目标检测与跟踪
视频监控中的运动目标检测与跟踪
视频监控中的运动目标检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在我们生活中起到了越来越重要的作用。
其中，运动目标检测与跟踪是视频监控系统中的关键技术之一。
本文将详细介绍视频监控中的运动目标检测与跟踪的原理和应用。
在视频监控系统中，运动目标指的是图像序列中不断变化的区域，例如人、车辆等。
而运动目标检测与跟踪则是指在视频中自动识别和跟踪这些运动目标的过程。
首先，运动目标检测是指在视频序列中找出运动目标所在的位置。
常见的运动目标检测算法包括帧间差、光流法和背景建模等。
帧间差方法通过比较连续帧之间的像素差异来检测目标的运动。
光流法则利用像素间的灰度变化来估计运动目标的移动。
背景建模则通过建立静止背景图像来检测运动目标。
其次，运动目标跟踪是指在检测到的运动目标中，跟踪其运动轨迹并实时更新位置信息。
常见的运动目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
卡尔曼滤波器通过预测和观测更新的方式来估计目标的位置。
粒子滤波器则通过在候选区域中采样来估计目标的位置。
相关滤波器利用目标模板和候选区域之间的相关性来跟踪目标。
在实际应用中，运动目标检测与跟踪技术被广泛应用于视频监控系统中。
首先，它可以用于实时监测人员和车辆的行为，以便及时发现异常情况。
例如，当有人携带危险物品进入监控区域时，系统可以立即发出警报并采取相应措施。
其次，它可以用于交通管理系统中，监测交通流量和违规行为。
例如，当有车辆逆向行驶或超速行驶时，系统可以自动拍摄照片或录像作为证据。
此外，运动目标检测与跟踪技术还可用于视频分析和智能监控系统中，为用户提供更加智能的安防服务。
然而，运动目标检测与跟踪技术也存在一些挑战和局限性。
首先，复杂的背景和光照变化会对运动目标检测产生干扰。
例如，当目标混杂在复杂的背景中时，算法往往会出现误检测现象。
其次，目标遮挡和形状变化也会对运动目标跟踪产生困难。
例如，当目标部分被其他物体遮挡时，算法往往会失去目标的轨迹。
2024 机器视觉目标检测与跟踪
2024 机器视觉目标检测与跟踪2024年，机器视觉目标检测与跟踪的发展呈现出许多令人兴奋的趋势和突破。
这是一个多领域交叉的研究方向，涉及计算机视觉、模式识别、人工智能等多个领域的知识。
在目标检测方面，各种新的算法和技术被提出和应用，为实时、准确地检测图像或视频中的目标提供了有效的手段。
首先，深度学习技术的不断发展，为机器视觉目标检测与跟踪提供了强有力的支持。
神经网络模型，特别是卷积神经网络（CNN），在目标检测方面取得了巨大的成功。
通过训练大型的深度神经网络，可以准确地识别和定位图像中的目标，并提供高质量的检测结果。
其次，目标跟踪领域也取得了显著的进展。
传统的目标跟踪方法主要基于特征匹配和运动模型等思想，但在面对复杂的场景和目标变化时往往表现不佳。
然而，随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标跟踪算法逐渐成为主流。
这些算法可以通过学习目标的外观和运动模式来实现更准确和鲁棒的跟踪，使得目标在复杂背景下的鲁棒性和准确性得到了极大提升。
此外，随着移动设备的普及和性能的提升，基于机器视觉目标检测与跟踪的应用也得到了广泛的发展。
例如，智能手机上的人脸识别、行人检测与跟踪以及交通监控系统中的车辆检测与跟踪等。
这些应用不仅提供了便利性和安全性，还为人们的日常生活带来了新的体验。
最后，随着机器视觉技术的进步，研究者们也开始关注一些新的挑战和问题。
例如，如何在低光照、模糊或复杂背景等恶劣条件下实现准确的目标检测和跟踪。
此外，隐私保护和伦理问题也是一个需要重视的方向。
总之，2024年的机器视觉目标检测与跟踪领域将会是一个充满挑战和机遇的年份。
通过不断地研究和创新，我们有理由相信，机器视觉技术将进一步推动各个领域的发展，为我们的生活带来更多的便利和安全。
另外，在2024年，还可以看到机器视觉目标检测与跟踪在许多行业的广泛应用。
例如，在智能交通领域，机器视觉目标检测与跟踪可以用于实时监测道路上的车辆、行人和其他交通参与者，从而提供交通流量分析、出行安全预警和交通拥堵管理等解决方案。
《2024年智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》范文
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》篇一一、引言随着科技的不断进步，智能监控系统在各个领域得到了广泛的应用。
其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统中的关键技术之一。
本文将详细介绍智能监控系统中运动目标的检测与跟踪技术，包括其基本原理、实现方法、应用场景以及面临的挑战和解决方案。
二、运动目标检测技术1. 背景介绍运动目标检测是智能监控系统中的第一步，它的主要任务是在视频序列中准确地检测出运动目标。
运动目标检测的准确性与实时性直接影响到后续的跟踪、识别、分析等任务。
2. 基本原理运动目标检测的基本原理是通过分析视频序列中的像素变化来检测运动目标。
常见的运动目标检测方法包括帧间差分法、背景减除法、光流法等。
其中，背景减除法是目前应用最广泛的方法之一。
3. 实现方法背景减除法通过建立背景模型，将当前帧与背景模型进行差分，得到前景掩膜，从而检测出运动目标。
实现过程中，需要选择合适的背景建模方法、更新策略以及阈值设定等。
三、运动目标跟踪技术1. 背景介绍运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对其在连续帧中的位置进行估计和预测。
