基于改进CamShift算法的嵌入式目标跟踪系统设计(方案)

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基于Camshift与Particle Filter的运动目标跟踪系统的设计及实现

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Ｃｍｈｆａｄａｔｃｅｉｔｒｌｏｉｈ．Ｃｍｈｉｔｌｏｉｈａｕｅｉｔｅａｐｉｇｔｐｏｐｒｉｌｆｌｅ，ａｓｉｔｎＰｒｉｌＦｉｅａｇｒｔｍａｓｆａｇｒｔｍｗｓｓｄｎｈｓｍｌｎｓｅｓｆａｔｃｅｉｔｒｗｃｅｆｃｅｔｙｅｕｃｓｔｅｕｂｒｆｓｍｐｅｐｒｉｌｓＥｐｒｍｎａｒｅｕｌｓｒｖｔｔｔｅｉｒｖｄｈｉｈｆｉｉｎｌｒｄｅｈｎｍｅｏａｌｄａｔｃｅ．ｘｅｉｅｔ１ｓｔｐｏｅｈａｈｍｐｏｅ
１引言
近年来，随着计算机技术、自动化技术和光电技术突飞猛进的发展，以图像为基础的视频，凭借着它直观、方便以及内容
踪。 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｃｍｈｆ算法具体步骤：ａｓｉｔ（采集一帧当前图像，换为ＨＳ间，取Ｈ１）转Ｖ空提分量直方
丰富的特点，正越来越受到人们的青睐。然而在很多场合下，人图；
们为了从视频中获得信息而付出了很多艰辛的劳动，之而来随
（从原图像中选择一个区域作为目标模板，２）提取ＨＶＳ空间
分量概率分布直方图，得到原图像反向投影图，根据以上条的是对一种可以代替人劳动，以让人从繁重的视觉劳动中解的Ｈ可件初始化相关变量。脱出来的技术的迫切需要。这种技术就是机器视觉（ａｈｎＭｃｉｅＶｓｏ）又称计算机视觉。器视觉是一门跨学科的领域，ｉｉｎ，机涉及计算机学、理学、物信号处理、心理学、生理学和数学等。它是指用摄像头获取环境图像并转换成数字信号，用计算机实现（计算图像的一阶矩和二阶矩，到图像的质心，整窗３）得调口大小，移动窗口中心到图像质心；（判断是否符合终止条件，合则显示搜索结果，４）符否则返

一种结合背景差分的改进 CamShift 目标跟踪方法

一种结合背景差分的改进 CamShift 目标跟踪方法谭艳;王宇俊【期刊名称】《西南师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(041)009【摘要】针对传统的 CamShift 目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域，以及当目标物的颜色与背景色相似时容易跟丢的问题，提出了一种结合背景差分的 CamShift 改进方法。

首先利用背景差分法检测出的目标区域作为CamShift 算法的初始搜索窗，以解决手动选择跟踪目标的问题；然后在跟踪的过程中比较 CamShift 算法每一帧搜索窗的中心横纵坐标与背景差分法检测出的目标区域矩形框中心的横纵坐标，根据设定的阈值来选择 Cam-Shift 算法下一帧的搜索窗，以解决目标色与背景色相似的问题。

