基于定点航拍图像序列的运动目标跟踪方法
基于视频图像序列移动目标的检测与跟踪
一 个 码 本 （ＣＢ）数 组 ，每 一 个 码 本 （ＣＢ）数 组 由 ｎ个 码 字 （ＣＥ）组 成 ， 每 一 个 码 字 是 由 ６个 元
素 组 成 的数 组 。
ＣＢ＝｛ＣＥＩ，ＣＥｅ，ＣＥ３，…，ＣＥ ，Ｔ｝
（６）
式 中：ｎ为 一 个 码 本 中所 包 含 的码 字 数 目，
为 了能够提取 出完整 的 目标轮廓信 息，本 文采用三 帧差 法对 目标的轮廓信息进行提取 。 由于三 帧差 法主要检测的是前后两帧相对变化 的部 分 ， 无 法 检 测 出 重 叠 的 部 分 ，导 致 检 测 出
保 留 了 目标 的 轮 廓 信 息 。
根据 三帧 差法 的 思想 ，首先 选取 图像 序
ｆ０ 茹 ＝ （４）
『１ ＳＲｑ ＿Ｉ】ｎｓＲＱ ｋ＋Ｉ＿ｋ）＝１
㈨ １０肼 ． ｎ础 １ （５）
２码本算 法
码 本 算 法 是 Ｋｉｍ 等 提 出 的 一 种 新 颖 的 背 景建模方法 。为 了能够 提取出 目标的 内部信息 ， 本 文采用 自适应码本算法 ，通 过实时更新码本 中的码字 ，来建立新 的码 本模型。具体步骤如 下 ：
列连 续三帧 图像 Ｉ （ｘ，ｙ），Ｉｋ（ｘ，ｙ），Ｉ ｋ十１（ｘ，ｙ），通
过 公式 （１）、公式 （２）计算 出相邻 两帧图像
的差 值 Ｄｓ ｋｋ＿ｌ】、ＤＳ ¨ ＿ｋ１。再 通 过 公 式 （３）、
公式 （４）选择合适闽值 Ｔ进 行图像 二值化处理 。
利 用公式 （５）对每 一个像 素点得 到二值 图像
ｍａｇｅ＆ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ· 图像与多媒体技术
基 于视频 图像序列移动 目标 的检测 与跟踪
基于图像处理的无人机目标跟踪
基于图像处理的无人机目标跟踪在当今科技飞速发展的时代，无人机的应用越来越广泛，从航拍、农业植保到物流配送、抢险救援等领域，无人机都发挥着重要的作用。
而在众多无人机的应用场景中，目标跟踪是一项关键技术，它能够让无人机更智能、更高效地完成各种任务。
基于图像处理的无人机目标跟踪，就是利用无人机搭载的图像采集设备获取目标的图像信息，并通过一系列的图像处理和分析算法，实现对目标的实时跟踪。
一、无人机目标跟踪的原理无人机目标跟踪的基本原理是通过不断获取目标的图像信息，提取目标的特征，然后与之前获取的目标特征进行比对和匹配，从而确定目标的位置和运动状态。
这一过程涉及到图像采集、图像预处理、特征提取、目标检测和跟踪等多个环节。
图像采集是通过无人机上搭载的摄像头或其他图像传感器来获取目标的图像。
为了保证图像的质量和清晰度，需要考虑摄像头的分辨率、帧率、视野范围等参数，以及无人机的飞行姿态和速度对图像采集的影响。
图像预处理则是对采集到的原始图像进行去噪、增强、矫正等操作，以提高图像的质量和可读性。
这有助于减少后续处理过程中的干扰和误差。
特征提取是从预处理后的图像中提取出能够表征目标的特征信息，如形状、颜色、纹理等。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）特征、SIFT（ScaleInvariant Feature Transform，尺度不变特征变换）特征等。
目标检测是在图像中确定目标的位置和范围。
常见的目标检测算法有基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法（如支持向量机、Adaboost 等）以及基于深度学习的方法（如 YOLO、SSD 等）。
跟踪则是在连续的图像序列中，根据目标的特征和之前的检测结果，预测目标的位置和运动轨迹，并不断更新目标的状态信息。
二、图像处理在无人机目标跟踪中的关键技术1、目标特征表示选择合适的目标特征表示方法对于提高跟踪的准确性和鲁棒性至关重要。
序列图像运动点目标快速检测与跟踪方法
第31卷第6期 红外与激光工程 2002年12月Vol.31No.6 Infrared and Laser Engineering Dec.2002序列图像运动点目标快速检测与跟踪方法3李正周1,董能力1,2,金 钢1,2(1.中国科学院光电技术研究所,四川成都 610209;2.中国空气动力研究与发展中心,四川绵阳 621000) 摘要:为解决低信噪比运动点目标在实时检测中的系统抖动和信噪比低等问题,根据运动点目标的特点,提出了基于数学形态学滤波、目标光强度连续性和假设检验的点目标检测方法。
基于数学形态学的高通滤波器能较强地抑制背景噪声并增强目标;利用光强度时空连续性识别目标;假设检验对解决目标丢失和新目标出现都具有较好的效果。
用TMS320C6201高速信号处理器的处理结果表明:算法对信噪比约为2的点目标检测性能较为满意。
