基于Kalman预测的人体运动目标跟踪
基于Kalman滤波和Mean Shift算法的人眼实时跟踪
万方数据１７４模式识别与人工智能１７卷方法不仅具有直观、实现简单和快速等优点，而且对姿态变化不敏感【４］，因此，在本文中，对于彩色图像即采用此人脸检测及定位方法．在检测出人脸之后，就用Ｂｌｏｂ操作确定人脸的高度和宽度，然后运用下述方法来确定眼睛的位置．而对于灰度图，则可直接运用下述方法实现眼睛定位．为了说明人眼的检测定位过程，本文从Ｓｕｒｆｉｍ—ａｇｅ人脸数据库中选出一幅图像进行眼睛定位．图２为人脸灰度图，先对图２做垂直灰度投影，为了减少噪声的影响，须将垂直灰度投影曲线进行平滑，平滑前和平滑后的垂直投影曲线如图３所示．根据曲线中主要凸峰的左右边界即可确定人脸的左右边界（图４）．再对图４做水平灰度投影，并对水平投影曲线进行平滑操作，所得曲线如图５所示．根据曲线确定头顶及鼻中部形成的上下边界，由此确定眉跟区域（图６）．最后用ＳＯＢＥＬ算子求出眉眼区域的边缘图，并进行边缘分组，定位出眼睛的位置（图７），以此位置作为眼睛跟踪的初始值，并构造人眼的初始模板．２１．５ｌ０．５图２人脸灰度图像２１．５ｌＯ．５ｌ（ａ）人脸的垂直灰度（ｂ）平滑后的垂直灰度投影曲线投影曲线图３人脸的垂直灰度投影曲线图４人脸的左右边界（ａ）人脸的水平灰度投影曲线（ｂ）平滑后的水平灰度投影曲线图５人脸区域的水平灰度投影曲线粼曰图６人脸的眼睛区域图７眼睛的位置３眼睛跟踪算法针对现有一些眼睛跟踪算法的缺陷，考虑到Ｋａｌｍａｎ滤波和基于颜色分布特征的ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法所具有的快速迭代的特点，这里提出了综合使用Ｋａｌｍａｎ滤波和ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法来实现人眼的实时跟踪．跟踪时首先要在初始帧中检测和定位出眼睛的位置，然后再构造眼睛模板．为了减小ＭｅａｎＳｈｉｆｔ的误差漂移，在以后的跟踪过程中要不断地更新眼睛模板．３．１Ｋａｌｍａｎ滤波算法眼睛运动的特征可用位置和速度来描述．设（Ｃ。
，ｒｔ）为ｔ时刻眼睛的位置（质心的位置），（“。
，轨）为ｔ时刻眼睛在ｆ方向和ｒ方向的速度，所以ｔ时刻眼睛的状态向量为毛＝（ｑ，让，“。
常用运动目标跟踪方法介绍
2．6．常用运动目标跟踪方法介绍2．6．1基于区域匹配的跟踪方法如绪论中所介绍，基于区域匹配的跟踪方法14 6J的基本思想是将检测阶段经过目标分割后获得的含有运动目标的区域提取出来，并作为跟踪匹配的模板，同时定义目标的匹配度量方法。
在后续序列的待搜索图像帧中，通过匹配度量全图搜索与模板达到最佳匹配的区域，找到的使得匹配度量值最小的位置即可确定为目标在当前帧的位置，从而达到运动目标跟踪的目的。
可以看出，基于区域匹配的跟踪算法的关键在于搜索方法以及匹配度量方法的定义，选取合适的搜索算法和匹配距离的度量方法成为这类算法中不断改进的突破点。
目前常用的搜索算法一般被归为全局搜索和局部搜索这两大类。
全局搜索主要是针对整幅图像进行全图搜索，这种搜索算法可以保证搜索的准确性，匹配的准确率高。
但其对于大幅图像来讲，搜索全图十分耗时，难以应用到实际的跟踪系统中；局部搜索相比于全局搜索的逐点扫描，需要预先检测当前帧中的运动目标，然后只针对运动目标所存在的区域进行匹配，从而实现了运动目标的跟踪。
局部搜索省去了全图搜索所耗费的大部分时间，因此实时性很好，但其对于目标检测的精确度要求较高。
局部搜索还有一个难点问题在于，其抗遮挡性能低，如果运动目标在检测过程中互相遮挡或是被背景等遮挡，则易导致跟踪精度大大降低，严重时甚至会出现目标丢失的情况。
因此采用局部搜索方法时一般还需研究专门的遮挡消除算法。
该方法的另一个关键点在于如何定义匹配度量方法。
目前常用的匹配度量方法有亮度匹配法、形态距离匹配法以及外部轮廓匹配法等等。
亮度匹配主要是利用与颜色相关的特征如灰度、颜色值等，进行匹配度量；外部轮廓匹配主要是以目标的纹理、大致形状等为基准进行匹配度量。
基于区域匹配的跟踪方法由于提取了比较完整的目标模板，获得了更多的目标信息，因此其相比于其他跟踪算法，其更多的被用来对较小的或对比度较低的运动目标进行跟踪，尤其在军事领域有比较广泛的应用。
但其缺点也不容忽视：全局搜索的运算量大，局部搜索的遮挡问题等等，因此人们将运动预测方法结合到基于区域匹配的方法中，如Kalman预测，通过预测运动动目标在下一帧中可能出现的运动范围，进行局部搜索，从而提高了搜索的效率；而对于遮挡和阴影问题，则提出了利用彩色以及纹理等来解决。
基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪定位算法及matlab程序实现
基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪定位算法及matlab程序实现扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是一种用于非线性系统状态估计的算法。
在目标跟踪定位中，它可以用于估计目标的运动轨迹。
下面是一个简单的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪定位算法的描述，以及一个简化的MATLAB程序实现。
算法描述1. 初始化：设置初始状态估计值（例如位置和速度）以及初始的估计误差协方差矩阵。
2. 预测：根据上一时刻的状态估计值和模型预测下一时刻的状态。
3. 更新：结合观测数据和预测值，使用扩展卡尔曼滤波算法更新状态估计值和估计误差协方差矩阵。
4. 迭代：重复步骤2和3，直到达到终止条件。
MATLAB程序实现这是一个简化的示例，仅用于说明扩展卡尔曼滤波在目标跟踪定位中的应用。
实际应用中，您需要根据具体问题和数据调整模型和参数。