运动目标跟踪对于实现智能监控系统的自动化、智能化具有重要意义。
2. 基本原理运动目标跟踪的基本原理是利用目标在连续帧中的相关性，通过一定的算法对目标进行定位和跟踪。
常见的运动目标跟踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 实现方法基于深度学习的运动目标跟踪方法是目前的研究热点。
该方法通过训练深度神经网络来学习目标的外观特征和运动规律，从而实现准确的跟踪。
实现过程中，需要选择合适的神经网络结构、训练方法和损失函数等。
四、应用场景智能监控系统中的运动目标检测与跟踪技术广泛应用于各个领域，如安防监控、交通监控、智能机器人等。
在安防监控中，该技术可以实现对可疑目标的实时监测和报警；在交通监控中，该技术可以实现对交通流量的统计和分析，提高交通管理水平；在智能机器人中，该技术可以实现机器人的自主导航和避障等功能。
视觉目标检测与跟踪算法
视觉目标检测与跟踪算法随着计算机视觉和人工智能的快速发展，视觉目标检测与跟踪算法成为了该领域的热门研究课题。
视觉目标检测与跟踪算法的应用十分广泛，包括自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域。
对于实时场景中的目标检测与跟踪，准确性和实用性是评估算法性能的重要指标。
在本文中，我们将介绍几种常见的视觉目标检测与跟踪算法，并对其原理和应用进行详细的分析。
一、视觉目标检测算法1. Haar特征检测算法Haar特征检测算法是一种基于机器学习的目标检测算法，其原理是通过计算目标区域内的Haar-like特征来判断目标是否存在。
该算法在检测速度方面表现出色，但对目标外貌的变化和旋转不具有很好的鲁棒性。
2. HOG特征检测算法HOG特征检测算法通过计算图像局部梯度的方向直方图来描述目标的外貌特征，并通过支持向量机等分类器进行目标检测。
该算法在复杂背景下的目标检测效果较好，但对于目标遮挡和旋转等情况的处理能力较差。
3. 基于深度学习的目标检测算法基于深度学习的目标检测算法通常基于卷积神经网络（CNN）结构，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
这些算法通过在网络中引入特定的层和损失函数，能够实现更高的目标检测准确性和实时性。
然而，由于网络结构复杂，算法的运行速度较慢。
二、视觉目标跟踪算法1. 卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种常用的目标跟踪算法，其基本原理是将目标的状态建模为高斯分布，并通过状态预测和观测更新两个步骤来实现目标跟踪。
该算法在实时性和鲁棒性方面表现出色，但对目标的运动模型假设较强。
2. 文件特征跟踪算法文件特征跟踪算法通过提取目标区域的特征信息，并通过计算特征匹配度来判断目标位置的变化。
该算法对于目标的尺度变化和旋转等问题有一定的鲁棒性，但对于目标确切形状的要求较高。
3. 基于深度学习的目标跟踪算法基于深度学习的目标跟踪算法通常基于卷积神经网络（CNN）结构，如SiameseRPN、SiamFC等。
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》范文
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》篇一一、引言随着科技的快速发展，智能监控系统在各个领域得到了广泛应用。
其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统的核心技术之一。
本文将详细探讨智能监控系统中运动目标的检测与跟踪技术，包括其基本原理、应用场景、算法实现以及面临的挑战和未来发展方向。
二、运动目标检测与跟踪的基本原理运动目标检测与跟踪是利用计算机视觉和图像处理技术，从监控视频中提取出运动目标，并对其进行连续跟踪的过程。
其基本原理包括运动目标检测、特征提取、目标匹配与跟踪等步骤。
1. 运动目标检测：通过分析视频序列中的像素变化，检测出运动目标。
常用的方法包括背景减除法、光流法、帧间差分法等。
2. 特征提取：从检测到的运动目标中提取出有用的特征信息，如形状、颜色、纹理等。
这些特征信息将用于后续的目标匹配与跟踪。
3. 目标匹配与跟踪：利用提取的特征信息，在连续的视频帧中对运动目标进行匹配与跟踪。
常用的算法包括基于滤波的方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等。
三、运动目标检测与跟踪的应用场景运动目标检测与跟踪技术在智能监控系统中有着广泛的应用场景。
以下是几个典型的应用场景：1. 交通监控：通过检测与跟踪道路上的车辆和行人，实现交通流量统计、违章行为识别等功能。
2. 公共安全：在公共场所安装监控系统，实时检测与跟踪可疑人员，提高安全防范能力。
3. 智能安防：通过检测与跟踪家庭或企业的出入人员，实现智能安防报警功能。
4. 体育赛事：在体育赛事中，通过检测与跟踪运动员的轨迹，为教练员提供实时数据分析，帮助制定更科学的训练计划。
四、算法实现运动目标检测与跟踪的算法实现主要包括以下几个步骤：1. 预处理：对原始视频进行去噪、增强等预处理操作，提高后续处理的准确性。
2. 运动目标检测：采用背景减除法、光流法或帧间差分法等方法，从视频中检测出运动目标。
3. 特征提取：从检测到的运动目标中提取出有用的特征信息，如形状、颜色、纹理等。
如何应用计算机视觉技术进行目标检测与跟踪
如何应用计算机视觉技术进行目标检测与跟踪计算机视觉技术是一种利用计算机和数字图像处理技术对图像和视频进行分析和理解的方法。
目标检测与跟踪是计算机视觉中的重要任务之一，它广泛应用于各个领域，如智能监控、自动驾驶、工业检测等。