关 键 词: 目标检测; 数学形态学; 假设检验; 点目标中图分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:100722276(2002)0620473205Method of quickly detecting and tracking dim moving pointtarget in im age sequences3L I Zheng2zhou1,DON G Neng2li1,2,J IN G ang1,2(1.Institute of Optics and Electronics,Chinese Academy of Sciences,Chengdu610209,China;2.China Aerodynamics Research&Development Center,Mianyang621000,China)Abstract:To resolve the problems in real time detection of moving dim small target,such as sys2 tem dithering and low signal noise ratio,a new method based on mathematical morphology filtering,the continuity of target’s intensity and hypothetical test according to the characters of moving dimsmall target is presented.High2pass filter based on mathematical morphology can suppress clutters andemphasize the target2like peaks.The continuity of the target’s photic intensity can be used to identifytarget effectively.Hypothetical test has attractive result to resolve the problems of target missing andnew target occurring.The algorithm has been realized on the TMS320C6201digital signal processor(DSP),and the experiment results show that the method of detecting the moving dim point target isefficasious when S N R is about2.K ey w ords: Target detection; Mathematical morphology; Hypothetical test; Point tar2get 收稿日期:2002202205; 修订日期:2002205210 3基金项目:国家863计划光束控制重点实验室资助项目(8632802、845)作者简介:李正周(19742),男,重庆市垫江县人,博士生,主要从事目标检测、跟踪与DSP应用研究工作。
基于视频图像序列的目标运动轨迹提取技术
摘要基于视频图像序列的目标运动轨迹提取技术是已经成为精确制导武器的关键技术之一，能够提高武器打击精度及力度；同时更能体现目标跟踪监控系统的智能化和自动化。
而在众多模式下的基于视频图像序列的轨迹提取技术中，基于固定参照物视场变动模式的轨迹测量技术不受相机视野限制，能够有效地扩大目标跟踪范围，更有着重要的研究意义和工程应用价值。
固定参照物视场变动模式的轨迹测量技术要求相邻两帧之间必须具有一定的重复。
由于运动目标瞬时空间位置坐标是通过相对前一时刻空间位置坐标的相对变化得到，因此存在轨迹计算的累积误差较大的问题，同时由于目标体运动过程中的姿态变化、参照环境的复杂性等因素，导致轨迹计算的精度很难得到保证。
本论文针对固定参照物视场变动模式下运动目标轨迹提取问题进行深入研究，设计开发了基于视频图像序列的目标运动轨迹提取系统，针对目标在运动过程中的姿态变化导致的相机坐标系变化问题，提出了成像系统外参实时校正方法，通过陀螺仪获取的数据和空间坐标系变换关系对相机姿态角参数实时校正；针对SIFT特征匹配算法中的欧式距离无法自适应调节问题，提出了多目标优化的SIFT特征匹配算法，建立了以相关系数和特征点之间的欧氏距离为目标函数，以置信度为约束条件的多目标优化模型，减少了特征点的误配率；最后通过车载CCD实验对系统功能和精度进行验证，数据表明该系统能够精确的实现运动目标的轨迹测量，并具有较强的适应性和可靠性。
1绪论1.1课题研究背景及意义基于视频图像序列的目标运动轨迹提取技术是动态视觉领域中一个具有重要意义和实际价值的研究课题。
目标运动轨迹是反映一段时间内目标的运动路线，它的精确提取能够实现测量和分析目标的运动参数、运动行为评估等。
在军事领域中，该技术已经成为精确制导武器的一项关键技术，它能够有效地提高武器的打击精度，强化武器的打击力度；同时在民用领域，以该技术为基础建立的人机交互系统，能够实现运动目标的智能跟踪、行为监管等，真正地体现运动目标监控系统的自动化和智能化。
如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪
如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪计算机视觉技术的快速发展使得运动目标检测和跟踪成为可能。
这项技术不仅在安防领域起到重要作用，还应用于自动驾驶、智能监控和虚拟现实等众多领域。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪。