```matlab% 参数设置dt = ; % 时间间隔Q = ; % 过程噪声协方差R = 1; % 观测噪声协方差x_est = [0; 0]; % 初始位置估计P_est = eye(2); % 初始估计误差协方差矩阵% 模拟数据：观测位置和真实轨迹N = 100; % 模拟数据点数x_true = [0; 0]; % 真实轨迹初始位置for k = 1:N% 真实轨迹模型（这里使用简化的匀速模型）x_true(1) = x_true(1) + x_true(2)dt;x_true(2) = x_true(2);% 观测模型（这里假设有噪声）z = x_true + sqrt(R)randn; % 观测位置% 扩展卡尔曼滤波更新步骤[x_est, P_est] = ekf_update(x_est, P_est, z, dt, Q, R);end% 扩展卡尔曼滤波更新函数（这里简化为2D一维情况）function [x_est, P_est] = ekf_update(x_est, P_est, z, dt, Q, R)% 预测步骤：无观测时使用上一时刻的状态和模型预测下一时刻状态F = [1 dt; 0 1]; % 状态转移矩阵（这里使用简化的匀速模型）x_pred = Fx_est + [0; 0]; % 预测位置P_pred = FP_estF' + Q; % 预测误差协方差矩阵% 更新步骤：结合观测数据和预测值进行状态更新和误差协方差矩阵更新K = P_predinv(HP_pred + R); % 卡尔曼增益矩阵x_est = x_pred + K(z - Hx_pred); % 更新位置估计值P_est = (eye(2) - KH)P_pred; % 更新误差协方差矩阵end```这个示例代码使用扩展卡尔曼滤波对一个简化的匀速运动模型进行估计。
Kalman滤波在信号跟踪预测中的应用 PPT
p11 p1r
P
pr1 prr
测量模型为
Zk H j X j kVj k
基于蒙特卡洛仿确实交互多模(IMM)算法
IMM算法的基本思想
在每一时刻,假设某 个模型在现在时刻有效的 条件下,通过混合前一时 刻所有滤波器的状态估计 值来获得与这个特定模型 匹配的滤波器的初始条件; 然后对每个模型并行实现 正规滤波(预测与修正)步 骤;最后,以模型匹配似然 函数为基础更新模型概率, 并组合所有滤波器修正后 的状态估计值(加权和)以 得到状态估计
关于目标跟踪系统,Monte Carlo仿真方法借助大量的 计算机模拟来检验目标信号的统计特性,然后归纳出统计结 果—目标轨迹估计,并对其精度做出估计—目标跟踪误差的 均值(或标准差)。因此,它能够作为评价跟踪系统性能的 基本方法。
非机动模型Kalman滤波实例
未采纳Monte Carlo仿真
采纳Monte Carlo仿真
j=k-Δ-1
初值的重设定
机动模型跟踪
k=k+1
Y
a <T2
N
机动检测过程
滤波器开始工作于正常模式,其输出的新息序列为 vk,令
(k) a(k 1) v(k)S 1(k)v(k) Sk是 vk的协方差矩阵,取 1作为检1 测机动的有效窗口长度,假如
(k) Th
则认为目标在 k 开1始有一恒定的加速度加入,这时目标模型由非机动模型转向机动
P2 | 2 X~2 | 2X~2 | 2
Kalman滤波递推过程与流图
1. 依照前一次状态估计值,计算预测值
Xk | k 1 Xk 1| k 1
依照新的观测值得新息
基于图像处理技术的行人运动轨迹提取方法
青年消防学者论坛基于图像处理技术的行人运动轨迹提取方法谢玮，成艳英，陈柯，张玉春(西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川成都610031)摘要：为了实现复杂场景中多运动彳亍人目标的检测和跟踪，采用计算机视觉技术对真实场景下行人运动视频进行处理利用基于高斯混合模型的背景消减法提取运动目标前景，并通过形态学运算进行目标清晰化处理采用基于预测的Kalman滤波算法对运动目标进行跟踪，并对画面中泊人数进行实时统计和更新「输出多运动行人目标的实时坐标和运动轨迹.研究结果表明：本文提出的算法能够快速准确地检测和追踪多运动行人目标,初步提取行人运动轨迹关键词：目标检测；目标跟踪;轨迹提取；图像处理；人员疏散中图分类号：X913.4,TP391.4文献标志码：A文章编号：1009-0029(2019)01-0044-04人员安全疏散是建筑消防安全设计时必须考虑的问题。
特别是在商场、学校、地铁站等人员密集场所，一旦发生火灾等紧急情况，往往导致重大的人员伤亡和财产损失。
因此，紧急情况下的人员疏散行为特性受到了国内外学者的广泛关注。
一方面随着计算机技术的进步，研究者们不断更新和完善了一系列的人员疏散模型。
例如，社会力模型、元胞自动机模型、磁场力模型等，为研究分析某些特定场景下的人员疏散提供了高效便捷的手段。
另一方面，相对于疏散模型研究，少量的疏散实验研究相继开展。
通过疏散实验，研究者获取了更真实的人员疏散数据，包括疏散时间、运动速度、人员密度以及人员疏散行为特性等。
但是，疏散实验数据的提取和还原是消防研究面临的一个共同的难题。
目前，对于实验人员运动特征的提取方法主要有两种：一种是基于人工观察和统计的方法，该方法耗时耗力且误差较大；另…种是基于计算机视觉的图像处理方法，即通过获取的实验视频对行人运动进行识别和跟踪，进一步获取人员的运动参数，该方法高效且准确率高。
Hoogendoom等开展了一系列特定场景下的人员疏散实验，运用自主开发的视频处理技术对人员的运动轨迹进行提取；刘轩等分别利用mean-shift算法和光流法分析了疏散实验中人员的微观运动特性参数。
基于Kalman滤波器的二维运动目标跟踪
分 割 图像 域 内 的 目标 ， 取 目标 特 征 并 在 给 定 区域 内 实现 连 续 跟 踪 。采 用 动 态 ｋ ｌ ｎ滤 波 器 自适 应 的 更 新 目标 模 提 ａｍａ
维普资讯
第 ２ 卷 第 ３ ０ 期
２０ ０ ７年 ９月
石
油 化
工
高
等
学
校
学
报
Ｖｏ１ ．２０
Ｎ ｏ．３
Ｊ ０ＵＲＮＡＬ ０Ｆ Ｐ ＥＴＲ０ＣＨＥＭ Ｉ ＣＡＬ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＩ Ｉ ＥＳ
Ｓ ｐ． ２０ ｅ ０７
文 章 编 号 ：０ ６ ９ Ｘ（ Ｏ ７ Ｏ —０ ０ —０ １ ０ —３ ６ ２ Ｏ ） ３ ０ ８ ４
Ｆ ＥＮＧ — ｗｅ Ｙｉ ｉ，Ｌ ｉ ｇ ｎ ，ＧＵＯ ，Ｚ ＯＵ ｅ— ｐ ｉ ＩＪ — ｏ ｇ Ｇｅ Ｈ Ｐ ｉ ｅ。
（ Ｉ ｌｅ ｅ ｆ Ｅｌｃｒｃ ｎ ｒ ｒ ｔｏ ｇｉｅｒｎ １ Ｃｏｌｇ ｅ ｔｉａｌ ｄ Ｉ， ｍａ ｉｎＥｎ ｎ ｅ ｉｇ，Ｌａ ｚ ｏ ｉ ｅｓｔ ｆ Ｔｅｈ ｏ ｏ ｏ ａ ！ ｆｏ ｎ ｈ ｕ Ｕｎ ｖｒ ｉ ｏ ｃ ｎ ｌｇｙ，Ｌａ ｚ ｏ ｎｕ ７ ０ ５ ， ｙ ｎ ｈ ｕＧａ ｓ ３ ０ ０ Ｐ． Ｃｈ ｎ Ｒ． ｉａ； ２ ．Ｃｏｌｇ ｆ Ａｕｏ ｔ ｎ，Ｄａ ｉｎＭａ ｉｉ ｉｅ ｓｔ ｌｅ ｅｏ ｔｍａ ｉ ｏ ｌ ｒｔ ａ ｍｅＵｎｖ ｒｉｙ，Ｄａ ｉｎＬｉ ｏ ｉｇ １ ６ ２ ｌａ ａ ｎｎ １ ０ ６，Ｐ． Ｃ ｉａ； Ｒ． ｈ ｎ