本文将介绍如何应用计算机视觉技术进行目标检测与跟踪。
首先，目标检测是指在图像或视频中找出感兴趣的目标物体并进行识别和定位。
计算机视觉领域有很多经典的目标检测算法，其中最为常见的是基于深度学习的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）方法。
以Faster R-CNN为例，它是一种经典的目标检测算法，能够在图像中准确地定位和识别目标物体。
Faster R-CNN通过两个关键步骤实现目标检测，即候选区域提取和目标分类。
首先，模型通过卷积神经网络提取图像特征，并生成一系列候选区域。
然后，在这些候选区域上应用区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network, R-CNN）来进行目标分类和定位。
通过这种方式，Faster R-CNN能够在保证检测准确度的同时，具有较快的检测速度。
其次，在目标检测的基础上，目标跟踪是将目标物体在视频序列中进行连续追踪的过程。
目标跟踪主要分为两种类型：在线学习和离线学习。
在线学习是指在跟踪过程中不断更新目标模型，以适应目标物体的外观变化。
这种方法一般使用滤波器类别（Filter-based）的跟踪算法，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
滤波器类别的算法通过动态地调整目标模型的参数来提升跟踪的准确性。
离线学习是指在图像序列中首先通过目标检测算法确定目标物体的位置，然后使用一个预先训练好的跟踪模型对目标进行跟踪。
这种方法主要使用深度学习模型，如Siamese网络、跟踪器和相关滤波器等。
这些模型能够学习目标物体的外观特征，并在序列中进行连续跟踪。
另外，为了提升目标检测与跟踪的性能，还可以使用一系列的技术和策略。
目标检测及跟踪技术研究及应用
目标检测及跟踪技术研究及应用一、绪论目标检测及跟踪技术是计算机视觉中重要的研究领域，其应用涵盖各种领域，如视频监控、自动驾驶、智能手机相机、虚拟现实等。
本文将对目标检测及跟踪技术的研究现状及其应用进行综述。
二、目标检测技术目标检测技术是指在图像或视频中检测出感兴趣的目标。
常见的目标检测算法有：1. 基于颜色、形状和纹理特征的目标检测方法，如颜色过滤、形态学处理、边缘检测等；2. 基于人工神经网络（ANN）、深度神经网络（DNN）、支持向量机（SVM）等机器学习算法的目标检测方法，如YOLO、Faster R-CNN、SSD等；3. 基于特征点的目标检测方法，如SIFT、SURF、ORB等。
三、目标跟踪技术目标跟踪技术是指在视频序列中追踪目标的位置、大小和形状等属性。
常见的目标跟踪算法有：1. 基于滤波的目标跟踪方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等；2. 基于特征点的目标跟踪方法，如KLT、TLD、CSK等；3. 基于区域的目标跟踪方法，如MIL、LOT等；4. 基于深度学习的目标跟踪方法，如SiamFC、SiamRPN等。
四、技术应用1. 视频监控领域：目标检测及跟踪技术可以应用于视频监控系统中，用于检测和追踪行人、车辆等目标，实现智能识别和报警功能。
2. 自动驾驶领域：目标检测及跟踪技术可以应用于自动驾驶车辆中，实现对路面交通标志、行人、车辆等目标的识别和跟踪，实现车辆的自主导航和安全驾驶。
3. 智能手机相机领域：目标检测及跟踪技术可以应用于智能手机相机中，用于实现人脸识别、手势识别、拍摄稳定等功能，提高用户的摄影体验。
4. 虚拟现实领域：目标检测及跟踪技术可以应用于虚拟现实技术中，用于实现对用户手部和头部的追踪，提高交互体验。
五、结论目标检测及跟踪技术是计算机视觉中的重要研究领域，其应用既广泛又深入。
本文综述了目标检测及跟踪技术的研究现状及其应用情况，对相关领域的研究和发展具有重要的指导意义。
目标检测和跟踪算法
目标检测和跟踪算法目标检测和跟踪算法是计算机视觉领域中的重要研究方向，其主要目标是从图像或视频中准确地检测和跟踪特定的目标。
通过这些算法，计算机可以自动识别出图像或视频中的目标，并对其进行跟踪，实现对目标的实时监测和分析。
目标检测算法是指通过计算机视觉技术，自动地从图像或视频中检测出目标的位置和大小。
目标检测算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的目标检测算法是早期的目标检测方法，其主要思想是通过提取图像中的特征，如边缘、纹理和颜色等，然后利用分类器对目标进行识别。
常用的特征提取方法包括Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些方法在精度和效率方面有一定的优势，但对于复杂场景和多类别目标的检测效果有限。
基于深度学习的目标检测算法是近年来发展起来的一种新兴方法。
深度学习算法通过构建深层神经网络模型，实现对图像特征的端到端学习和自动提取。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，通过卷积层、池化层和全连接层等组成，可以有效地提取图像中的特征。
常用的基于深度学习的目标检测算法包括RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN和YOLO等。
这些算法在目标检测的精度和效率上都取得了显著的突破，广泛应用于计算机视觉领域。
目标跟踪算法是指在目标检测的基础上，通过连续的图像或视频帧，实现对目标的连续追踪。
目标跟踪算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的目标跟踪算法主要通过提取目标在连续帧中的特征，如颜色、纹理和形状等，然后利用相似度度量或运动模型进行目标的匹配和跟踪。