一、运动目标检测运动目标检测是指利用计算机视觉技术，通过分析连续的图像序列，检测出视频中出现的运动目标。
运动目标可以是人、车辆、动物等各种物体。
以下是运动目标检测的主要步骤。
1. 前景提取前景提取是运动目标检测的第一步，其目的是将视频中的前景目标从背景中分离出来。
常用的前景提取方法包括帧差法、基于统计学模型的方法和基于深度学习的方法。
帧差法是最简单的方法，基于像素之间的差异来识别前景目标。
而基于统计学模型的方法则通过建立像素值的分布模型来识别前景目标。
基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取特征并进行分类。
2. 运动检测运动检测是利用差分技术或光流法等方法，检测出视频中的运动目标。
差分技术通过对相邻帧之间的差异进行计算，来确定运动目标的位置。
而光流法则通过跟踪关键点在连续帧之间的移动来检测运动目标。
3. 目标分割和识别目标分割和识别是将前景目标分割并分类的过程。
它通常通过图像分割算法和目标识别算法实现。
图像分割算法将前景目标从图像中提取出来，并通过边缘检测、区域生长或图像分割神经网络等方法实现。
目标识别算法则通过比较目标特征和已知类别的模型特征，来对目标进行分类。
二、运动目标跟踪运动目标跟踪是指通过分析视频序列中的目标位置，持续追踪目标的运动轨迹。
以下是运动目标跟踪的主要步骤。
1. 目标初始化目标初始化是运动目标跟踪的第一步，其目的是在视频序列的初始帧中确定目标的位置。
常用的目标初始化方法有手动框选和自动检测。
手动框选是通过人工在初始帧中标记目标的位置。
而自动检测则通过运动目标检测算法自动获取初始目标位置。
2. 特征提取和匹配特征提取和匹配是运动目标跟踪的核心步骤。
基于深度学习的无人机航拍图像目标识别与跟踪
基于深度学习的无人机航拍图像目标识别与跟踪无人机航拍技术的发展已经取得了巨大的突破，而基于深度学习的无人机航拍图像目标识别与跟踪技术更是推动了无人机在航拍领域的广泛应用。
本文将详细探讨这一技术的原理、方法和应用，为读者提供全面的了解。
无人机航拍图像目标识别与跟踪的目标是通过无人机搭载的相机捕捉到的航拍图像中准确识别和跟踪目标物体。
这一技术的核心是深度学习，它能够自动学习图像的特征和模式，并在大规模数据集上进行训练。
在无人机航拍图像目标识别与跟踪中，卷积神经网络（CNN）是最常用的模型，因为它能够有效地提取图像的特征。
在无人机航拍图像目标识别与跟踪中，一般由以下几个步骤组成：首先，需要搜集大量的标记图像数据。
这些图像数据将用于深度学习模型的训练。
标记数据是指每个图像都有相应的标签，标明了图像中目标物体的位置和类别。
这些标记数据可以通过人工标注或者自动标注的方式来获取。
其次，需要设计和训练深度学习模型。
通常采用卷积神经网络（CNN）作为目标识别与跟踪模型。
在训练模型前，需要将标记数据集划分为训练集和验证集。
然后使用训练集对深度学习模型进行训练，通过迭代优化模型的参数使其逐渐收敛。
验证集用于检验模型的性能，通过调整模型的超参数来提高模型的准确率。
接下来，将训练好的深度学习模型应用于目标识别与跟踪的实际任务中。
无人机航拍图像是在不同环境、光照和角度条件下获取的，因此需要对图像进行预处理，以提高模型的鲁棒性。
预处理包括图像增强、去噪和尺寸标准化等操作。
然后，将预处理后的图像输入到训练好的模型中进行目标识别与跟踪。
最后，根据目标识别与跟踪的结果进行后续任务。
例如，可以根据目标识别结果生成地图或者进行地物分类。
在无人机航拍图像中，目标物体往往是建筑、道路、车辆等，这些信息对城市规划、交通监控和环境监测等方面具有重要意义。
除了航拍图像目标识别与跟踪，基于深度学习的无人机航拍技术还有其他应用。
例如，可以利用深度学习技术对航拍图像进行目标检测，如行人检测、车辆检测等。
基于图像识别技术的无人机目标检测与跟踪
基于图像识别技术的无人机目标检测与跟踪随着科技的不断发展，无人机逐渐成为物流、航拍、农业等众多领域中常见的工具。
然而，对于无人机而言，其自身无法直接了解周围环境，需要通过其他手段获取周围物体的信息，如哪些地方有障碍，哪些地方有目标等。
因此，基于图像识别技术的无人机目标检测与跟踪技术就应运而生。
本文将会介绍这一技术的原理、使用场景、发展趋势等方面。
一、技术原理基于图像识别技术的无人机目标检测与跟踪的过程主要包括以下几个步骤：1.摄像头采集首先需要将摄像头安装在无人机上，进行实时图像采集。
图像采集的过程中，用户可以根据需求调整拍摄角度和质量，从而对后续的图像识别和跟踪等环节进行优化。
2.图像预处理针对采集到的图像，需要进行图像预处理的工作，以帮助后续的图像识别算法进行更好的处理。
预处理可以包括图像缩放、图像去噪、图像增强等操作。
3.目标检测在经过预处理后的图像上，需要使用目标检测算法找到其中的目标物体。
常见的目标检测算法有Haar 特征分类器、HOG+SVM 等。
4.目标跟踪目标检测之后，需要将无人机的摄像头保持对目标的跟踪。
常见的目标跟踪算法有均值漂移、卡尔曼滤波等。
二、使用场景基于图像识别技术的无人机目标检测与跟踪技术可以广泛应用于物流、军事、航拍等领域。
以下是几种典型的应用场景：1.物流无人机在物流领域的应用越来越广泛，而基于图像识别技术的目标检测与跟踪技术可以帮助无人机更好地完成货物的配送工作。
通过图像识别和跟踪技术，无人机可以在复杂的环境下，准确找到货物并完成送货任务。