Ｒｅｅｖ ｄ ５ ｃ ｉ ｅ Ｆｅ ｒ ａｒ ００ ｂ ｕ ｙ ２ ７：ｒ ｖ ｓ ｄ ａｒ ｈ ２０ ｅ ｉｅ ２０ Ｍ ｃ ０７；ａｃ ｅ ｅ ｐｒ ｌ２ ０７ ｃ ｐｔｄ ５ Ａ ｉ ０
基于kalman预测和自适应模板的目标相关跟踪研究
陈少华 ，闫钧 华 ，朱智 超 ，孙 思佳
（ 南京 航 空 航 天 大 学 航 天 学 院 ，江 苏 南 京 ２ ０ １ ） １０ ６
摘 要 ：文 中提 出 了一 种 基 于 ｋｌ ａ 测 和 自适 应 模 板 的 目标 相 关跟 踪 算 法 。 通过 ｋ ｌａ ａｍ ｎ预 ａ ｎ预 测 下 一 帧 图像 中 目标 的 ｍ
ｔａ ｔｅａ ｏ ｔｍ ｃｎｑ ｉｋ ｄｕｔｈ ｅ ｒｎ ｅｔ ｌ ｅａｃｒｉｇｔ ｔｅｃａ ｇｓ ｆｈ ｈｐ ｚ ｎ ｏｉｏ ｎ ｅ ｈ ｔｈ ｌ ｒｈ ａ ｕｃｌ ａｊｓ ｔｅｒｆ ｅ ｃ ｍｐ ｔ ｃｏｄｎ ｈｎ ｅ ｅｓａｅｓ ｅａ ｄｐ ｓｉ ａｄｔ ｇｉ ｙ ｅ ｅ ａ ｏｈ ｏｔ ｉ ｔｎ ｈ
Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｇ ｔ ｒ ｃ ｉ ｇ；ｋ ｌ ｎ ｐ ｅ ｉｔｏ ；ｔ ｍｐ ａ ｅｍａｃ ｙ ｗｏ ｄ ：ｔｒ ｅ ａ ｋ ｎ ｔ ａｍａ ｒ ｄ ｃｉ ｎ ｅ ｌｔ ｔｈ；ａ ａ ｔ ｅ ｔｍｐ ａｅ ｕ ｄ ｔ ｄ ｐｉ ｅ ｌｔ ｐ ａｅ ｖ
目标 跟 踪 越 来 越 广 泛 的 应 用 于 军 事 和 民 用 领 域 ， 如 航 例
ｄ ｔ ｔ ｎ ａ ｄｍ ｅ ｔｅ ａｇｔｒｃｉｇｉ ｒａ ｔ ｅＡ ａｔ ｅｔ ｐａｅ ｐａｅ ｔ ｔｇ ｈｃ ａ ｄｕｔｈ ｆｒｎｅｔ ｐａｅ ｅ ｃｉ ， ｎ ｅｔｈ ｒｅｔ ｋｎ ｌｉ ． ｄ ｐｉ ｍ ｌ ｄ ｔｓ ａｅｙｗ ｉ ｃｎａｊｓｔｅｒ ｅｅｃ ｍ ｌ ｅ ｏ ｔ ａ ｎ ｅ ｍ ｖ ｅ ｔｕ ｒ ｈ ｅ ｅ ｔ
运动目标跟踪算法及其应用分析
运动目标跟踪算法及其应用分析随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了极大的发展。
图像处理技术可以将图像进行分析和处理，并且可以将这些信息转换为数字化数据。
图像处理技术不仅可以用于医学诊断、生物学、工业监控等领域，而且也广泛应用于计算机视觉领域。
在计算机视觉领域中，运动目标跟踪技术是一项基础技术，它可以追踪视频图像中的目标并提供与目标相关的信息。
一、运动目标跟踪算法运动目标跟踪算法是和计算机视觉技术紧密相连的一种技术，主要是基于视频图像跟踪技术的实现。
一般来说，运动目标跟踪算法可以分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。
（1）目标检测目标检测是指在一个给定的时间段内，将目标从背景中检测出来并确定其位置、大小和形状等信息。
其中，检测算法和图像质量有着密切关系。
一般来说，目标检测算法可以分为两种：基于特征的目标检测算法和基于匹配的目标检测算法。
基于特征的目标检测算法主要是根据目标的特定外观特征进行识别和分类。
常用的特征包括Haar-like特征、SIFT特征、HOG特征等。
这些方法在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性，但是计算量比较大，需要消耗较多的计算资源。
基于匹配的目标检测算法主要是根据目标与背景之间的差异进行匹配和检测。
常用的匹配法包括基础匹配、Viterbi匹配、CAMshift算法等。
这些算法基于目标的运动状况，能够较好地适应不同的背景干扰和情况。
（2）目标跟踪目标跟踪技术是指在已经检测到目标的基础上，通过运用特定的算法，对目标进行跟踪。
常用的目标跟踪算法包括：Kalman滤波方法、Mean Shift方法和Template Matching方法等。
Kalman滤波方法是利用观测值来估计状态值的一种滤波方法。
它可以通过观察目标的位置和速度来预测后续帧中的目标位置。
Mean Shift方法是一种基于概率密度估计的跟踪方法，该方法通过目标物体在图像上的密度分布来进行目标跟踪。
Template Matching方法是一种基于模板匹配的方法。
利用KALMAN滤波算法对运动目标进行定位与跟踪
大。本文在 ＷＬ Ｓ基础上对 系统再进行 Ｋａ ｌ ｍａ ｎ滤波 ，经过仿真 ，结果表 明，采用 ＷＬ Ｓ与 Ｋａ ｌ ｍａ ｎ滤波结合的新方法，系 统运行 收敛速度快 ，跟踪误差有 了明显下降。 关键词 ：波达方 向（ ＤＯ Ａ） ；来 波到达 时间（ Ｔ ０Ａ ） ；卡 尔曼滤波 ；加权最小二乘算法
Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ： Ｄｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ａｒ ｒ ｉ ｖ ａ ｌ ｆ Ｄ ｏＡ ） ； Ｔ ｉ ｍｅ ｏ ｆ Ａｒ ｒ ｉ ｖ ａ ｌ ｔ Ｔ ｏ Ａ ） ； Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ Ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ；Ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ Ｌ ｅ ａ ｓ ｔ Ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
利用 Ｋ ＡＬ ＭＡ Ｎ 滤 波算 法对 运 动 目标进 行 定位 与 跟 踪
丁 卫安
空 军 空 降 兵 学 院 ，广 西 桂 林 ５ ４ １ ０ ０ ３
摘
要 ：通过 目标 Ｄ ＯＡ 与 Ｔ Ｏ Ａ 的测 量，利用 ＷＬ Ｓ算法可 以实现运动 目标 的定位 与跟 踪，但是该 方法的跟踪误差较
Ｋａ ｌ ｍａ ｎ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｒ ｃ ａ ｒ ｌ ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ ｅ ｎ ｈｅ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｒ ｕ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｈｅ ｔ ａ ｃ ｃ ｒａ ｕ ｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ．