仿真实验表明改进方法在目标与背景色相似的情况下也能有效地跟踪目标。

%In view of the traditional CamShift target tracking algorithm in tracking the target before needing to manually selected the target area,when the color of the target and the background color similar goals easily lost,a combination of background difference method to improve the CamShift tracking method has been proposed.First-ly,the target area as the initial search window of CamShift algorithm by background difference method detected to solve the problem of manually choose target tracking.Then,in the process of tracking,a comparison of CamShift algorithm search window at the center of the horizontal ordinate each frame and background difference method has been used to detect the target area of the rectangular box centerhorizontal ordinate,according to the setting threshold to choose CamShift algorithm the search window of next frame,in order to solve problems that the color similarity of target and background.Finally,experimental results show that the method in the target color and background color similar cases can well track the target object.【总页数】6页(P120-125)【作者】谭艳;王宇俊【作者单位】重庆三峡学院计算机科学与工程学院，重庆万州 404100;西南大学计算机与信息科学学院，重庆 400715【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种camshift算法与brisk特征点相结合的运动目标跟踪方法 [J], 陈佳;朱长仁;罗宾2.一种结合颜色纹理直方图的改进型Camshift目标跟踪算法 [J], 初红霞;谢忠玉;王科俊3.一种camshift算法与brisk特征点相结合的运动目标跟踪方法 [J], 陈佳;朱长仁;罗宾;4.一种改进的Camshift目标跟踪方法 [J], 王巍;孟朝晖5.改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法 [J], 李杰超;张潇宵;王凯因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于图像处理的嵌入式目标检测与追踪

基于图像处理的嵌入式目标检测与追踪近年来，随着嵌入式系统技术的快速发展，基于图像处理的嵌入式目标检测与追踪成为了研究的热点。

图像处理的目标检测与追踪技术是通过对图像进行分析和处理，实现对特定目标的自动检测与追踪。

它在许多应用领域中发挥着重要的作用，如智能监控、自动驾驶、无人机等。

本文将介绍基于图像处理的嵌入式目标检测与追踪的原理、方法和应用。

一、嵌入式目标检测的原理嵌入式目标检测的原理是通过对图像进行分析，提取出与目标有关的特征信息，并将其与预先训练好的模型进行比对，从而识别出目标的位置和类别。

常见的目标检测算法有传统的基于特征的方法和近年来兴起的深度学习方法。

基于特征的目标检测方法通常使用像素级别的特征，如颜色、纹理、边缘等，来描述图像中的目标物体。

代表性的方法有Haar 特征和HOG（Histograms of Oriented Gradients）特征等。

这些方法对目标物体的特征进行了简单的描述，但在复杂场景下的检测效果有限。

而深度学习方法通过构建深度神经网络模型，可以更好地学习和理解图像中的目标特征。

其中，卷积神经网络 (Convolutional Neural Network，CNN) 是最常用的深度学习模型之一。

通过卷积层、池化层和全连接层的组合，CNN可以从图像中提取出丰富的特征。

二、嵌入式目标检测的方法1. 传统的基于特征的目标检测方法传统的基于特征的目标检测方法在嵌入式设备上具有较小的计算成本和较快的实时性。

这些方法通常采用滑动窗口(sliding window)技术，通过在图像上以不同尺度和位置滑动一个窗口，将窗口内的图像块与预先训练好的分类器进行比较，确定是否存在目标。

2. 基于深度学习的目标检测方法基于深度学习的目标检测方法在嵌入式设备上实现目标检测和追踪具有更高的准确性和更强的鲁棒性。

较为经典的深度学习目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。

基于三维直方图的改进Camshift目标跟踪算法

基于三维直方图的改进Camshift目标跟踪算法覃跃虎;支琤;徐奕【摘要】The classcial Camshift (continuously adaptive mean-shift) algorithm builds a one-dimensional histogram only with Hue component from HSV color space,which may lead to the failure of tracking when interferes by illumination variation and similar color object or background. To solve this problem,an improved algorithm based on a three dimensional histogram is proposed,which is built with hue and saturation components from HSV space and edge gradient from object’s s hape informa-tion. The object tracking accuracy of the algorithm under background interference was improved on the basis of the weighted value of these three components of background model adaptive adjustment histogram. Compared with the traditional Camshift al-gorithm,experimental results indicate that tracking failure incurred by illumination variations and interference from similar color object or background can be alleviated in the proposed algorithm. The improved algorithm can meet the applicability require-ments of real-time tracking systems.%经典的连续自适应均值漂移算法Camshift通过HSV空间的色调Hue 分量建立一维直方图，在有光照变化及有相似颜色目标或背景的干扰下，跟踪效果不好。