2.农业对于大规模农业来说，无人机可以帮助农民更好地实现精准农业、灵活作业等目标。
通过基于图像识别技术的无人机目标检测与跟踪技术，农民可以实时获取农作物生长的情况，及时发现病虫害等问题。
3.航拍航拍是无人机的另一个应用领域。
基于图像识别技术的目标检测与跟踪技术可以帮助无人机更好地完成航拍工作。
无人机可以根据图像识别技术捕捉到的目标信息，精准地进行航拍操作。
基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪
ａｄｔｅｍｏｏ ａ ｃｏ ｅ ｆ ｂｅｔａｅａ ｏ ａｋｄ ｔ ａ ｅｓｅ ｏ ｅｅｐｒ ｎ ａ ｔｅｍ ｖ ｇ ｂｅｔ ｃ ｎ ｔｎｔ ｊ ｔ ｓ ｊｃ ｒ ｓ ｃｅ ．Ｉｃｎｂ ｅｎｆ ｍ ｔ ｘ ｉ ｔｈ ｔｈ ｏｉ ｊｃｓ ａ ｈ ｉ ｒｅ ｒ ｏｏ ｉ ｓ ｌ ｔ ｒ ｒ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｎｏ ｎ
Ｋ ＹＷ ＯＲ Ｓ：ａｋｒｕ ｄＭ ｅ；ｉｅ ｓｍａ ｏ ； ｂｅｔ ｅｅｔ ｇａｄＴａｋｎ Ｅ Ｄ Ｂ ｃｇｏ ｎ ｏ ｌＦｌ ｒ ｔ ｔ ｎ Ｏ ｊｃ Ｄ ｔｃｎ ｎ ｒ ｉ ｄ ｔ Ｅｉ ｉ ｉ ｃ ｇ
１ 引言
运 动 目标 的检测 与跟踪 在智 能监控 和车辆 导航领 域 中 得到 了广 泛的应用 。其 中， 运动 目标的检测 就是从视 频流 中 去除静止 的背 景 ， 测 出运动 的 目标 及其 携带 的运 动信息 ， 检
中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４ 文献 标 识 码 ： Ａ
。
无人机航拍中目标检测和跟踪方法分析
无人机航拍中目标检测和跟踪方法分析作者：王鹏飞来源：《科技风》2019年第07期摘要：无人机航拍是一种建立在无人机基础上的拍摄方式，可以有效完成传统人工拍摄和测量不能完成的任务。
目标检测技术和跟踪方法是保障航拍的效果和质量的基础，需合理的对目标检测技术和跟踪方法进行解读，旨在提升无人机航拍的效果，为相关领域的拍摄提供帮助，推动无人机航拍的发展和进步。
关键词：无人机航拍;目标检测;跟踪方法;视频传统的航拍主要是由直升机完成，但是，直升机航拍的成本较高，且机动性不强，相关拍摄效果不够理想。
无人机技术发展的发展和进步，将逐渐取代直升机航拍。
且目标检测技术和跟踪方法的优化，使得无人机航拍成为一种推动航拍领域发展的新型航拍技术，提升航拍效果与效率。
基于此，本文对无人机航拍中的目标检测技术和跟踪方法进行解读，具体内容如下。
1 无人机航拍途径与作用无人机航拍是将无人机作为空中平台，并在无人机上添加遥感设备和高分辨率摄像机等设备，再借助计算机对获取的数据信息的进行处理和分析，最终按照需求的精度情况，将这些数据信息制作成为相关图像。
无人机航拍应用了高空拍摄、遥测和计算机影响信息技术等的综合应用，为无人机的航拍奠定了基础。
无人机航拍可以适应多种航拍的需求，应用到影视节目的拍摄中。
应用到城市的规划建设中，借助无人机航拍能够得到区域环境的地理信息、资源信息等，有效的为城市建设体奠定基础，推动城市建设的规范性。
另外，无人机航拍应用到工程建设中，能够获取工程项目的具体信息，为工程项目的建设提供基础数据资料，保障工程设计的规范性和科学性，推动工程项目的顺利完成。
2 无人机航拍中的目标检测技术2.1 基于时域的检测（1）帧间差分法。
借助两个像素点之间存在帧数连续关系，分析相同位置像素点之间的灰度情况，完成对目标的分析任务，进而判断的目标是否处于移动状态。
这类分析方式，获取帧间的差分图，再分析像素绝对值，如果绝对值较大的区域，则可以将这个区域作为目标的运动区域。
基于图像处理的无人机目标跟踪技术研究
基于图像处理的无人机目标跟踪技术研究无人机在现代军事、民用、科研发展中扮演着越来越重要的角色。
无人机的应用范围越来越广泛，从最早的军用侦查到现今的消费级智能无人机、航拍无人机、农业用途等等。
随着无人机领域的不断扩大，如何实现智能化的无人机目标跟踪已经成为研究热点。
本文着重探讨基于图像处理的无人机目标跟踪技术。
无人机目标跟踪技术研究的意义：目标跟踪（Target Tracking）指在动态环境中追踪某一特定目标的技术。
基于无人机的目标跟踪技术，可以广泛应用于各种领域，例如：军事情报、警用侦察、消防救援等等，同时也可以在民俗领域进行拍摄、科研领域采集自然资源、清查野生动植物等等。
依靠基于图像处理的无人机目标跟踪技术可以实现：（1）自动化：无人机搭载先进的数码成像设备、先进的传感设备和计算机视觉处理模块，能够快速自主获取目标信息，从而最大限度上减少人工干预。
（2）高效性：基于图像处理的无人机目标跟踪技术，可以快速实现目标的定位和跟踪，检测目标的速度和方向，能够更加高效地完成特定的任务。
（3）准确性：利用传感器数码图像准确提取并分析物体的各种特征，从而可以更加准确的识别和跟踪目标。
无人机目标跟踪技术的关键要素：（1）图像采集：图像采集是无人机目标追踪的基础，无人机必须搭载高分辨率、高灵敏度、高帧速率的数码摄像机，实时采集无人机周围的图像，进行图像的预处理。
（2）图像处理：图像处理是无人机目标追踪技术的核心，其包括图像的预处理和监测的实现。
主要包括：图像增强和滤波，物体分割，特征提取和目标分类。
（3）运动估计：运动估计是无人机目标追踪技术的一个重要环节，其目的是在图像序列中，确定目标的运动状态以及其运动轨迹。