常用的特征提取方法包括MeanShift、CamShift和MIL等。
这些方法在简单场景和目标运动较小的情况下效果较好，但对于目标形状变化大或遮挡较多的情况下效果有限。
基于深度学习的目标跟踪算法是近年来的研究热点，其主要思想是通过构建深度神经网络模型，实现对目标的连续追踪。
计算机视觉中的目标检测和跟踪技术
计算机视觉中的目标检测和跟踪技术随着物联网、智能家居、无人驾驶、机器人等技术的快速发展，计算机视觉技术也越来越成熟。
作为计算机视觉中非常重要的领域之一，目标检测和跟踪技术更是被广泛应用于众多领域。
本文将从概念入手，对目标检测和跟踪技术进行深入解析。
一、概念目标检测和跟踪技术是计算机视觉中的两个重要的领域，目标检测就是在图像中找到目标的位置和大小，而跟踪则是沿着时间维度跟踪目标的位置和大小。
简单的来说，目标检测和跟踪技术的目的都是为了在一张或多张图像中，用算法识别并跟踪感兴趣的目标，同时提高计算机的识别能力和准确度。
二、目标检测技术目标检测技术是计算机视觉领域中的一项非常成熟的技术，它的主要用途是从图像或视频中自动检测并识别出感兴趣目标的位置和大小。
目标检测的应用非常广泛，例如人脸识别、车辆跟踪、图像搜索等等。
目标检测技术的方法有很多，比如基于颜色、纹理、形状等特征的目标检测、基于卷积神经网络的目标检测、基于区域提议的目标检测等。
其中基于卷积神经网络的目标检测算法表现的最好。
通常情况下，它的流程包含：先用一个预训练好的卷积神经网络对输入的图像进行特征提取，然后在提取到的特征上利用分类器判断该图像中是否有目标，最后再用回归器来确定目标的位置和大小。
三、跟踪技术跟踪技术是一项关键的技术，人们利用这种技术可以跟踪物体的运动轨迹和位置，并在跟踪的过程中对它们进行分析。
跟踪技术可以应用于很多领域，例如视频监控、无人车辆算法、医疗图像处理等。
目前，跟踪技术主要分为基于模型和基于特征的跟踪方法。
基于模型的跟踪方法就是在物体的模型基础上进行跟踪，通过对摄像头看到的物体进行跟踪，从而计算出它们的位置、速度和方向等信息，这种方法通常适用于静态场景下的物体跟踪。
而基于特征的跟踪方法则是利用物体的特征在下一帧图像中寻找同样的特征，从而实现目标跟踪，这种方法通常适用于动态场景下的物体跟踪。
四、目标检测和跟踪技术的应用目标检测和跟踪技术广泛应用于机器人、人工智能、自动驾驶、智能安防等领域，具体如下：1. 智能安防系统：在公共场所、政府机构、企业和住宅楼等场所安装摄像头，通过目标检测和跟踪技术来实现监控和犯罪预防。
机器人的目标检测与跟踪
机器人的目标检测与跟踪随着科技的发展，机器人的应用范围越来越广泛。
在许多领域中，机器人的目标检测与跟踪能力起着至关重要的作用。
本文将就机器人的目标检测与跟踪进行探讨。
一、机器人的目标检测目标检测是机器人技术中的一个关键问题，它可以帮助机器人识别和定位所需追踪的目标物体。
目标检测技术在机器人足球比赛、无人驾驶车辆、安防监控等方面都有广泛的应用。
目前，主要的目标检测方法包括传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。
1. 传统的机器学习方法传统的机器学习方法通常基于计算机视觉中的特征提取和目标分类技术。
常见的特征提取算法有Haar特征、SIFT特征、HOG特征等。
通过提取目标物体的特征，再结合机器学习算法进行分类识别，能够实现目标的检测和定位。
2. 基于深度学习的方法近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标检测方法得到了广泛应用。
其中最为知名的是卷积神经网络（CNN）。
CNN通过多层卷积和池化操作，可以有效地提取图像特征，实现目标的检测和分类。
二、机器人的目标跟踪目标跟踪是机器人在目标检测的基础上，实现对目标物体运动轨迹的追踪。
目标跟踪是机器人导航、自动驾驶和智能监控等领域的核心技术。
1. 单目标跟踪单目标跟踪是指机器人追踪单个目标物体的运动轨迹。
常见的单目标跟踪方法有相关滤波、粒子滤波、卡尔曼滤波等。
这些方法通过分析目标物体的位置、速度和加速度等信息，实现对目标的实时跟踪。
2. 多目标跟踪多目标跟踪是指机器人同时追踪多个目标物体的运动轨迹。
多目标跟踪技术在智能监控、人员定位和无人机等领域有重要应用。
常见的多目标跟踪方法包括多目标卡尔曼滤波、多目标粒子滤波、多目标跟踪器等。
三、机器人目标检测与跟踪的挑战与应用尽管机器人的目标检测与跟踪技术取得了一定的进展，但仍存在一些挑战。
首先，复杂背景下的目标定位和跟踪难度较大。
其次，目标形状、尺寸和运动模式的变化对机器人的识别和跟踪造成困扰。
此外，光照变化和噪声干扰也会影响机器人的目标检测与跟踪性能。
目标检测与跟踪
目标检测与跟踪目标检测与跟踪是计算机视觉领域中重要的技术，旨在识别并追踪图像或视频中的特定目标。
这项技术在各种应用中发挥着重要作用，如视频监控、自动驾驶、人脸识别等。
本文将介绍目标检测与跟踪的基本概念、常用方法和应用领域。
一、目标检测的基本概念目标检测是指在图像或视频中确定一个或多个感兴趣的目标的位置和类别。
其目标是根据给定的图像或视频中的像素信息，确定每个目标的边界框位置，并给出对应目标的类别标签。
目标检测的核心任务是进行物体的定位和分类。
现代目标检测方法主要分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法通常使用传统的机器学习算法，如SVM （支持向量机）和HOG（方向梯度直方图），通过提取图像中的特征来判断目标的位置和类别。
而基于深度学习的方法则利用了深度神经网络的强大学习能力，通过多层次的卷积神经网络（CNN）来实现目标的检测。