基于Camshift与Kalman滤波算法的动态目标跟踪

计算法，利用目标运动的方向与速度信息，以很小的计
反向投影模板的生成过程如下：
算量可以准确地预测出目标的位置与速度。来实现目标的实时跟踪，根据场景中不同的干扰情况，采用不同的比例因子将Ｃｍｈｆ算法与Ｋｌａ算法计算的ａｓｉｌａｎｍ结果进行相应的线性加权，从而得到目的最终位置。在标
∑ ∑Ｘ（，２ｙＪ）
（）７（）８
＝测目
式中：
为状态预测值；ｋＸ为先验估计
。的修正
的协方差矩
Ｍ２ｏ＝∑ ∑ｙ（，２ｙＪ）
令。＝
标长洲的方向角为
０＝ｔ２ａ（ｎ）
值；为卡尔曼滤波增益矩阵；一为Ｐ。
。［一＋
一
。］
。＋Ｒ）
（５１）
（６１）
（７１）（８１）
Ｐ¨
一
。
（
一
２）白适应的计算搜索的宽Ｗ与高ｈ。
计算与Ｙ的二阶矩，式为公
。＝
Ｐ
ｌ＝Ａ ¨
１
Ｐ
一
ｌ
Ａ
．
一
】Ｑ＋
Ｐ：（ — ＨＩ）
１连续自应均值漂移算法适
Ｃｍｈｆ算法是基于Ｍａｓｉ算法的搜索算法，ａｓｉｌｅｎｈｆｌ它
等领域的关键性技术。由于Ｍｅｎｈ算法具有无参ａｓｉｌｆ
数、高效、快速等特性，从而被广泛应用于目标跟踪的应用将Ｍａｓｉ算法扩展到整个图像序列。Ｃｍｈ算法利ｅｎｈｆｌａｓｉｉｆ

基于嵌入式系统的图像跟踪技术的设计与实现的开题报告

基于嵌入式系统的图像跟踪技术的设计与实现的开题报告一、选题的背景和意义随着计算机技术的快速发展和数字图像处理技术的不断成熟，图像跟踪技术逐渐被广泛应用于各个领域，如智能视频监控、自动驾驶、机器人视觉等。

图像跟踪技术的目的是在给定的图像序列中，找到感兴趣目标的位置，并跟随目标实现对其的实时跟踪。

目前，图像跟踪技术已经成为了机器视觉和计算机视觉领域中的热门研究课题。

本课题旨在基于嵌入式系统设计并实现一种高效的图像跟踪技术。

我们将基于ARM Cortex-M系列单片机和OpenCV等开源软件平台，采用目标检测和运动估计等算法，完成图像跟踪系统的设计和实现。

该系统将具有实时性强、性能卓越、可靠稳定等特点，在智能监控、自动驾驶及其他领域中有广泛的应用前景。

二、研究的内容和方案本研究主要内容为设计一种高效的嵌入式图像跟踪系统，方案如下：1. 系统硬件选型本系统将采用ARM Cortex-M系列单片机作为核心控制器，通过集成的DSP和片上存储器来提高计算效率和系统响应速度。