（4）跟踪算法：跟踪算法是决定无人机怎样对目标进行追踪的算法，跟踪算法要在线处理图像数据，处理速度要快，能够保证目标实现准确、稳定地追踪。
基于图像处理的无人机目标跟踪技术的发展：当前，基于图像处理的无人机目标跟踪技术正日益成熟，国内外学者对于该技术的研究也越来越多。
基于图像处理的无人机目标检测与跟踪方法
基于图像处理的无人机目标检测与跟踪方法一、前言随着科技的不断发展和进步，无人机已经被广泛应用于各个领域，如无人机航拍、无人机巡检、无人机灭火等。
而其中一个最重要的应用就是在军事方面的作用，其中无人机的目标检测和跟踪是极其重要的一环。
本文将探讨基于图像处理的无人机目标检测与跟踪方法。
二、无人机目标检测与跟踪方法1.无人机目标检测方法（1）Haar分类器Haar分类器是基于AdaBoost算法实现的一种分类器，由于其速度较快以及检测的准确性较高，在图像处理中得到了广泛的应用。
Haar分类器的检测过程包括三个步骤：提取Haar特征、使用AdaBoost算法进行特征选择、使用级联分类器对检测目标进行分类。
因此Haar分类器因其在检测速度和准确性方面的优越表现被广泛地应用于无人机目标检测中。
（2）HOG特征+SVM分类器HOG特征是一种特征提取方法，它是领域方向直方图（Histogram of Oriented Gradient）算法的简称，以其对方向特征的强大提取能力而迅速得到了广泛的应用。
在无人机目标检测中，可以通过使用HOG特征结合SVM分类器实现对目标的实时检测。
HOG特征的特点是不受光线变化及视角的变化影响，因此可以应用于各种环境。
2.无人机目标跟踪方法（1）光流跟踪法光流跟踪法是目标跟踪中最经典的算法之一，它的基本原理是根据相邻两帧图像之间的像素变化，来追踪目标的运动轨迹。
在无人机目标跟踪中，可以通过改进光流跟踪法来提高其跟踪精度，如使用多尺度策略、动态模板法等。
（2）卡尔曼滤波法卡尔曼滤波法是一种基于状态估计的跟踪方法，它通过使用目标的物理模型以及图像处理技术来估计目标的状态，并在运动过程中不断调整模型以提高跟踪精度。
在无人机目标跟踪中，可以使用卡尔曼滤波法来提高目标的跟踪精度。
三、结论总之，在无人机应用中，目标检测和跟踪是重要的技术支撑，可以通过各种图像处理方法来实现。
本文探讨了基于图像处理的无人机目标检测与跟踪方法，包括Haar分类器、HOG特征+SVM分类器以及光流跟踪法、卡尔曼滤波法等。
面向无人机的航拍图像目标识别与跟踪方法研究
面向无人机的航拍图像目标识别与跟踪方法研究随着科技的发展和无人机技术的逐渐成熟，航拍无人机在各个领域得到了广泛的应用。
在无人机航拍过程中，图像目标的识别和跟踪是一项重要的任务。
本文将探讨面向无人机的航拍图像目标识别与跟踪方法的研究进展和应用领域。
在航拍图像目标识别与跟踪中，首先需要对图像中的目标进行准确的识别。
传统的图像目标识别方法主要包括特征提取、特征匹配和分类等步骤。
其中，特征提取是非常关键的一步，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。
然而，由于航拍图像的复杂性和多样性，传统的特征提取方法往往难以准确地捕捉到目标的特征。
因此，近年来，深度学习在图像目标识别领域取得了显著的突破。
深度学习通过构建深层神经网络模型，能够自动从大量的数据中学习到目标的特征表示。
在航拍图像目标识别中，基于深度学习的方法可以通过大规模数据的训练来提取目标的高层抽象特征，从而实现更准确、更稳定的目标识别效果。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络在图像处理中具有良好的特征提取能力，而循环神经网络则适用于对序列数据（如视频）的处理。
同时，研究者还提出了一些改进的深度学习模型，如残差网络（ResNet）和注意力机制（Attention）等，用于进一步提升目标识别性能。
除了目标识别，对于航拍图像目标的跟踪也是一项重要的任务。
航拍过程中，目标常常会因为环境的变化而产生形变、遮挡和移动等问题，导致传统的跟踪方法无法准确跟踪目标。
为了解决这个问题，研究者提出了许多基于深度学习的目标跟踪方法。
基于深度学习的目标跟踪方法主要分为两类：单目标跟踪和多目标跟踪。
单目标跟踪旨在从视频序列中检测和跟踪特定目标的位置和运动状态。
多目标跟踪则是在多个视频目标的情况下，同时进行目标检测和跟踪，以实现对多个目标的准确跟踪。
这些方法通常基于深度学习模型，利用卷积神经网络来提取目标的空间特征，然后通过循环神经网络进行目标的时序建模和状态预测。
基于飞行器图像数据的无人机目标跟踪算法研究
基于飞行器图像数据的无人机目标跟踪算法研究一、引言随着无人机技术的迅猛发展，无人机的应用领域也越来越广泛，其中无人机目标跟踪算法是无人机应用中关键的一环。
通过对飞行器图像数据进行分析和处理，无人机可以实现对目标的追踪、定位和监测，从而广泛应用于军事侦查、安防监控、灾害救援等领域。
本文将基于飞行器图像数据，研究无人机目标跟踪算法，并分析其原理和应用。
二、目标跟踪算法原理无人机目标跟踪算法通常包括目标检测、目标定位、目标识别和目标跟踪四个步骤。
目标检测是指在图像中寻找目标的位置，常用的方法包括基于特征的检测和基于深度学习的检测。
目标定位是指精确定位目标在图像中的位置，目标识别是指对目标进行分类和标识，而目标跟踪是指在视频流中实时追踪目标。
