跟踪是指在视频序列中连续追踪目标的位置和形状信息，实时更新目标的状态。
目标跟踪算法有很多种，常用的包括基于特征匹配的相关滤波器算法、卡尔曼滤波器算法和粒子滤波器算法等。
这些算法通过使用目标的特征信息（如颜色直方图、纹理特征等）来匹配目标并更新目标状态，从而实现目标的连续跟踪。
目标预测是指在目标跟踪的基础上，对目标未来位置进行预测。
目标预测算法有很多种，常用的包括基于卡尔曼滤波器的预测算法和基于运动模型的预测算法等。
这些算法通过分析目标的运动规律来推测目标未来位置，从而提前做出反应。
目标跟踪算法的性能指标通常包括跟踪精度、实时性和鲁棒性等。
跟踪精度是指算法追踪目标的准确度，即目标位置和形状信息的准确性。
实时性是指算法处理速度的快慢，即算法在给定时间内能够处理的视频帧数。
鲁棒性是指算法对噪声、光照变化、遮挡等外界干扰的抗干扰能力。
目标跟踪算法的应用非常广泛，如智能监控、自动驾驶、图像检索等。
智能监控系统可以通过目标跟踪算法实现对目标的自动跟踪和报警功能。
自动驾驶系统可以通过目标跟踪算法实现对前方车辆和行人的跟踪和避让功能。
图像检索系统可以通过目标跟踪算法实现对目标图像的搜索和匹配功能。
总之，目标跟踪算法是一种重要的视频分析技术，具有广泛的应用前景。
随着深度学习等技术的发展，目标跟踪算法的性能将进一步提升，应用范围也将更加广泛。
视频序列中的运动目标识别与轨迹提取方法研究
视频序列中的运动目标识别与轨迹提取方法研究近年来，随着摄像技术的不断发展和智能化的需求，视频序列中的运动目标识别与轨迹提取方法受到广泛关注。
这项研究意义重大，可以应用于视频监控、交通管理、智能驾驶等领域。
视频序列中的运动目标识别是指通过对连续的视频帧进行处理，从中提取出运动的目标物体。
目标物体可以是人、车辆、动物等，具体的识别方式包括颜色、纹理和形状等特征。
常见的识别方法有背景差分、光流估计和深度学习等。
背景差分是一种常见的运动目标检测方法。
该方法假设背景是静止的，并通过对当前帧与背景模型进行差分，来判断目标物体的出现。
这种方法简单高效，广泛应用于视频监控领域。
然而，当场景中存在光照变化或背景不稳定时，该方法的准确性会下降。
光流估计是通过观察相邻帧之间像素的位移来确定目标是否在移动。
这种方法基于运动物体与背景之间的像素强度变化，并使用特定的算法进行运算。
光流估计方法准确度较高，但对算法的复杂度要求较高，计算开销较大。
近年来，深度学习在运动目标识别领域取得了巨大突破。
通过深度卷积神经网络（CNN）等技术，可以自动学习目标物体的特征，并进行分类和识别。
深度学习方法具有较高的准确性和鲁棒性，但需要大规模的数据集和强大的计算资源来进行训练和推断。
除了运动目标识别，轨迹提取也是视频序列分析中的重要环节。
轨迹提取是指对运动目标在视频中的运动轨迹进行跟踪和提取。
常见的轨迹提取方法有基于贪婪算法和基于检测跟踪的方法。
基于贪婪算法的轨迹提取方法通过匹配相邻帧中的目标物体位置，找到物体的运动轨迹。
该方法简单直观，但在目标物体存在遮挡或跳跃等情况时，容易产生错误的匹配。
基于检测跟踪的轨迹提取方法首先通过目标检测算法识别出目标物体，然后使用跟踪算法追踪物体的运动。
该方法对于目标物体的遮挡和运动幅度变化具有较好的鲁棒性，但对于复杂场景中的多目标跟踪仍存在一定挑战。
综上所述，视频序列中的运动目标识别与轨迹提取方法是一个重要且前沿的研究领域。
信息科学中的视频目标跟踪技术
信息科学中的视频目标跟踪技术视频目标跟踪技术是信息科学领域中一个备受关注的热门技术，它在各种应用领域中发挥着重要作用。
从监控安全领域到智能交通系统，从虚拟现实技术到医疗影像处理，视频目标跟踪技术的应用越来越广泛。