同时，还需要选用高像素、高速度的图像传感器和低功耗的图像处理器，以保证系统的实时性和能耗效率。

2. 图像信号采集与处理本系统将采用图像传感器采集输入图像，经过硬件预处理后输入后端算法进行处理。

首先需要进行图像预处理，如去噪、增强、滤波等操作，以提高图像质量和减少干扰。

随后将采用目标检测算法和运动估计算法，对目标区域进行提取和分析，并实时跟踪目标的位置和运动轨迹。

3. 系统算法设计与优化本系统将采用基于OpenCV等开源软件平台的目标检测和运动估计算法，并对算法进行优化和改进，以提高算法的准确性和计算效率。

具体而言，我们将采用Haar特征分类器、卡尔曼滤波器、神经网络等算法，来对目标进行检测、跟踪和预测。

4. 系统结构设计本系统将采用分布式结构，将前端图像预处理模块、中间算法处理模块和后端图像显示和控制模块分别实现，并通过串行或并行的方式进行通信和数据交换。

改进的Camshift跟踪算法研究

影响，从而可以有效的解决遮挡和目标变形的问题，随着信息技术的发展和视频监控系统的普及，
视觉监控技术在科学研究、业生产中得到了越来工
文章编号：０２— ２９２１）２— ０５— ３１０２７（０１Ｏ０３０
ＴｅＲｓａｃｆＩｒｖｄ０ｂｅｔｒｃｉｇＡｇｒｈａｅｎＣｍｓ｝ｈｅｅｒｈｏｍｐｏｅｊｃａｋｌｏｉｍＢｓｄｏａｈｆＴｎｔｔ
Ｋｎｉ５０１Ｃｉａ２ＳｉｉｈａｇＣｍｎｃｄｍＡＦ，ｈＪｚｕｎ５０１Ｃｉ）ｕｍｎ６０５，ｈ；．ｈＪｚｕｎｏｍｄＡａｅｙｏＣＰＳｉａｈａｇ００６，ｈｎｇｎａａｆｉａ
ＡｂｔａｔＣｍｈａｋｎｌｒｈａｅｎｃｌｉｏｒｍＩｏｅｔｓｏａｋ—ｐｊｃｏｓｒｃ：ａｓｉｉａｔｃｉｇａｏｉｍｂｓｄｏｏｒｈｔａ．ｔｐｒｅｎａｂｃｉｆｓｒｇｔｏｓｇａｒｅｔｎｏｉ
ｉａｅｐｏｕｅｒｂｅｔｈｓｇａｏｅ．ｎｉｉｅｒｈｗｎｏｉｎｏａｏ．Ｃｍｕｅｍｇｒｄｃｄｆｍｏｊｃｉｏｒｍｄ１Ｉｉａｚａｓａｉｄｗｓｅａｄｌｔｎｏｐｔｏｔｍｔｌｅｃｚｃｉｒｉｏｍｔｎｉｕｅｒｖｕｌｔａｊｓｃｒｎｓａｈｗｎｏｉｎｃｔｎｔｅｏａｏｅｔｆｈｎｒａｏｓｓｄｐｅｉｓｄｕｔｕｒｔｅｒｄｗｓｅａｄｌａｏ，ｈｎｌｔｎｃｎｅｏｅｆｉｏｙｏｅｃｉｚｏｉｃｉｒｔ

基于FPGA的智能实时跟踪系统设计与实现

基于FPGA的智能实时跟踪系统设计与实现智能实时跟踪系统是一种可以实时跟踪并识别目标的系统，广泛应用于监控、安防、自动驾驶等领域。

基于可编程逻辑芯片FPGA（Field Programmable Gate Array）的智能实时跟踪系统具有灵活性高、性能强、功耗低等优点，本文将针对该系统进行设计与实现。