二、目标检测的常用方法1. 基于特征的方法传统的基于特征的目标检测方法通常包括以下几个步骤：首先，从图像中提取特征，如颜色、纹理、形状等；然后，通过分类器，如SVM，将特征与不同类别的目标进行分类；最后，利用边界框将目标框定。
2. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了显著的突破。
其中最有代表性的方法是RCNN（区域卷积神经网络）、Fast RCNN和Faster RCNN。
这些方法通过候选框提取和深度神经网络的结合，实现了高效准确的目标检测。
三、目标跟踪的基本概念目标跟踪是指在视频序列中连续追踪目标的位置和运动。
与目标检测不同，目标跟踪侧重于对目标在时间上的连续性追踪，而不是单独的目标定位和分类。
目标跟踪技术广泛应用于视频监控、视频分析和自动驾驶等领域。
目标跟踪的主要挑战在于目标在视频序列中的外观变化、遮挡和尺寸变化等。
为了解决这些问题，目标跟踪方法主要可以分为基于模型的方法和基于深度学习的方法。
四、目标跟踪的常用方法1. 基于模型的方法基于模型的目标跟踪方法通常将目标的位置和运动建模为状态估计问题。
目标检测与跟踪
第九章图像目标探测与跟踪技术主讲人：赵丹培宇航学院图像处理中心zhaodanpei@电话：82339972目录9.1 概论9.2 目标检测与跟踪技术的发展现状9.3 目标检测与跟踪技术的典型应用9.4 图像的特征与描述9.5 目标检测方法的基本概念与原理9.6 目标跟踪方法涉及的基本问题9.1 概论1、课程的学习目的学习和掌握目标探测、跟踪与识别的基本概念和术语，了解一个完整信息处理系统的工作流程，了解目标探测、跟踪与识别在武器系统、航空航天、军事领域的典型应用。
了解目标检测、跟踪与识别涉及的关键技术的发展现状，为今后从事相关的研究工作奠定基础。
2、主要参考书：《目标探测与识别》，周立伟等编著，北京理工大学出版社；《成像自动目标识别》，张天序著，湖北科学技术出版社；《动态图像分析》，李智勇沈振康等著，国防工业出版社；引言：学习目标检测与跟踪技术的意义•现代军事理论认为，掌握高科技将成为现代战争取胜的重要因素。
以侦察监视技术、通信技术、成像跟踪技术、精确制导技术等为代表的军用高科技技术是夺取胜利的重要武器。
•成像跟踪技术是为了在战争中更精确、及时地识别敌方目标，有效地跟踪目标，是高科技武器系统中的至关重要的核心技术。
•例如：一个完整的军事战斗任务大致包括侦察、搜索、监视以及攻击目标和毁伤目标。
那么快速的信息获取和处理能力就是战争胜利的关键，因此，目标的实时探测、跟踪与识别也成为必要的前提条件。
•随着现代高新技术的不断发展及其在军事应用领域中的日益推广，传统的作战形态正在发生着深刻的变化。
1973年的第四次中东战争，1982年的英阿马岛之战，1991年的海湾战争及1999年的科索沃战争，伊拉克战争等都说明了这一点。
西方各军事强国都在积极探索对抗武器，特别是美国更是投入了巨大的物力、人力和财力积极研制弹道导弹防御系统。
而图像检测、跟踪和识别算法作为现代战场信息环境作战成败的关键，具备抗遮挡、抗丢失和抗机动鲁棒性的智能跟踪器，将是现代战场作战必备品，具有广泛的应用前景。
基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计
基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向，通过计算机视觉技术实现对特定目标的自动识别和跟踪。
在现实生活中，目标检测与跟踪系统有着广泛的应用，例如智能监控、自动驾驶、工业机器人等领域。
本文将基于计算机视觉技术，介绍目标检测与跟踪系统的设计原理和关键技术。
一、目标检测目标检测是指在图像或视频中，自动识别和定位感兴趣的目标物体。
目标检测任务可以分为两个主要步骤：目标定位和目标分类。
目标定位是通过边界框或像素级分割确定目标的具体位置，目标分类是对目标进行分类，判断其所属的类别。
为了实现准确的目标检测，我们可以利用卷积神经网络(CNN)模型进行特征提取和目标分类。
在目标检测中，常用的算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
这些算法的核心思想在于将目标检测任务转化为候选框的生成和分类问题，通过对候选框进行分类和回归，得到最终的目标检测结果。
二、目标跟踪目标跟踪是指在连续的图像或视频中，追踪目标的运动轨迹和状态。
目标跟踪要解决的核心问题是对目标物体进行准确的定位和跟踪。
目标跟踪系统需要根据目标的外观特征和运动信息，在连续的图像帧中追踪目标的位置。
目标跟踪可分为单目标跟踪和多目标跟踪两种场景。
在单目标跟踪中，系统仅需跟踪一个目标，主要采用的算法有基于相关滤波器的方法、Kalman滤波器、粒子滤波器等。
而在多目标跟踪中，系统需要同时跟踪多个目标，常用的算法有多目标卡尔曼滤波器、多目标粒子滤波器、相关滤波器等。
三、基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计1. 数据采集：目标检测与跟踪系统设计的第一步是收集与目标相关的图像和视频数据。
这些数据将用于训练和测试目标检测和跟踪模型。
数据采集过程中需要保证数据的多样性和覆盖性，同时注意数据的质量和标注准确性。
2. 特征提取：目标检测与跟踪系统需要对图像进行特征提取，以便进行目标分类和跟踪。
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。
运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究
运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测与跟踪算法在运动场景中的应用越来越广泛。