通过对视频中的目标进行自动跟踪和识别，可以帮助人们更加高效地处理信息和进行决策。
在信息科学领域，视频目标跟踪技术主要包括目标检测、目标跟踪和目标识别三个主要方面。
目标检测是指在视频序列中检测出目标的位置和大小，目标跟踪是指在视频序列中追踪目标的运动轨迹，目标识别则是指对目标进行分类和识别。
这三个方面相互协作，构成了完整的视频目标跟踪技术体系。
为了实现高效的视频目标跟踪，研究人员利用了各种先进的技术和算法。
其中，深度学习技术的应用尤为突出。
通过构建深度神经网络模型，可以实现对视频目标的自动检测、跟踪和识别。
基于深度学习的视频目标跟踪技术不仅可以提高识别准确度，还可以大幅提升处理速度，使得在复杂环境下的目标跟踪变得更加可靠和高效。
除了深度学习技术，传统的图像处理和计算机视觉技术也在视频目标跟踪中发挥着重要作用。
例如，利用光流法对视频序列进行分析，可以实现对目标的运动轨迹预测，从而帮助跟踪目标。
同时，结合滤波器设计和特征提取技术，还可以进一步提高目标跟踪的精度和稳定性。
视频目标跟踪技术的发展不仅受益于技术的进步，还受到了大数据和计算能力的支持。
随着计算机性能的不断提升和存储技术的不断革新，人们可以处理更加庞大和复杂的视频数据，从而实现更加精准和高效的目标跟踪。
同时，大数据分析和机器学习算法的应用也为视频目标跟踪技术的进步提供了强大的支持。
在未来，视频目标跟踪技术仍将继续发展壮大。
随着人工智能和计算机视觉领域的不断突破，视频目标跟踪技术将会更加智能化和自动化，为各种应用场景带来更多可能性。
同时，随着物联网和大数据技术的不断普及，视频目标跟踪技术将有望实现更加广泛和深入的应用，为人们的生活和工作带来更多便利和安全保障。
视频目标跟踪
型表示的非线性系统。粒子滤波方法可以融入仿射变换信息，并且其计算效率较高。
03 特征提取
全局特征
整体直方图描述
整体直方图描述对整个目标框内的灰度或者颜色等信息进行统计，得到 其近似分布。整体直方图描述具有运算速度快的优点。常用的整体直方 图描述包括灰度直方图、颜色空间直描述
能够更准确地描述非刚体的边缘，采 用超像素描述可以将被跟踪目标从图 像中分割出来
局部特征点描述
常用的局部特征点描述包括：SIFT 特征、SURF 特征、MSER 特征以及 角点特征。局部特征的优点是其对目 标轻微形变不敏感，对部分遮挡也具 有一定的鲁棒性。局部特征是解决部 分遮挡条件下视频目标跟踪问题的有 效特征之一
外观模型
判别模型
基于判别模型的视频目标跟踪算法中的代表性方法包括：基于判别特征选择的方法、基于偏最小二乘的 方法、基于 boosting 方法的跟踪算法、基于半监督boosting 方法的跟踪算法、基于度量学习的方法、 基于集成学习的方法、基于多实例学习的方法、基于朴素贝叶斯的方法、基于支持向量机的方法、基于 半监督学习支持向量机的方法、基于结构化支持向量机的方法、基于弱监督学习支持向量机的方法、基 于随机森林的方法、基于核相关的方法以及基于深度学习的方法。
生存-判别混合模型
生成模型与判别模型具有不同的优缺点，且两种模型存在一定的互补性。因此，有效融合这两种模型将 有助于提高视频目标跟踪的准确性。
05 模型更新
模型更新
01
每一帧都进行更新
能够及时地对模型进行更新，但是也容易因为背 景杂波的干扰而使得外观模型被错误的更新，最 终将会导致跟踪漂移。
《计算机视觉》教学课件 第10章1-目标检测和物体追踪1
2024/7/13
知识链接-SSD
➢SSD（Single Shot Detection）
• 取消RPN网络 • 一个基础网络抽取特征，多个卷积层，每段都生成锚框，浅层拟合小物体，深层拟合大