首先，我们需要设计一个可编程逻辑模块，用于实时接收视频流并进行处理。

这个模块需要包含图像采集、图像处理、目标跟踪和目标识别等功能。

图像采集功能可以通过外部的视频输入接口实现，常见的接口有HDMI、USB等。

图像处理功能可以包括图像增强、滤波、边缘检测等。

目标跟踪功能可以使用常见的跟踪算法，如卡尔曼滤波、CAMShift等。

目标识别功能可以使用神经网络等机器学习算法进行实现。

其次，我们需要设计一个控制模块，用于对系统进行配置和控制。

该模块可以包括一个MicroBlaze处理器和相应的外设接口，用于接收来自用户的指令并发送给可编程逻辑模块。

用户可以通过该控制模块配置系统参数、选择跟踪算法、调整图像处理算法等。

另外，为了提高系统的性能和可扩展性，我们可以采用多核架构。

通过在FPGA中集成多个可编程逻辑模块和多个控制模块，可以实现多个目标的同时跟踪和识别。

这样的设计可以提高系统的实时性和并行处理能力。

最后，我们需要基于FPGA进行系统的实现和验证。

在选择FPGA芯片时，需要考虑芯片的容量、性能以及功耗等因素。

根据系统的需求，可以选择合适的FPGA芯片，并将设计的逻辑模块和控制模块进行综合与实现。

在实现过程中，需要采用适当的验证方法，如仿真、逻辑综合和实验室验证等。

综上所述，基于FPGA的智能实时跟踪系统设计与实现需要考虑到图像采集、图像处理、目标跟踪和目标识别等功能模块的设计，同时，还需要设计控制模块用于配置和控制系统。

此外，为了提高系统的性能和可扩展性，可以采用多核架构。

最后，需要将系统进行实现和验证，选择合适的FPGA芯片，并通过逻辑综合和实验室验证等方法进行验证。

智能嵌入式目标检测及跟踪系统的设计与实现

智能嵌入式目标检测及跟踪系统的设计与实现智能嵌入式目标检测及跟踪系统的设计与实现随着人工智能技术的不断发展和嵌入式系统的普及应用，智能嵌入式目标检测及跟踪系统成为了当前热门的研究领域。

本文将介绍一个基于嵌入式平台的智能目标检测及跟踪系统的设计与实现。

一、引言目标检测及跟踪技术在很多领域具有广泛的应用，如智能监控、智能安防、自动驾驶等。

传统的目标检测及跟踪算法需要使用高性能的计算机进行处理，且无法满足实时性的要求。

而嵌入式系统具有体积小、功耗低、性能高等优势，能够满足智能目标检测及跟踪系统的需求。

二、系统设计1. 系统硬件设计该系统硬件部分主要包括嵌入式开发板、摄像头、存储器等。

嵌入式开发板需要具备足够的计算能力和接口能力，能够支持实时的图像处理。

选择合适的摄像头模块用于采集图像数据，并通过存储器存储采集到的数据，以便后续处理。

2. 系统软件设计（1）图像采集与预处理通过摄像头采集图像数据，并对采集到的图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高后续目标检测和跟踪算法的准确性。

（2）目标检测目标检测是整个系统的核心部分，目前常用的目标检测算法有Haar特征检测、HOG特征检测和深度学习等。

根据算法选择合适的模型进行训练，并在目标检测网络中提取特征，通过特征匹配和分类判断出目标的位置。

（3）目标跟踪目标跟踪是在目标检测的基础上，对目标进行持续的追踪操作。

常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。

在目标跟踪过程中，结合目标的运动模型和观测特征进行目标位置的预测和修正，以实现对目标的准确跟踪。

（4）结果展示与输出最后，将目标检测和跟踪的结果通过显示设备进行展示，可以选择将目标位置标注在图像上，也可以输出目标的跟踪轨迹等信息，以便用户观看和分析。

三、系统实现在系统实现过程中，我们选择了一款性能较高的嵌入式开发板，并通过集成的摄像头模块进行图像采集；采用Haar特征检测算法进行目标检测，并结合卡尔曼滤波算法进行目标跟踪；最后，将处理后的图像通过显示设备输出。

基于视觉运动目标跟踪技术分析

基于视觉运动目标跟踪技术分析陈曦;殷华博【摘要】计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪.它将图像处理、模式识别、自动控制、人工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起,主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通等各个方面,因此该技术已经成为一个重要的研究方向.阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法,探讨了视觉跟踪算法的未来研究方向.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2011(041)006【总页数】4页(P22-24,39)【关键词】计算机视觉;视觉跟踪;均值漂移【作者】陈曦;殷华博【作者单位】石家庄铁路运输学校,河北,石家庄,050081;河北远东哈里斯通信有限公司,河北,石家庄,050081【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言计算机视觉是人工智能的一个重要分支,其研究目的就是用计算机代替人对环境和景物进行感知、解释和理解。