本文将介绍运动场景中目标检测与跟踪算法的研究现状和发展趋势。
一、目标检测算法目标检测算法用于从图像或视频中定位和分类物体。
在运动场景中，目标检测算法需要处理物体的运动模糊、几何变换和遮挡等问题。
1.传统算法传统的目标检测算法主要包括基于模板匹配、基于特征提取的方法和基于机器学习的方法。
模板匹配方法通过比较图像中的模板和待检测物体的相似性来完成目标检测。
由于其对光照、姿态和遮挡等因素极其敏感，因此在运动场景中的应用受到限制。
特征提取方法通过提取物体在图像中的一些特定特征，如颜色、纹理、边缘、角点等，来实现物体的检测。
最为广泛应用的是基于Haar特征和HOG（方向梯度直方图）特征的方法。
这些方法可以在不同的光照、姿态和遮挡等情况下有相对稳定的检测效果，但是其缺点是检测速度较慢且对于复杂背景和噪声等因素会有较大影响。
机器学习的目标检测方法主要包括基于支持向量机（SVM）和AdaBoost算法的方法。
这些方法可以更好地解决物体遮挡和局部遮挡的问题，但是需要较大的训练数据和特征工程的支持。
2.深度学习算法近年来，深度学习算法在目标检测领域取得了显著的进展，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
本文介绍以下几种深度学习算法在运动场景中的应用。
基于快速基础模型（Faster R-CNN）的目标检测算法可以同时检测多个物体并具有较高的检测精度和速度。
在运动场景中，物体的运动速度较快，因此该算法需要加入运动模型和目标跟踪等额外信息来提高检测精度。
基于单阶段检测模型（YOLO）的目标检测算法可以同时进行目标检测和跟踪，并具有较快的处理速度。
这种算法在处理大量目标时效果尤其明显。
二、目标跟踪算法目标跟踪算法是在一系列连续帧中跟踪物体的位置和运动状态的过程。
由于运动场景中物体的姿态、运动和遮挡等因素的不确定性，目标跟踪算法的研究领域也显得尤为重要。
《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文
《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，已经得到了广泛的应用。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的强大工具，为运动目标检测与跟踪提供了有效的解决方案。
本文将详细介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法、原理及实践应用。
二、运动目标检测1. 背景减除法背景减除法是运动目标检测的常用方法之一。
该方法通过将当前图像与背景图像进行差分，从而提取出运动目标。
在OpenCV中，可以使用BackgroundSubtractorMOG2类实现背景减除法，该类可以适应动态背景，提高运动目标检测的准确性。
2. 光流法光流法是一种基于光流场的目标检测方法。
它通过计算图像序列中像素点的运动信息，从而检测出运动目标。
在OpenCV中，可以使用calcOpticalFlowPyrLK函数实现光流法，该方法对光照变化和背景干扰具有较强的鲁棒性。
3. 深度学习方法随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度学习的运动目标检测方法也逐渐成为研究热点。
通过训练深度神经网络，可以提取出图像中的特征信息，从而更准确地检测出运动目标。
在OpenCV中，可以使用DNN模块实现基于深度学习的运动目标检测。
三、运动目标跟踪1. 基于特征的跟踪方法基于特征的跟踪方法通过提取目标区域的特征信息，如颜色、形状、纹理等，从而实现目标的跟踪。
在OpenCV中，可以使用Optical Flow、KLT跟踪器等实现基于特征的跟踪方法。
2. 基于区域的跟踪方法基于区域的跟踪方法通过在图像中搜索与目标区域相似的区域，从而实现目标的跟踪。
在OpenCV中，可以使用CamShift算法、MeanShift算法等实现基于区域的跟踪方法。
3. 深度学习在跟踪中的应用深度学习在跟踪领域的应用也越来越广泛。
通过训练深度神经网络，可以提取出更丰富的特征信息，提高跟踪的准确性。
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 。
基于神经网络的目标检测与跟踪技术研究
基于神经网络的目标检测与跟踪技术研究目标检测和跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，其在许多应用领域具有重要的应用价值，例如自动驾驶、安防监控等。
近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的目标检测和跟踪技术取得了显著的进展。
本文将对基于神经网络的目标检测和跟踪技术进行详细研究与探讨。
1. 目标检测技术目标检测的任务是在图像或视频中准确地定位和识别出感兴趣的目标。
基于神经网络的目标检测技术主要有两种方法：两阶段方法和一阶段方法。
两阶段方法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。
这些方法首先生成候选框，然后对每个候选框进行分类和回归，以获得最终的目标检测结果。
这种方法的优点是准确性高，但速度较慢。
一阶段方法则通过密集采样和密集预测来直接生成目标检测结果，如YOLO和SSD等。
这些方法在速度上较两阶段方法更快，但准确性可能稍低。
随着网络结构的改进和技术的发展，一阶段方法的准确性逐渐提升。
2. 目标跟踪技术目标跟踪的任务是在视频序列中持续地追踪目标对象。
基于神经网络的目标跟踪技术主要有两种方法：基于孪生网络的跟踪和基于循环神经网络的跟踪。