物体，对每个锚框进行类别和变换预测 • 锚框大量重叠，浪费计算量
2024/7/13
22
知识链接-YOLO
➢ YOLO（You Only Look Once）
2024/7/13
7
01
项目导入
02
项目任务
C ONTENTS
03
项目目标
04
知识链接
05
项目准备
06
任务实施
07
任务拓展
08
项目小结
项目目标
➢知识目标
• 了解目标检测相关算法的基本概念 • 了解物体追踪的流程
➢技能目标
• 掌握基于YOLO的目标检测方法 • 掌握基于卡尔曼滤波和目标检测结果的物体追踪方法 • 掌握物体追踪的可视化方法
YOLOv1网络结构
乘法运算
23
知识链接-物体追踪
➢多物体追踪
• 将相同ID分配给包含相同目标的边界框
➢卡尔曼滤波法
• 动态系统的状态估计算法 • 可用来确定当前帧中物体和上一帧中的对应关系，并且在物体遇
到遮挡的时候补全轨迹。
2024/7/13
运动目标图像的识别与跟踪
运动目标图像的识别与跟踪本文主要目的是将视频摄像头中的运动目标从背景中提取出来，并加以跟踪。
首先考虑的是常见的目标检测的算法，其次考虑对于噪声的滤除，最后是对运动目标的跟踪。
一、基本目标检测算法我们主要考虑的目标检测的算法主要有三种，光流场法、背景模型法以及时域差分法。
1.1光流场法光流主要是图像亮度模式的表现运动。
而光流场则是指灰度模式的表面运动。
一般条件下，我们可以根据图像的运动，进行估算相对运动。
光流场法的基本理论是光流场基本方程：0=++t y x I vI uI (1.1)式中我们根据亮度守恒，利用泰勒公式展开，忽略高阶项与二次项。
其中x I 、y I 和t I 是图像在对数轴x 、y 两个方向和t 的的导数，()v u ,就是这个点的光流坐标。
光流场法的目标检测，在摄像机运动时候也可以做出判断，但是图像的噪声太过明显，使得计算数据庞杂，计算的公式更加复杂，这样并不适合我们的对于目标跟踪的高精度的摄像系统。
1.2背景模型法背景模型法，也被称为背景差法，主要利用当前的图像和背景的图像的二值化做差，然后取阈值，分割运动目标。
首先根据：()()()y x b y x f y x D t t t ,,,-= (1.2)我们可以得到当前的图像帧数()y x f t ,和背景图像的帧数),(y x b t 做差，然后以公式对图像进行二值化的处理。
⎩⎨⎧≤>=)(,0)(,1),(BackGroundT D ForeGround T D y x P t t t (1.3) 上面),(y x P t 是二值化模板图。
假设某一区域大于一个给定的面积的时候，该区域就是我们要找的目标区域。
背景模型法的算法简单，可以快速反应，并且可以提供运动目标的大略特征等数据。
但是对于复杂背景下，比如人流较大的公共场所，或者有光照等干扰时，就需以其他的算法以不断更新背景信息来进行弥补。
相关的，还有背景统计模型法，在没有运动目标的前提下，建立背景的静态景观作为背景数据，然后根据前一帧数图像和以后的图像进行实时比对，采集运动目标。
视频目标跟踪算法综述
视频目标跟踪算法综述视频目标跟踪算法综述随着计算机视觉和人工智能的快速发展，视频目标跟踪（Video Object Tracking）成为了一个受到广泛关注和应用的热门领域。
视频目标跟踪是指在一个视频序列中，对某个特定目标的运动进行连续不断地检测和跟踪。
它在许多领域中有着广泛的应用，包括视频监控、交通管理、人机交互和智能驾驶等。
视频目标跟踪算法要解决的主要问题是目标的形状、运动和尺度的变化。
它需要从视频序列中准确地检测出目标，并根据目标的特征和行为来进行跟踪。