计算机视觉的研究融合了图像处理、模式识别、人工智能和自动控制等多方面的知识。

基于视觉的目标跟踪技术在许多方面都有着广泛的应用。

因此研究基于视觉的运动目标的检测和跟踪具有很重要的现实意义和应用价值。

视觉分析一般步骤包括视觉检测(Visual Detection)、视觉跟踪(Visual Tracking)和视觉理解(Visual Understanding)[1]。

1 运动目标跟踪运动目标的跟踪,即通过目标的有效表达,在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。

简单来说就是在序列图像中为目标定位。

1.1 运动目标的有效表达除了对运动目标建模外,目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征(图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征(直方图、各种矩特征)、变换系数特征(傅里叶描绘子、自回归模型)和代数特征(图像矩阵的奇异值分解)等[2]。

利用Camshift算法实现运动目标自动跟踪

目标发生旋转、遮挡和速率变化时都能精确跟踪的效果，并将这种改进的Ｃａｈｆ组合算法应用在自适应实时ｍｓｉｔ跟踪系统上，提高了系统识别速度和跟踪能力。关键词：Ｃｍｓｉ；Ｋｌｎａｈｆａｔｍａ；跟踪；自动；ＨＶＳ中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标志码：Ａ文章编号：６３９３（１）５０５ —６１７ — ８３２００ — ０８００
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｔｏｒａｉｅｔａｋｎａｇｔｕｏａｉａｌｎｔｅｅｖｒｎｎｓｏｏｅｌｒｃｉｇｔｒｅｓａｔｍｔｃｌｉｎｉｏｍｅｔｆｃｍｐｌｘｂｃｇｏｎ，ｏｏｏｆｓｏｎｚｙｈｅａｋｒｕｄｃｌｒｃｎｕｉｎａｄｔｒｅｅｏｍａｉ，ｈｈｒｃｅｉｔｃｆＣａｓｉｔａｇｒｔｍｅｓｔｖｏｔｅｈｅｃｍｐｎｎｒｘｅｄｄｔａｕａｉｎａｇｔｄｆｒｔｏｎｔｅｃａａｔｒｓｉｓｏｍｈｆｌｏｉｈｓｎｉｅｔｈｕｏｉｏｅｔｅｅｔｎｅｏｓｔｒｔｏ，ａ
曲巨宝。淑娟，王，林宏基。
（．１武夷学院数学与计算机系，福建武夷山３４０；２武夷学院继续教育学院，福建武夷山３４０；５３０．５３０
３福州大学数学与计算机科学学院，福建福州３００．５０２）
ｔｍｅａａｔｅｔａｋｎｙｓｅｓａｄｔｅｒｃｇｉｏｐｅｎａｋｎａａｉｉｆｓｓｅｓａｅｉｐｏｅｉｄｐｉｃｉｇｓｔｍ，ｎｈｅｏｎｔｎｓｅｄａｄｔｃｇｃｐｂｌｙｏｙｔｍｖｒｉｒｉｔｒｍｒｖｄ．Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：Ｃａｓｉｔｍｈｆ；Ｋａｍａ；ｔａｋｎ；ａｔｍａｉａｌ；ＨＳｌｎｒｃｉｇｕｏｔｌｙｃＶ