1. 目标检测基于特征的目标检测方法常用的有Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
其中，Haar特征是一种计算图像局部特征的方法，可以通过计算不同大小的矩形框内像素的差值和来得到特征值。
HOG特征则是基于梯度的直方图特征，通过计算图像中各个小区域内梯度方向的直方图来表示图像特征。
而SIFT特征则是一种局部特征描述子，通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的局部特征描述子来表示图像。
2. 目标定位目标定位算法通常使用基于模板匹配的方法，通过将目标图像与待识别图像进行匹配，找到二者之间的相似度，从而实现目标的定位。
常见的模板匹配算法包括均方差匹配、互相关匹配和相位相关匹配等。
其中，均方差匹配是通过计算目标和图像之间的像素差的平方和来确定相似度，互相关匹配则是通过计算两幅图像之间的互相关函数来确定相似度，而相位相关匹配则是对互相关匹配算法的改进，通过引入相位信息来提高匹配的准确度。
3. 目标识别目标识别是指对目标进行分类和标识，常用的方法包括传统的模板匹配算法和基于深度学习的方法。
传统的模板匹配算法是通过计算待识别图像与已知目标模板之间的相似度来进行目标识别，其中包括了形状匹配、颜色匹配和纹理匹配等。
航拍视频中运动目标检测与跟踪关键算法研究
摘要摘要航拍视频中的运动目标检测与跟踪是进行无人机侦查、基于空基的监控指挥和探测地理灾害等任务中的关键技术，对国防事业的发展和国民经济建设都有着非常重要的意义。
航拍视频的特点是背景和前景目标同时在运动、目标尺寸小、图像分辨率低、场景复杂多变等，使得对航拍视频中的目标进行检测与跟踪面临诸多挑战。
本文针对航拍视频运动目标检测与跟踪问题中的关键算法进行了深入的研究，旨在提高算法的准确性与实时性。
论文主要工作如下：针对航拍视频中背景存在运动、场景复杂多变的特点，本文提出一种基于背景补偿和时空域联合的航拍视频运动目标检测方法，选取性能优良的ORB特征点作为航拍视频背景补偿的特征点，使用空间约束分布法使提取出的ORB特征点均匀地分布在图像帧中，进一步结合RANSAC算法准确地估计出背景的单应性变换模型，进行运动补偿。
在运动目标提取时，首先使用时域差分法初步检测出运动目标，由于时域差分法的检测结果一般会有“空洞”和噪声的存在，为了更精确的提取出运动目标，结合空域信息进行目标分割。
在DARPA VIVID数据集上的实验结果表明本文提出的算法能够准确地检测出航拍视频中的多运动目标，时空域相联合的策略增强了检测算法的鲁棒性。
针对航拍视频中运动目标的尺度变化问题，本文提出一种基于KCF算法的自适应尺度变化的跟踪方法，在视频的每一帧对目标可能的尺度变化做探测，满足自适应阈值的尺度即视为当前目标的最佳尺度。
这种限定阈值的尺度探测策略在保证跟踪准确性的前提下可以减少尺度的冗余探测，提高了跟踪算法的实时性。
同时，针对航拍视频运动目标跟踪过程中的遮挡、目标出视域等问题，提出一种基于KCF算法的长期跟踪策略，引入目标异常运动判断机制和重检测机制，通过基于多特征融合的目标匹配进行目标的重定位。
在DARPA VIVID数据集上的实验结果表明，本文提出的长期跟踪策略提高了跟踪算法的鲁棒性，与当前主流的跟踪算法TLD、CSK、KCF和SAMF等相比，本文算法在准确性和实时性上都有着很明显的优势。
无人机航拍图像处理与目标跟踪技术研究
无人机航拍图像处理与目标跟踪技术研究随着无人机技术的不断发展，无人机航拍图像处理与目标跟踪技术的研究也变得越来越重要。
本文将对无人机航拍图像处理与目标跟踪技术进行研究和探讨。
无人机航拍图像处理的重要性可见一斑。
随着无人机应用领域的扩大，航拍图像处理的需求也越来越迫切。
无人机航拍图像可以为地理测绘、环境监测、灾害应对、农业等领域提供宝贵的数据资源。
然而，由于无人机拍摄的图像具有多样性和复杂性，如光照条件、飞行高度、目标类型等，使得对这些图像进行准确且高效的处理成为研究和工程领域的挑战。
在无人机航拍图像处理的研究中，目标跟踪是一个重要的环节。
目标跟踪是指在一序列图像中持续地追踪目标物体的过程。
无人机航拍图像中，目标通常包括但不限于建筑物、车辆、行人、动物等。
目标跟踪算法的好坏直接关系到无人机航拍图像处理的效果。
对于无人机航拍图像的处理，最基本的任务是图像的预处理。
预处理的目标是通过消除图像中的噪声、矫正畸变、调整光照等操作，使得图像更加清晰、准确。
一般而言，首先需要进行图像的去噪，可以通过滤波、降噪算法等方式实现。
其次，对于某些有畸变的图像，需要通过图像校正技术进行矫正。
最后，通过光照调整算法，对图像的亮度和对比度进行调整，以提升图像的质量。
在预处理完成后，接下来的任务是目标检测与识别。
目标检测是指在图像中确定目标所在的位置，而目标识别是指对检测到的目标进行进一步的分类和识别。
对于无人机航拍图像，目标多为复杂场景下的小目标，同时还会面临遮挡、不同视角、光照变化等问题。
因此，针对这些特点，需要采用高级的目标检测与识别算法，如基于深度学习的算法，并结合传统图像处理方法进行处理。
在目标检测与识别完成后，最后的任务是目标跟踪。
目标跟踪算法的目标是在一系列的图像中跟踪特定的目标物体，并保持物体的标识。
对于无人机航拍图像的目标跟踪，需要解决目标运动、视角变化、环境变化等问题。