Ｕｓ ｉ ｎ ｇ Ｋａ ｌ ｍａ ｎ Ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｔ Ｏ Ｌｏ ｃ ａ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔｒ ａ ｃ ｋ ｔ ｈ ｅ Ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ Ｔａ ｒ ｇ ｅ ｔ
Ｗｅ ｉ ａ ｎ Ｄｉ ｎ ｇ
Kalman滤波结合Blob匹配的运动目标跟踪算法研究
．
上
Ｉ ｌ 绘 制 目标 轨 迹 ● ｌ
图１ Ｋａ ｌ ｍａ ｎ滤 波 预 测 目标 位 置 流 程 图
（ ２ ） 目标位置 预测 。将 初始 状态 ｘ 。 和状态转移矩阵 Ａ代
入状态预测方程 ， 得到 当前运动状态的预测值《 。将初始误
差协方差矩 阵 ｐ ０ 、 协方差矩 阵 Ｑ、 状态转移矩阵 Ａ代入误差协
关键词 ： Ｋａ ｌ ｍａ ｎ滤 波 ； ＢBiblioteka ｌ ｏ ｂ匹配 ； 目标 跟 踪
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ２ ７ ４
文献标 识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ３ ． １ １ ３ １ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ ． ０ ０ ２ ５ — ０ ２
Ｂ ｌ ｏ ｂ信息实 际上就是运动 目标 区域块 的几何信 息，Ｂ ｌ ｏ ｂ 信息匹配法利用 目标 区域 的形心 、 面积、 外接矩 形等特征 去匹 配候选 目标 。 但是 ， 如果运动 目标数 目较多时 ， 每个 Ｂｌ ｏ ｂ都要 与其它 的各个 目标相 匹配 ， 匹配速度会变慢 ， 并且不适用于对 非刚体 的跟踪 。如果进行 Ｂｌ ｏ ｂ匹配之 前，先运用 Ｋａ ｌ ｍａ ｎ滤 波器预测运动 目标在 下一帧中的位置 ，这样就 可以极大地减 少匹配的计算量 ， 提 高算法的运行效率 。
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ ０ ７ ． ｖ ｏ １ ． １ １ ， Ｐ Ｐ ： ２ ２ － ３ ０ ．
吴小康 ， 白登选
（ １ ． 兰州交通 大学 电子 与信 息工程 学院， 甘 肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ７ ０ ； ２ ． 河西学院， 甘肃 张掖 ７ ３ ４ ０ ０ ０ ）
摘要： Ｂ ｌ ｏ ｂ匹配 法应 用于多 目标 时 ， 匹配速度会 变慢 ， 而Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ滤波器可 以预测运动 目标在下一帧的位置。因此， 文章 考虑将 ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ滤波结合 Ｂ ｌ ｏ ｂ法对 目标跟踪进行研 究。
基于Kalman滤波对运动目标状态最优预测
Ｏ Ｏ Ｏ １
Ｏ
向速度及方位变化率的扰动 ， 因为 目 标为匀速直线运动， 以 （ 所 。ｋ—Ｉ 、 （ 一Ｉ ） ． ）为零均值 ， ｊ ｝ 且各不相
关。
运动 目标离散化的量测方程为 ：
１
（） ｋ （） ｋ
Ｏ Ｏ
３
【 ｋ 『（ ０ １ ） ｚ ｄ ｏ （Ｊ ）
测， 对于提高打击运动 目 的精度 ， 标 缩短火力反应时间及简化指挥程序具有较强的实践意义。
关键 词 ： ａ ａ Ｋ ｌ ｎ滤波 ； 动 目标 ； 态 ； 测 ｍ 运 状 预
中图分类号 ：９７ 文献标识码 ： 文章编号 ： ７ — ２ １２０ ）１ ０５ ｏ Ｅ １ Ａ １ ２ ８ １（０ ６ Ｏ － ００一 ４ ６ 未来 战场机动能量越来越高 ， 根据有关专家计算 ， 战场上 固定 目标被摧毁率 高达 １０ ， ０ ％ 而对运动 目
１
（ ｋ一１ ）
Ｏ Ｏ
（ ｋ一１ ）
Ｏ Ｏ １
式中， ．ｋ一１ Ｏ １ Ｏ （ ， ｊ ｝ ）＝
Ｏ Ｏ １
Ｏ
后
；为样期 隔 。 １ （１别运目的 Ｉ 采周（ ）（ ） ．） 为动标径 ， 间 ；． 、ｊ 分 ｊ ｝ ｝ 一 一
ｒ ● ＿ ｌ ｉ ＝
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（） ｔ （） ｔ
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４
４
（） ｔ
收稿 日期 ：０ ５—０ ２０ ３—１ ； ７ 修回 日期 －０ ６一Ｏ ２０ １—２ ２ 作者简介 ： 黄官 正（ ９ ３一 ， ， １７ ） 男 硕士研究生 ， 主要研究方 向为作 战指挥学
维普资讯１ 『 （） ｋ ）（ ） ， ｏ
人体运动目标检测与跟踪方法的研究与实现
人体运动目标检测与跟踪方法的研究与实现作者：徐雷裴海龙来源：《现代电子技术》2010年第04期摘要:通过摄像机拍摄到的一段视频,对其中运动的人进行检测与跟踪。
在目标检测方面,获取运动行人图像序列,利用自适应背景提取方法得到背景,根据将目标与背景进行分离的分割阈值,对差分图像进行分割,提取运动区域,检测出人体运动目标;在目标跟踪方面,选用基于Kalman 滤波的运动跟踪系统,通过估计出运动目标的下一位置,对运动目标进行实时跟踪。
这里的实验是在Linux平台上利用Intel的开源OpenCV函数库建立起模型并实现算法。
经过多次仿真测试表明,使用Kalman滤波可以很好地解决实验中两个人握手时运动目标间遮挡的问题,并跟踪运动目标,而且处理速度比较快,能够满足一般情况下的实时性要求。