这是一个复杂而具有挑战性的任务，因为视频中的目标可能会受到光照变化、背景干扰、遮挡和目标自身快速运动等多个因素的干扰。
目前，视频目标跟踪算法主要可以分为传统非学习型方法和深度学习方法两大类。
传统非学习型方法主要包括以下几种常用算法：1. 基于颜色直方图的目标跟踪算法这类算法主要根据目标和背景像素的颜色直方图相似性来进行目标跟踪。
它们能够有效地应对背景干扰，但对于目标形状的变化和目标遮挡则表现较差。
2. 基于特征点的目标跟踪算法这类算法主要通过提取目标图像中的特征点，并在后续帧中匹配这些特征点来进行目标跟踪。
它们能够应对目标的形状和尺度的变化，但对于目标运动快速和背景干扰较大的情况则表现较差。
3. 基于运动模型的目标跟踪算法这类算法主要利用目标的运动模型来进行跟踪。
常用的方法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
它们能够应对目标的运动和尺度的变化，但对于目标形状的变化和目标遮挡则表现较差。
深度学习方法是近年来视频目标跟踪领域的主流方法，主要利用神经网络来提取目标的特征并进行跟踪。
常用的深度学习方法包括以下几种：1. 基于卷积神经网络的目标跟踪算法这类算法主要通过在卷积神经网络中训练目标的特征提取模型来进行跟踪。
它们能够从大量数据中学习到目标的特征，对于目标的形状和尺度的变化具有良好的适应性。
2. 基于循环神经网络的目标跟踪算法这类算法主要通过在循环神经网络中建模目标的时序信息来进行跟踪。
视频目标跟踪报告
视频运动目标检测与跟踪目录1 课程设计的目的和意义 11.1 课程设计的目的 11.2 课程设计的意义 12 系统简介及说明 23 设计内容和理论依据 23.1 基于Mean Shift的跟踪算法 33.1.1 RGB颜色直方图 33.1.2 基于颜色和纹理特征的Mean Shift跟踪算法 3 3.2 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法 43.2.1 贝叶斯重要性采样 43.2.2 序列重要性采样 53.2.3 粒子退化现象和重采样 63.2.4 基本粒子滤波算法 64 流程图 74.1 Mean Shift跟踪算法流程图 74.2 粒子滤波跟踪算法流程图 75 实验结果及分析讨论 85.1 基于Mean Shift的跟踪算法仿真结果 85.2 基于颜色特征的粒子滤波算法仿真结果 96 思考题 107 课程设计总结 108 参考文献 101 课程设计的目的和意义1.1 课程设计的目的随着计算机技术的飞速发展、信息智能化时代的到来，安防、交通、军事等领域对于智能视频监控系统的需求量逐渐增大。
视频运动目标跟踪是计算机视觉领域的一个研究热点，它融合了人工智能、图像处理、模式识别以及计算机领域的其他先进知识和技术。
在军事视觉制导、安全监测、交通管理、医疗诊断以及气象分析等许多方面都有广泛应用。
同时，随着视频摄像机的普及化，视频跟踪有着广泛的应用前景，对城市安全起到了防范作用，并且和我们的生活息息相关。
从目前国内外研究的成果来看，对于运动目标的跟踪算法和技术主要是针对于特定环境提出的特定方案，大多数的跟踪系统不能适应于场景比较复杂且运动目标多变的场景。
并且在视频图像中目标的遮挡、光照对颜色的影响、柔性刚体的轮廓变化等将严重影响目标的检测与跟踪。
因此如何实现一个具有鲁棒性、实时性的视觉跟踪系统仍然是视觉跟踪技术的主要研究方向。
Mean Shift算法的主要优点体现在：计算简单、便于实现；对目标跟踪中出现的变形和旋转、部分遮挡等外界影响，具有较强的鲁棒性。