目前，常用的目标跟踪方法包括基于特征的跟踪、基于深度学习的跟踪和结合目标检测的跟踪等。
无人机航拍图像处理与目标跟踪算法研究
无人机航拍图像处理与目标跟踪算法研究第一章：引言随着无人机技术的快速发展，无人机航拍已经成为了一种非常流行的方式来获取航拍图像。
航拍图像不仅仅可以用于美化景观，还可以在农业、环境监测、城市规划等领域起到重要作用。
然而，航拍图像的处理和目标跟踪依然是一个具有挑战性的问题。
本文将重点研究无人机航拍图像处理与目标跟踪算法，旨在提出一种高效准确的处理方法。
第二章：无人机航拍图像处理技术无人机航拍图像处理技术是无人机航拍的基础。
首先，要对原始图像进行去噪处理，以减少图像中的噪声和干扰。
然后，需要进行图像增强处理，以突出图像中的细节和特征。
最后，还需要进行图像分割处理，将图像中的目标与背景分离出来，为后续的目标跟踪算法提供基础。
第三章：无人机航拍目标跟踪算法目标跟踪是无人机航拍图像处理的重要环节。
在目标跟踪算法中，首先需要进行目标检测，即在图像中找到可能的目标位置。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
然后，需要选择适当的目标跟踪方法来跟踪确定的目标。
常用的目标跟踪方法包括基于模型的方法、基于特征的方法等。
第四章：无人机航拍图像处理与目标跟踪算法的实现无人机航拍图像处理与目标跟踪算法的实现需要借助计算机视觉与图像处理技术。
首先，需要使用合适的编程语言和开发环境来实现算法。
其次，需要进行大量的数据预处理和模型训练工作，以提高算法的准确性和鲁棒性。
最后，需要进行算法的测试和评估，以验证算法的性能和可行性。
第五章：实验与结果分析为了验证所提出的无人机航拍图像处理与目标跟踪算法的有效性，本章将设计一系列实验，并根据实验结果进行详细的分析。
实验将使用真实的无人机航拍图像和目标跟踪数据，并对比不同算法的性能指标，例如跟踪准确度、计算效率等。
第六章：总结与展望本文主要研究了无人机航拍图像处理与目标跟踪算法。
通过对相关技术的详细介绍和实验验证，可以得出结论：所提出的算法在无人机航拍图像处理和目标跟踪方面具有较高的准确性和效率。
基于图像处理技术的无人机目标跟踪研究
基于图像处理技术的无人机目标跟踪研究随着科技的发展，无人机已成为军事、民用领域不可或缺的一项重要装备，其中无人机目标跟踪技术的研究也逐渐成为热点。
这里我将从现状、技术路线和未来发展三个方面论述基于图像处理技术的无人机目标跟踪的研究。
一、现状随着无人机的广泛使用，无人机目标跟踪技术愈发受到重视。
目前，无人机目标跟踪技术研究主要集中于两类方法：传统的目标检测跟踪和基于深度学习的目标检测跟踪。
传统的目标检测跟踪方法主要包括背景建模、均值漂移和卡尔曼滤波等。
这些方法已经被广泛应用，但是它们难以对复杂的背景和目标进行精确分割和跟踪。
此外，对光照条件、目标旋转等影响较大，当出现遮挡或目标快速运动时，也会出现跟踪失败的情况。
而基于深度学习的目标检测跟踪方法主要采用卷积神经网络(CNN)来检测和跟踪目标，其优点是可以自适应地对目标进行建模，能够更好地应对复杂背景和目标变化。
但是，这种方法需要大量的标记数据集，且需要较长的训练时间和计算量。
二、技术路线基于图像处理技术的无人机目标跟踪主要分为以下步骤：1、目标检测：识别图像中的目标物体。
常用的目标检测方法包括背景差分、边缘检测和物体识别等技术。
2、目标跟踪：根据检测的结果，进行目标跟踪，包括传统方法和深度学习方法。
传统的方法常采用均值漂移、卡尔曼滤波等方法。
而深度学习方法则主要采用卷积神经网络(CNN)进行目标跟踪。
3、运动控制：根据跟踪结果，利用飞控控制无人机对目标进行跟踪，包括悬停、追踪和自主控制等操作。
三、未来发展未来的无人机目标跟踪技术将更加智能化、自主化和网络化。
智能化方面：利用深度学习技术和多传感器融合技术，提高目标检测和跟踪的准确性与鲁棒性。
自主化方面：利用无人机自主控制技术，提高无人机的灵活性和自适应性。
网络化方面：利用物联网技术和云计算技术，实现无人机与地面站的协同作战和数据共享。
总之，基于图像处理技术的无人机目标跟踪技术不断发展，其应用前景广阔。
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摘 要 ：定点航拍图像序列不仅包括目标物的运动信息，同时包括外界环境干扰或自身抖动信 息。针对航拍图像序列的背景抖动，对 前 后 帧 进 行 Fast 特征点检测匹配，并对当前帧进行仿射 变换至前帧的参考坐标系中；针对航拍图像序列中的运动目标，采 用 Kalm an 滤波来预测运动信 息 ，设置置信度区间减少 M eanshift 目标检测迭代的次数 Q 仿 真 表 明 ：结 合 Fast 特征点的背景运 动补偿与改进的 M eanshift 目标跟踪方法，可有效地补偿外界扰动或自身抖动对航拍图像序列的 影 响 ，并对目标物进行快速的跟踪。 关键词：定点航拍；背景防抖 ；Fast 特征点 ；Meanshift跟 踪 ；Kalman 滤波 中图分类号：TP391.41 文献标识码 ：A
Key words：fixed
location aerial photography; background image stabilization ; Fast features point ;
Meanshift tracking ； Kalman filter