关键词:图像序列;目标检测;Kalman滤波;实时跟踪中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)04-128-04Research and Realization on Moving Object Detection and Tracking Methods of HumanXU Lei,PEI Hailong(College of Automation Science and Engineering,South China University ofTechnology,Guangzhou,510640,China)Abstract:Through a section of camera video,the moving human bodies are detected and tracked.In target detection,it obtains image sequence,gets the background using adaptive background extraction method.In accordance to the segmentation threshold of the partition separating the objects and images,it segments the images,extracts moving field,and detects the human bodies′ moving targets.In the target tracking,it chooses the movement tracking system based on Kalman filtering.By estimating the next position of moving targets,it tracks moving targets with real-time.In this paper,it builds the model and algorithm on the experimental platform in the Linux open-source use of Intel′s OpenCV library.Several rounds of simulation tests show that the use of Kalman filter can be a very good solution to the experiment.When two people shake hands with the issue of inter-shading,it solves the problem well,gets very good tracking of moving targets and fast processing speed.So,the system meets the real-time requirements under normal circumstances.Keywords:image sequence;target detection;Kalman filtering;real-time tracking0 引言运动目标的检测和跟踪是计算机视觉研究的主要问题之一,它融合了图像处理、模式识别、自动控制、人工智能及计算机等许多领域的先进技术,在无人机视觉导航、视频监控、医疗诊断、智能交通等方面都有广泛的应用。
卡尔曼滤波 目标跟踪
卡尔曼滤波目标跟踪
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种递归状态估计算法，用于
对动态系统的状态进行预测和估计。
它是由美国数学家卡尔曼于1960年提出，被广泛应用于目标跟踪、导航、机器人等领域。
目标跟踪是指通过对目标的观测信息进行处理，估计目标在未来时刻的位置、速度等状态信息，从而实现对目标的跟踪。
卡尔曼滤波在目标跟踪中有很大的应用价值，主要有以下几个方面的优势：
首先，卡尔曼滤波采用递归方式进行状态估计，可以利用当前时刻的观测信息和上一时刻的状态信息来预测下一时刻的状态，从而实现对目标运动的连续跟踪。
其次，卡尔曼滤波通过综合考虑观测信息的误差和系统动态的不确定性，有效地抑制了噪声对跟踪性能的影响。
它利用系统的动态模型和观测模型来建立状态和观测之间的关系，并通过最小均方误差准则来实现状态估计，使得估计结果更加准确。
此外，卡尔曼滤波还具有良好的实时性能和计算效率。
它的计算量较小，可以在实时系统中实时运行，适用于对目标进行实时跟踪。
对于目标跟踪问题，卡尔曼滤波的基本过程包括预测和更新两个步骤。
在预测步骤中，利用系统动态模型和上一时刻的状态信息，对当前时刻的状态进行预测；在更新步骤中，利用当前
时刻的观测信息，更新状态的估计值并计算误差协方差。
通过不断迭代，可以得到对目标状态的连续估计。
可以看出，卡尔曼滤波在目标跟踪中具有较好的性能和应用前景。
它能够实现对目标的连续跟踪，并且对观测噪声和系统动态的不确定性有较好的适应性。
目前，卡尔曼滤波已经成为目标跟踪领域的重要算法之一，并且在实际应用中取得了较好的效果。
基于卡尔曼滤波的目标跟踪
卡尔曼滤波的基本概念
卡尔曼滤波是一种线性二次估算算法，通过建立 系统模型，对系统状态进行最优估计。
卡尔曼滤波器能够从一系列的不完全的和含有噪 声的测量中，估计动态系统的状态。
卡尔曼滤波器被广泛应用于目标跟踪、导航、控 制系统等领域。
卡尔曼滤波的数学模型
预测模型用于根据系统的前一时刻状态，预测当前时刻 的状态。
初始化
根据目标的初始位置、速度、加速度等参数 ，对卡尔曼滤波器的状态估计进行初始化。
更新
根据观测数据和运动模型，使用卡尔曼滤波 算法更新状态估计，同时更新跟踪参数，如 更新目标的速度、加速度等。
05
CATALOGUE
实验结果与分析
实验数据与环境设置
数据集
本实验采用了真实场景下的数据集，包含目标物 体的位置、速度、加速度等观测信息。
建立观测模型
观测模型描述了目标状态与观 测数据之间的关系，如光学观 测、雷达观测等。
判断是否跟踪成功
根据状态估计结果，判断目标 是否被成功跟踪。
目标检测与特征提取
目标检测
通过图像处理技术，检测出目标的位置 和形状。
VS
特征提取
从目标图像中提取出用于识别和区分目标 的特征，如颜色、形状、纹理等。
跟踪参数的初始化与更新
卡尔曼滤波算法
总结词
卡尔曼滤波算法是一种经典的线性系统预测和估计方法，具有高精度、低计算量和实时性好的优点。
详细描述
卡尔曼滤波算法通过建立线性系统模型，利用系统的输入和输出数据，结合先验知识进行预测和估计 ，得到目标的最优估计值。该算法适用于对目标位置、速度和加速度等参数的精确跟踪，常应用于航 天、军事和导航等领域。