基于孪生网络的跟踪方法将目标帧与模板帧进行比较，通过计算它们之间的相似度来判断目标的位置。
这种方法适用于运动目标的跟踪，但对于目标遮挡或形变较大的情况下性能会下降。
基于循环神经网络的跟踪方法则通过递归地更新目标的状态来实现目标跟踪。
这种方法可以在目标变化较大的情况下实现较好的跟踪效果，并且对于目标遮挡具有一定的鲁棒性。
然而，由于循环神经网络的计算复杂性较高，这种方法的实时性可能较差。
3. 神经网络模型设计在基于神经网络的目标检测和跟踪技术中，模型设计是至关重要的一环。
一般来说，这些模型都是基于卷积神经网络构建的。
常用的网络结构包括VGG、ResNet和Inception等。
这些网络结构通过堆叠多个卷积层和池化层来提取图像特征，并通过全连接层或卷积层对提取到的特征进行分类或回归。
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第九章图像目标探测与跟踪技术主讲人：赵丹培宇航学院图像处理中心zhaodanpei@电话：82339972目录9.1 概论9.2 目标检测与跟踪技术的发展现状9.3 目标检测与跟踪技术的典型应用9.4 图像的特征与描述9.5 目标检测方法的基本概念与原理9.6 目标跟踪方法涉及的基本问题9.1 概论1、课程的学习目的学习和掌握目标探测、跟踪与识别的基本概念和术语，了解一个完整信息处理系统的工作流程，了解目标探测、跟踪与识别在武器系统、航空航天、军事领域的典型应用。
了解目标检测、跟踪与识别涉及的关键技术的发展现状，为今后从事相关的研究工作奠定基础。
2、主要参考书：《目标探测与识别》，周立伟等编著，北京理工大学出版社；《成像自动目标识别》，张天序著，湖北科学技术出版社；《动态图像分析》，李智勇沈振康等著，国防工业出版社；引言：学习目标检测与跟踪技术的意义•现代军事理论认为，掌握高科技将成为现代战争取胜的重要因素。
以侦察监视技术、通信技术、成像跟踪技术、精确制导技术等为代表的军用高科技技术是夺取胜利的重要武器。
•成像跟踪技术是为了在战争中更精确、及时地识别敌方目标，有效地跟踪目标，是高科技武器系统中的至关重要的核心技术。
•例如：一个完整的军事战斗任务大致包括侦察、搜索、监视以及攻击目标和毁伤目标。
那么快速的信息获取和处理能力就是战争胜利的关键，因此，目标的实时探测、跟踪与识别也成为必要的前提条件。
•随着现代高新技术的不断发展及其在军事应用领域中的日益推广，传统的作战形态正在发生着深刻的变化。
1973年的第四次中东战争，1982年的英阿马岛之战，1991年的海湾战争及1999年的科索沃战争，伊拉克战争等都说明了这一点。
西方各军事强国都在积极探索对抗武器，特别是美国更是投入了巨大的物力、人力和财力积极研制弹道导弹防御系统。
而图像检测、跟踪和识别算法作为现代战场信息环境作战成败的关键，具备抗遮挡、抗丢失和抗机动鲁棒性的智能跟踪器，将是现代战场作战必备品，具有广泛的应用前景。
9.1.1 目标检测跟踪的含义什么是目标检测跟踪？目标检测跟踪是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，它从包含运动目标的图像序列中检测、识别并跟踪目标，并对其行为进行理解和描述。
目标分析的研究涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科的内容。
随着现代信息处理技术的发展，目标检测跟踪在军用、民用及医学等方面具有重要意义，具有广泛的应用前景和潜在的经济价值已成为一项极为重要和基本的技术。
然而，由于景物的多样性和复杂性，在工程应用中仍有许多问题有待解决。
什么是目标检测跟踪系统？目标检测跟踪系统是对指定目标区域进行实时自动跟踪，实时解算出目标在图像场景中的精确位置，并输出目标偏离系统视轴的方位和俯仰误差信号，通过伺服控制回路，驱动稳定平台跟踪目标。
同时，图像跟踪系统接收来自外部控制系统的控制命令和数据，并按总体通讯协议要求向外部控制系统回送跟踪系统的状态、图像数据和关键参数。
实现目标跟踪的关键在于完整地分割目标、合理地提取特征和准确地识别目标，同时要考虑算法实现的时间，保证实时性。
9.1.2 什么是信息获取技术信息获取技术：地球上的所有物质都对外界辐射自己独特的信息－某一部分的电磁波谱，包括自发辐射和反射日光辐射。
通过传感器接收这些信息，再通过各种信息分离、提取、增强、融合、识别等手段最终达到应用的目的。
信息获取技术的手段：电视传真、遥感技术、光纤通信、光学与光电子成像和雷达技术信息获取技术的分类：信息获取技术分为被动信息获取技术和主动信息获取技术。
被动信息获取技术：红外热成像、微光以及可见光；主动信息获取技术：发射电磁波、用人造光源照射被探测目标（或红外线辐射源）。
•从广义上的视觉按照整个电磁波谱分：长、短波无线电波、微波、毫米波、红外、可见光、紫外直到X射线。
相应的军事目标的载体特征：以无线电波为载体的雷达、以微波为载体的微波雷达和合成孔径雷达、以毫米波为载体的的毫米波雷达、以红外辐射为载体的热像仪、以光波为载体的微光、可见光相机和以紫外辐射为载体的紫外相机；以听觉为代表的是声纳技术军事目标信息的时效特征：•一种是通常意义上的军事目标的监视和侦察，如发现机场、港口、车站、兵营、阵地、水面舰队以及侦察装备情况。
这种信息的时效期相对比较长，一般以天甚至以月计。
它对应的信息处理就是事后处理或半实时处理。
•另一种是实战时的军事信息，时效特征比前者要严峻得多。
一个军事信息早一分钟还是晚一分钟到达指挥官手中，可能决定战役的成败，过时的信息价值等于零。
它对应的信息处理就是实时信息处理或准实时处理。
微光、热成像和雷达技术的特点和优势：微光夜视技术微光夜视技术是研究在夜间低照度条件下，用开拓观察者视力的方法以实现夜间隐蔽观察的一种技术，它采用光电子成像的方法来缓和或克服人眼在低照度以及有限光谱响应下的限制，以开拓人眼的视觉。