0
引言 随着数字图像技术的快速发展， 航拍图像已广
泛地应用于多个领域， 其中包括灾难控制、 数字地图 生成、 无人机侦查、 无人机辅助导航等领域。在一些 特定的场合， 航拍器需要定点定高拍摄跟踪运动目 标物， 然而由于外界的风场干扰或自身的抖动， 所获 得航拍图像序列不仅包括了目标物的运动信息， 同 时也包含机载平台工作时的抖动信息（ 平移、 旋转、
扭转） [1]。 目前国内外对运动目标跟踪的方法有粒子滤 波、 背景差分法、 均值偏移法等， 其研究的对象视场 往往是固定不变的。针对视频的背景运动补偿方法
收稿日期： 2016 -0 4 -25 基金项目：广 东 省 协 同 创 新 项 目 产 学 研 合 作 专 项 （ 2014B09090作者简介：郭 清 达 （ 1986 视觉。
(1.பைடு நூலகம்
School of M echanical an d A utom otive E n g in eerin g ， South C hina U niversity of T echnology ， G uangzhou 510640， C h in a ； 2 . Shenyang In stitu te of A utom ation of C hinese A cadem y of Sciences a t G u a n g z h o u ， G uangzhou 511458， C h in a )
A method to track moving target for aerial image sequence in combination with background stabilization
GUO Qing-da 1，WU Yan -lin 1，YU Guang-ping 2
aerial image sequences include not only the motion information of the target
Abstract: Fixed location
movement， but also the external or internal shaky information. To eliminate the shaky information in the background of aerial image sequence，this paper used fast method to detect and match feature points between adjacent frames， then transformed the current frame to the front frame in the selected coordinate system. Kalman filter was used to predict the motion information of target object. Meantime，the confidence interval was set up to reduce the number of iterations in the target object of in aerial image sequences. The computer simulation results show that the combination of feature points of background motion compensation and improvement of Meanshift target tracking method can effectively compensate external or internal shaky information and rapidly track the target object in aerial image sequences.
一 70 —
1014)
-)
， 男， 博士研究生， 研究方向为机器
有灰度投影法、 特征匹配法、 块 匹 配法及光流法等， 其块匹配和灰度投影法存在图像变化不敏感， Harris 、 SUSAN 、 SIFT、 SURF 等特征匹配和光流法计算量
Segment Test， Fast)是 Rosten 等在 2008 年至 2010 年
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信息疼术
文章编号： 1〇 〇 9 -2552 ( 2017 ) 07 -0070 -04
2 0 1 7 年第I 期 D O I： 10. 13274/j .cnki.hdzj.2017. 07. 019
基
于
定
点
航
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像
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列
的
运
动
目
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跟
踪
方
法
郭 清 达 \ 武 彦 林 、 于广平2
(1.华南理工大学机械与汽车工程学院，广 州 510640; 2 . 广州中国科学院沈阳自动化研究所分所，广 州 511458)