卡尔曼滤波的数学模型可以用状态空间方程来表示。
Kalman滤波追踪匀速运动目标
题目：对一作匀速直线运动的目标进行跟踪，即用Kalman滤波对目标运动状态进行估值分析：假设目标的运动方程为1x。
其过程方程和量测方程分别如下所=t3+示：kkTvzkk⨯=++x=+x+x())(k)()(kw)1((3)其中，)(kv为运动目标的过程噪声，为Gauss x为描述目标运动的状态；)(k白噪声；)w为量测噪声，为Gauss白噪声。
(k仿真参数设置如下：取运动目标的运动距离)P；)0(=x为状态量，初值的方差为1(k过程噪声)v为强度为0。
5的Gauss白噪声，量测噪声为强度为0.5的Gauss(k白噪声；通过Kalman滤波的结果如下：（1）实际值与测量值曲线（2）实际值与加噪声后的状态值曲线（3）过程噪声引起的状态值误差曲线（4）Kalman滤波的误差曲线（5）实际值与Kalman滤波后的状态值曲线结果分析：1．由图（3）和图（4）看出由国产噪声引起的误差与Kalman滤波后的误差基本上式一致的；问题：是否可以认为Klamn滤波对于改善系统估值误差没有帮助？？？2．由图（2）和图（5）同样可以得出如1中所述的结论；问题：是我的变成出现了问题还是什么其他的问题？？备注：MATLAB程序% 追踪匀速直线运动的目标% clc;clear;close all;T = 0.05;STime = 10;t = 0:T:STime;v = 1*(rand(1,STime/T+1)-0.5);w = 1*(rand(1,STime/T+1)-0.5);% v = wgn(1,STime/T+1,0.5); % 过程噪声% w = wgn(1,STime/T+1,0.5); % 测量噪声x = 3*t+1;% 测量值（包含白噪声）z = x+w;figure;plot(t,x,'--');xlabel('Time (s)');ylabel('x(t)');hold on;plot(t,z,'r');hold off;legend('实际值','测量值');title('实际值与测量值');% 加了白噪声的实际值x_n(1) = x(1);for k = 1:STime/Tx_n(k+1) = x_n(k)+3*T+v(k+1);endfigure;plot(t,x,'--',t,x_n,'r');title('实际值与加噪声的状态值');xlabel('Time (s)');ylabel('x(t)'); legend('实际值','加噪后');figure;plot(t,x_n-x);title('过程噪声引起的状态值误差');xlabel('Time (s)');ylabel('误差');PP0 = 1;F = 1;B = 1;H = 1;Q = var(v);R = var(w);%初始误差状态Xk(1) = 0;for k=2:STime/T+1%卡尔曼滤波P = F*(PP0)*F'+B*Q*B';K = P*H'*inv(H*P*H'+R);PP0 = (eye(1,1)-K*H)*P;PP0 = (PP0+PP0')/2;zk(k-1) = x_n(k-1)-z(k-1);% 误差估计值Xk(k) = F*Xk(k-1)+K*(zk(k-1)-H*F*Xk(k-1));end% 滤波后的误差曲线figure;plot(t,Xk);title('滤波后的误差曲线');xlabel('Time (s)');ylabel('误差');% 滤波后的路线x_kalman = x+Xk;figure;plot(t,x,'--',t,x_kalman,'r');xlabel('Time (s)');ylabel('x(t)');legend('实际值','滤波后');title('实际值与滤波值');。
基于Meanshift与Kalman的视频目标跟踪算法
选模型 （ ） Ｙ 的相似程。模型根据 目标 区域颜
收 稿 日期 ：０ １— ９— ８ ２１ ０ ０ ．
作者简介 ： 杨红霞 （９５一 ， ， １８ ） 女 湖北仙 桃人 ， 武汉理工大学 自动化学院硕士研究生
标 的运动轨迹 。该方法在遮挡 或干扰下 ， 能 性
较 好 ， 几 何模 型 的建 立 非 常 困难 ， 但 计算 量 大 、 运
行时间长 ， 难以实现实时跟踪 ； 基于区域 的跟踪是 基于对连续帧中分割出的目标区域建立联系而提 出的 ， Ｊ对多 目标跟踪 效果较好 ， 由于只能 获 但
Ｓ ＩＴ ｃｎｉｕｕｌ ｐｔｅｍ ａＳｉ） 能 较好 地 Ｈ Ｆ （ｏｔ ｏｓ ａａｉ ｅｎ ｈ ｔ ｎ ｙ ｖ ｆ
动轮廓的跟踪 和基于特 征 的跟踪等… 。基 于模
型 的跟 踪 方法 通 过 对 运 动 目标 进 行 建 模 ， 用 视 利 频 图像 序 列确 定 模 型 的 参数 ， 而 精 确 分 析 出 目 从
通 常有基 于模 型 的跟踪 、 于 区域 的跟 踪 、 于 活 基 基
率密度的局部极大 的非参数估计算法 ， 具有实时 性好 ， 易于与其他算法集成 ， 目标的旋转 、 对 变形 ， 以及 边缘 遮挡 不敏 感 等 优 点 。Ｄ ＲＮ＿ 其 应 ＯＩ ６ 将 。 用于图像滤波 、 分割和 目 标跟踪领域 ， 通过对 目标 模 型 和后 续 帧候选 区的颜 色直 方 图进 行相 似性 度 量 而 进 行 跟 踪 。通 过 Ｂ Ａ Ｓ Ｉ改 进 的 Ｃ Ｍ－ Ｒ ＤＫ Ａ
就会导致 目标跟踪丢失 ， 且费时， 无法做到实时跟 踪； 基于活动轮廓 的跟踪则利用 目标边界信息来 实 现跟 踪 Ｊ该方 法 能 有 效 克 服 干 扰 或 部 分遮 挡 ，
卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用
卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用文档下载说明Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document 卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于估计系统状态的数学方法，它能够有效地处理由不确定性和噪声引起的问题。
在雷达目标跟踪中，卡尔曼滤波被广泛应用，因为它能够提供对目标位置和速度等状态的最优估计，同时考虑了测量误差和系统动态的不确定性。
雷达目标跟踪是指通过雷达系统对目标进行监测和跟踪，以获取目标的位置、速度和其他相关信息。