它利用夜视和热成像技术。
一、利用夜天自然微光的反射辐射，即研究被动微光技术，使微弱照度下的目标成为可见；二、利用场景中物体本身的热辐射，研究被动红外技术，使热目标成为可见。
热成像技术红外图像是通过红外传感器接收由物体表面发出或者反射的红外光谱段图像，可以提供可见光图像所不能提供的很多重要信息。
热成像技术的成像原理是基于目标本身的热辐射，通常采用3～5um和8～14um两个波段。
红外探测不仅在夜间，也可以在白天、在恶劣气候条件下甚至全暗情况下进行观察。
其特点是可进行全天候观察、作用距离远，具有穿透烟、雾、霾、雪等限制，主动红外可以在战场强光干扰下工作，甚至可以透过树叶、伪装网和迷彩等观察目标，具有较高的识别伪装能力和较高的隐蔽性。
与可见光图像相比，红外图像噪声大，场景中目标的特征量不丰富且不易于提取，常用的视觉分析方法难以有效应用，这些客观缺陷的存在给红外目标检测和跟踪算法的研究带来了很大障碍。
雷达技术雷达就是无线电探测与测距，它可以测量空中、地面及水上目标的位置，又叫无线电定位。
雷达利用定向天线向空中发出无线电波，电波遇到目标后，反射回来被雷达所接受，通过测量电波在空中传播所经历的时间以获得目标的距离数据根据天线波束指向以确定目标的角度数据。
雷达的突出优点是覆盖范围大，作用距离远，穿透烟雾能力强，缺点是主动探测，容易暴露自己，被敌方发现并干扰，分辨力低，易受反辐射导弹攻击。
雷达的革命-SAR合成孔径雷达（SAR）可以逼真地显示目标的形状、尺寸、运动状态及姿态，突破了原有雷达只能获取目标的距离方位、俯仰和速度的四维信息的局限。
雷达的应用地对空导弹系统采用雷达测量目标与导弹在空中的相对位置，通过计算得出导弹的最佳飞行路线，据此发出无线电指令，控制导弹接近目标。
飞机装有雷达能看到地面上的江河、湖泊、城镇、工厂、机场、铁道等地物，可用作飞机飞行和着陆的导航及轰炸瞄准。
舰艇装有雷达能在雾中看到周围海面的情况，可防止敌舰袭击和避免船舶相撞、触礁，使舰艇安全航行和进港。
炮兵利用雷达控制高炮跟踪瞄准敌机，提高炮火的命中率，还能计算出敌方的炮兵阵地位置。
以X射线、紫外、可见、红外直到亚毫米波等辐射的探测和处理，统称为光电子成像技术。
9.1.3 基本概念与术语目标获取的含义：使目标所在位置的探测和目标辨别到所希望的等级，即从探测到分类、识别和确认。
目标的探测与识别是一个复杂的、涉及人眼-大脑的图像翻译过程的问题。
辨别的最低等级是分辨有无，最高等级是对特定目标的精确确认与描述。
例如：一架飞机在晴朗的天空中飞行是很容易探测到的，但一辆车辆在复杂背景的丛林中穿行,探测起来就非常困难，而且识别一辆车辆的前提条件是我们已经探测到它了，因此，只有在被探测到的情况下才能谈识别问题。
目标的上下文信息和附加信息也是检测和识别的重要依据。
如果探测到的目标是一个运动的斑点目标，无法通过纹理和轮廓信息来识别出它的类型，那么可以借助它的背景环境来判断。
例如：如果它出现中一条公路上，它的合理概率就是一辆车；如果它在湖泊中就可能是一艘船；如果在天空中，就可能是飞机或是飞鸟…….用于描述目标的术语:目标截获(Target Acquisition)：将位置不明确的目标图像定位，并按所期望的水平辨别它的整个过程。
目标获取包括搜寻过程和辨别过程。
搜寻过程的结果是确定目标的位置，辨别过程的结果是目标被捕获。
搜寻(Search)：利用器件显示或肉眼视觉搜索含有潜在的目标的景物，以定位捕获目标的过程。
位置确定(Localize)：通过搜寻过程确定出目标的位置。
辨别(Discrimination)：物体(目标)在被观察者所察觉的细节量的基础上确定看得清的程度。
辨别的等级分为探测、识别、确认探测(Detection)：分为纯探测和辨别探测。
纯探测是在局部均匀的背景下察觉一个物体；而在完成辨别探测时，需要认出某些外形或形状，以便将军事目标从背景中的杂乱物体里区别出来。
识别(Recognition)：能辨别出目标属于哪一类型(坦克、车辆、人、飞机等)。
确认(Identification)：能认出目标，并能够清晰地确定其类型（如T52坦克、吉普车、歼10飞机）。
目标：指一个待探测、定位、识别和确认的物体。
背景：指反衬目标的任意的辐射分布。
目标特征：是把目标从背景中区别出来的空间、光谱和强度的形貌注意：一个目标在各种运作和环境条件下可以有许多不同的特征，不可能简单地按照世界某一光谱特征来描述所有复杂的目标特性。
只能利用目标总体的共同特征。
如目标的尺寸和目标对背景的平均温度或对比度。
复杂恶劣环境的定义：影响图像质量的因素主要有以下几种：自然环境（雨、雪、大风、水面、天气变化等）摄像机自身的倾斜或震动摄像机平台的晃动（船只、车辆等的颠簸或震动）以上的组合在以上条件下拍摄的录像，一般具有以下特点：图像质量差图像对比度低图像晃动自然环境干扰（遮挡、噪声、阴影、水面等）9.1.4 目标探测与识别的信息链目标获取及其基本部件的成像链 视线的颤动光学探测器信号处理显示器⏹一个完整的信息链由以下几个环节构成：信息的感知或探测、预处理、压缩、存储、传输、复原、有用信息的提取（融合、分离、增强等）直到应用。
⏹现代信息获取技术除通过侦察、瞄准等发现目标和观察目标外，它还包括通信、导航、定位等，此外，还应包括军事气象信息：如大气、风场、温度场等的获取。
9.2 国内外研究现状9.2.1国外的研究现状：自1974年开始，为了进一步提高光电跟踪测量仪器的性能，并适应多目标跟踪测量的需要，美国白沙导弹靶场、新墨西哥州立大学和亚利桑那大学科学中心开始研究智能实时电视跟踪系统。
80年代初，美国福特公司和沃特公司为空军研制的机载火控系统的多功能红外相干光学传感器具有多目标捕获、跟踪、分类、武器投掷和地形回避等功能。