轨迹跟踪方法
轨迹跟踪方法
1. 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）：卡尔曼滤波器是一种常用
的跟踪方法，其基本原理是通过对目标的预测和观测结果进行融合，得到更准确的目标位置估计。
卡尔曼滤波器适用于线性系统，并且对测量误差和过程噪声有一定的假设。
2. 粒子滤波器（Particle Filter）：粒子滤波器是一种非参数的
贝叶斯滤波器，它通过在状态空间中的随机样本上进行重要性采样和重采样来近似目标的后验概率分布。
粒子滤波器适用于非线性系统，并且可以处理非高斯噪声。
3. 模板匹配方法：模板匹配方法是基于目标物体与背景之间的差异来进行跟踪的。
首先，利用训练集或者手动标注的模板，提取目标物体的特征；然后，通过计算当前帧图像与模板的相似性来确定目标的位置。
常用的模板匹配方法有：均方差匹配、互相关匹配等。
4. 光流法：光流法是一种基于图像中像素的运动信息来进行跟踪的方法。
它利用连续两帧图像中的像素灰度值变化来计算像素的位移。
基于光流的轨迹跟踪方法有：基于金字塔的光流法、基于半全局的光流法等。
5. 深度学习方法：近年来，深度学习方法在目标跟踪领域取得了很大的突破。
通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等深度学习模型，可以自动学习目标的特征
表示，并实现对目标的准确跟踪。
这些方法各有优势和适用场景，选择合适的方法需要考虑目标物体的运动特点、环境条件以及计算资源等因素。
基于Kalman预测重要性建议分布的粒子滤波视觉跟踪算法
定改进 ， 通过仿真实验表 明： 给出的跟踪算法能够很好地跟踪室 内运动 目标 ， 并对 光照变化 ， 目标姿 态变化具 有 良
好 的鲁棒性 。 关键词 ： 粒子滤波 ； 目标 跟踪 ； 重要性 建议 分布 ； Ｅ Ｋ Ｆ — Ｐ Ｆ； Ｕ Ｋ Ｆ — Ｐ Ｆ 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ６— ０ ７ ０ ７ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０— ０ １ ０ ９—０ ５
粒 子 滤 波 视 觉跟 踪 算 法
朱瑞奇 ， 张胜修 ， 孙 巧， 刘思雨
７ １ ０ ０ ２ ５ ） （ 第二炮 兵工程大学 ３ ０ ４室 ， 西安
摘要 ： 标 准粒 子滤波虽然能够实现简单场景下 的 目标 跟踪 ， 但在 复杂场 景下其 性能较 差 ， 粒子权值 退化是 影响视觉
跟踪 的一个重要方 面 ， 为解决这一 问题 ， 从选择准确重要性建议分 布函数入 手 ， 给 出了基于 Ｅ Ｋ Ｆ和 Ｕ Ｋ Ｆ预测采样 的
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ：Ｔｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄ ｐａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｒ ｃ ａ ｎ ａ ｃ ｈｉ ｅ ｖ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ａ ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ｃ ｅ ｎｅ，ｂ ｕ ｔ ｉ ｔ ｓ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｓ ｐ ｏ ｏ ｒ ｉ ｎ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｓ ｃ ｅ ｎ ｅ ｓ ． Ｔｈ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｓ ｄ ｅ ｇ ｒ ａ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｏ ｔａ ｒ ｎ ｔ ａ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ． Ｔｏ
kcf目标跟踪
kcf目标跟踪目标跟踪（Target tracking）是指通过使用传感器和数据处理技术，对运动目标进行实时监测和追踪的过程。
在目标跟踪中，数学算法被用于从图像或视频序列中提取目标的位置、速度和加速度等相关信息，从而实现对目标的跟踪。
常用的目标跟踪方法之一是基于卡尔曼滤波器（Kalman filter）的目标跟踪方法。
卡尔曼滤波器是一种递归算法，能够根据目标的运动模型和传感器观测值，对目标的位置和速度等状态变量进行估计和预测。
其核心思想是通过将当前时刻的状态变量估计值与传感器观测值进行融合，推导出目标的最优状态估计值。
卡尔曼滤波器可以分为预测步骤和更新步骤两个阶段。
在预测步骤中，根据目标的运动模型对目标状态进行预测；在更新步骤中，将预测结果与传感器观测值进行融合，得到目标的最优状态估计值。
具体而言，预测步骤利用线性状态转移矩阵将前一时刻的状态估计值递推到当前时刻，同时根据运动模型估计目标的过程噪声。
更新步骤则利用观测模型和观测矩阵将预测结果与传感器观测值进行融合，得到目标的最优状态估计值。
卡尔曼滤波器在目标跟踪中具有许多优点。
首先，它能够对目标的位置和速度等状态变量进行精确估计，适用于对运动目标进行实时跟踪和预测。
其次，卡尔曼滤波器可以对传感器观测值进行有效的降噪处理，提高目标跟踪的准确性和稳定性。
此外，卡尔曼滤波器还具有良好的计算效率和较小的存储空间需求，适用于资源有限的嵌入式系统。
然而，卡尔曼滤波器也存在一些限制和挑战。
首先，卡尔曼滤波器假设目标运动模型是线性的且服从高斯分布，对非线性系统和非高斯噪声的处理效果有限。
其次，卡尔曼滤波器对初始状态估计值和模型参数的选择敏感，不当的选择可能导致跟踪结果的不准确。
此外，卡尔曼滤波器对目标遮挡和外部干扰等因素的鲁棒性较差。
为了克服卡尔曼滤波器的限制，研究人员还开发了许多其他目标跟踪方法，如粒子滤波器（Particle filter）、最大后验概率（Maximum a posteriori, MAP）估计和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）等。
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Ｋ ｌ ｎ方程 的递推预估计能力 ，采用基于 Ｋａ ｎ预测 的 目标跟踪方法 ，进行 二维空间的运动仿真研 究和室 内 ａ ｍａ ｌ ｍａ
环境下的实验测试分析 。理 论分析与实验结果都表 明，该方法对 目标 的运动趋势和方 向能够做 出正确 的预测估
ｉ ｄ ｏ ｘ ｅ ｉ ｎ ｒ ｏ ｅ Ｂｏｈｔ ｅ ｓｍ ｕ ａｉ ｎａ ａｙ ｉ ｎｄｔｓ ｅ ｕ ｔ ｏ ｆｒ ｔ ａ ｈ ａ ｋｎ ｐ ｅ ｄａ ｃ ｒ ｃ ａ ｎ ｏ ｒｅ ｐ ｒｍｅ ｔａｅｄ ｎ ． ｔ ｉ ｌｔｏ ｎ ｌ ｓｓａ ｅ ｔ ｓ ｌ ｃ ｎ ｍ ｈ ｔｔ ｅｔ ｃ ｉ ｇ ｓ ｅ ｄａ ｃ ｕ ａ ｙｈ ｓ ｈ ｒ ｉ ｒ ｎ ｂ ｅ ｍ ｐ ｏ ｅ ｆｅ ｔ ｅｙ ｂ ｓ ｎ Ｋａｍ ａ ｒ ｄｉｔｏ ｉｈ ｏ ｅ ｓｇ ｒａ ｔｅ ｆ ｒｔ ｅ ｆ ｌ ｗｉ ｇ ｉ ａ ｏ ｅ ｓｎ ｎ ｅ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｅ ｃｉ ｌ ａ ｅ ｏ ｌ ｎ ｐ ｅ ｃｉ ｎ ｗｈ ｃ ｆ ｒ ｕａｎ ｅ ｏ ｈ ｏ ｌ ｎ ｍ ｇｅｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ａ ｄ ｖ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｅｐ ｏ ｅ ｓｏ ｅｅ ｔｎ ｎ ａ ｋ ｎ ｖ ｎ ｕ ｎ ｔｒ ｅ ａ ｅ ｎ ｖｓ ａ ｍａ ｅ ，ｉ ｒ ｅ ｍｐｌｍｅ ｔ ｓｒ ｃ ： ｎｔ ｒ ｃ ｓ ｆｄ ｔｃ ｉｇ ａ ｄ ｔ ｃ ｉ ｇｍｏ ｉ ｇｈ ｍａ ａ ｇ ｔｂ ｓ ｄ ｏ ｉｕ ｌ ｈ ｒ ｉ ｇ ｓ ｎ ｏ ｄ ｒ ｏ ｉ ｅ ｎ ｔ ｆ ｓ ｅ ｌｔｍｅｔａ ｋ ｎ ｎ ｋ ｒ ｃ ｉｇ ｍｏ ｅ ａ ｃ ｒ ｔｌ，Ｔｒ ｃ ｉ ｇ ｂａ ｅ ｎ Ｋａｍａ ｒ ｄ ｃｉｎ ｉ ｓ ｄ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ａ ｔｒ ａ－ｉ ｒ ｃ ｉ ｇ ａ ｄ ｍａ ｅ ｔａ ｋｎ ｒ ｃ ｕ ａｅｙ ａ ｋ ｎ ｓ ｄ ｏ ｌ ｎ ｐ ｅ ｉｔｏ ｓｕ ｅ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ Ｋａｍａ ｉ ｅ ’ ｒ ｃ ｒｉ ｎ ｃ ｐａ ｉ ｏ ｅ ｔｍａ ｅｔ ｅｔ ｒ ｅ ｏ ａ ｉｎ ｏ ｅ ｎ ｘ ｉ ．Ｓ ｍｕａ ｉ ｎａ ａｙ ｉ ｎ ２－ ｓ ａ ｅａ ｄ ｌ ｎ ｆｌ ｒＳ ｅ ｕ ｓｏ ａ ｃｔ ｔ ｓｉ ｔ ｈ ａ ｇ ｔｌ ｃ ｔ ｆｔ ｅ ｔｔｍｅ ｉ ｌｔｏ ｎ ｌ ｓｓｉ Ｄ ｐ ｃ ｎ ｔ ｙ ｏ ｈ
计，有 效地提 高 目标跟踪 的实 时性 ，为后续 的图像处理和分析提供 了保证 。
关键词 ：人体 目标跟踪； 台控制； 云 图像处￣； ａ ｎ预测 Ｋｌ ｍａ
Ｍ ｏ ｎｇ Ｈｕｍａ ｒ ｅ ａ ｋ ｎｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｋ ａ ｍ ａ ｅ ｃ ｉ ｎ ｖｉ ｎ Ｔａ ｇ ｔＴｒ ｃ ｉ ｓ ｄ ｏ ｌ ｎ Ｐｒ ｄｉｔｏ
目标 运 动 。
ｌ 引 言
基 于 视 觉 图 像 的运 动 目标 自动 跟 踪 是 通 过 对 图
本 文针 对人 体 目标 智 能监 控系 统 ，采 用 了基 于 Ｋａ ｎ预测 的跟踪算法 ， 由目标轨迹的一系列采样 ｌ ｍａ 即 点预测估计 目标 的运 动规律 ，利用 当前 的采样值 去预 测 目标在 下一帧 图像 中的位置 。同时本文对 Ｋ ｌ ｎ ａ ｍａ 预 测跟踪算法进行 了二维空间下的仿真研究 ，设 计开 发了 “ 运动预测实验 测试 系统 ”并在室 内环境下 ，进 行 了实验测试和分 析，得 出结论 。
２１ ０ １年 第 ２ 卷 第 １期 Ｏ
ｈｔ：ｗ ｗ ｃＳ ．ｒ． ｔ ／ ｗ ． － ｏｇｃ ｐ／ －ａ ｎ
计 算 机 系 统 应 用
基于 Ｋａ ｎ预测 的人体运动 目标跟踪① ｌ ｍａ
曲云腾 ，李平康 ，杜秀霞
（ 北京交通大学 机械与 电子控制工程学 院，北京 １０ ４ ） ０ ０ ４
ｎ ｌｓｓ ａ ａｙ ｉ．
Ｋ ｅ ｗｏ ｄ ： ｒ ｃ ｉｇ ｏ ｕ ａ ｒ ｅ； ａ －ｉ ｏ ｔｏｌ ｍ ａ ｅｐ ｏ ｅ ｓｎ ； ａｍ ａ ｅ ｃ ｉｎ ｙ ｒ ｓ ｔａ ｋｎ ｆｈ ｍ ｎｔ ｇ ｔ ｐ ａ ｎ ｔｌ ｃ ｎ ｔ ｒ ；ｉ ｇ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｋ ｌ ｎ ｐｒｄｉｔ ｏ
匹配及 自适应模板更新 的 目标跟踪 方法 ，但 由于摄像
头 的图像采集机 理存在采样 延时、 执行机 构（ 台） 云 的转
到了广泛的应用 。同时，运动 目标 的 自动 跟踪 问题具
有很高的学术价值和理论研究意义 ， 已经 成为近年来
国 际 上研 究 的热 点 问题 之 一 【。 Ｊ 】
动速度 较慢 以及处理延 时的存在 ，可能使得带动摄像 头运动 的云台无法及 时地跟踪 目标 ，特 别是对于运动 速度较快 的 目标［ １ ６ 。若要实 时跟踪 目标就要提前预测 ， ７
Ｑｕ Ｙ ｎＴ ｎ ， Ｉ ｉ － ｎ ， Ｕ ｕＸｉ ｕ －ｅ ｇ Ｌ ｎ Ｋａｇ Ｄ Ｘｉ－ ａ Ｐ ｇ
（ｃ ｏ ｌ Ｓ ｈ ｏ ＆Ｍｅｈ ｎｃｌｎ ｌ ｔ ｎｃ ｏｔ ｌ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｂ ｉｎ ａｔｎ ｉｅｓｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ Ｃ ｉ ） ｃ ａｉａａ ｄ ｅ ｒ ｉ Ｃ ｎｒ ｇｎ ｅｉ ， ｅ ｉｇＪ ｏｏ ｇ ｖ ｒｔ， ｅ ｉｇ１０ ４ ， ｈｎ Ｅ ｃｏ ｏＥ ｎ ｊ ｉ Ｕｎ ｉ ｊ ａ
基于视觉 图像 的人体运动 目标 的 自动跟踪 ，融合
目前， 目标 自动跟踪主要采用基于模板匹配和特
了图像处理、模式识别 、人工智 能和计算 机控制等多 学科领域 的先进技术 ，在机器人视 觉、可视预警 、智
能交通、多媒体教学 以及重要场合 的安全 监控领域得
征匹配 的跟踪算 ’ 【 ， 法 例如文献［ｌ 提 出的基于相 关 引 Ｓ￣ ｅ