基矛Camshift的改进人脸跟踪算法

边境、口岸、险及民用等领域实际应用具有极广阔的前景。保根据运动方法的不同，人脸跟踪方法主要可以分为两
类：于人脸检测的跟踪和关于物体运动的跟踪。基于人关脸检测的跟踪可以看成是人脸检测的延伸．续帧的某一帧连
ａｅｎｘｍｅｗｈｌｅｐｅｉｔｎｐｓｔｎｅｒｒｅｕｔｎｉｕｅｓｉｔｈｅｒｈｒｎｅｏｅｍｏｉｇｔｒｅ．ｄｔｅｔｈｅｔｔ，ｉｔｒｄｃｉｏｉｏｒｑａｉｓｄｔｅｔｔｉｅｈｏｉｏｏｓｏｍａｅｔｅｓａｃａｇｆｈｖｎｇｔＡｎｔａｈ
踪和多个人脸目标跟踪的鲁棒性。关键词：ａｈｆ算法：动目标跟踪：多人脸跟踪Ｃｍｓｉｔ运中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ２６２１）００１－５６４６３（０１２ — １３０
人脸是人最重要的外貌特征，由于脸部信息可以通过非接触的方式（摄像头）得，以非常适合于作为身份鉴别如取所
的依据。人脸识别就是对于输入的图像或者视频，先判断首
量的工作，取得了一定的成绩，都存在一些不足。梁路宏并但等人［２１用距离判别法较好地解决了多人脸跟踪中的个体对应问题，但距离较近时，模式分类技术较复杂，耗时比较长。Ｆｒｓ等人嘲用人脸肤色和轮廓搜索候选人脸。用ＰＡｏｅｔｉ利再Ｃ进行模式匹配确认，踪准确率高．时少，光照对肤色的跟耗但影响和遮挡情况下会使跟踪效果变差。Ｗａｇ等人用多个ｎ利目标跟踪器与人脸检测结合，时跟踪多张人脸，时性较同实好，算法较复杂。Ｚｏ但ｈｕ等四合人脸运动信息，过使用跟结通踪稳定系数解决多人脸跟踪过程中目标发生粘连重叠或由于目标检测质量造成跟踪目标丢失等问题，不能处理目标但被完全遮挡的情况。从目标跟踪机理分析，脸跟踪过程可人

改进CamShift算法的眼动跟踪方法

边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时，自动更新模板，根据历史运动轨迹预测虹膜中心。
实验表明，该方法能有效改善眼动跟踪性能，且定位虹膜精确、错误率低、速度快，预测虹膜中心与实际虹膜中心相差极小，达到了准确性、鲁棒性和实时性的要求。关键词：眼动跟踪；改进算法；边缘直方图；特征融合；噪声抑制
黄园刚，桑
摘
楠计算机科学与工程学院；ｂ．信息与软件工程学院，成都６１００５４）要：针对ＣａｍＳｈｉｉ跟踪算法仅采用颜色特征，ｆ在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等
情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题，提出一种基于改进ＣａｍＳｈｉｆｔ算法的眼动跟踪方法。在ＣａｍＳｈｉｆｔ算法中，计算边缘直方图分布，在颜色特征基础上融合边缘特征，同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响，并利用基于
ｉｎｔｈｅＳｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｓｉｍｉｌａｒｃｏｌｏｒｏｂｊｅｃｔｓ，ｒａｐｉｄｍｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｈｅａｄｏｒｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｉｒｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｙｅｔｒａｃｋｉｎｇ
ａｆｕｓｉｏｎｏｆｅｄｇｅｆｅａｔｕｒｅａｎｄｃｏｌｏｒｆｅａｔｕｒｅ，ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｓａｔｕｒａｔｉｏｎｃｏｍｐｏｎｅｎｔ，ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄｎｏｉｓｅ，ａｎｄｕｓｅｄａｃｕｓｔｏｍｃｒｉｔｅｒｉａｂａｓｅｄＯｎｅｄｇｅｆｅａｔｕｒｅｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｉｉｒｓｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｗｈｅｎｉｔｈａｐｐｅｎｅｄ，ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｕｐｄａｔｅｄｔｈｅｔｅｍｐｌａｔｅａｎｄ

基于ORB特征点匹配的改进Camshift运动目标跟踪算法

基于ORB特征点匹配的改进Camshift运动目标跟踪算法谢红;原博;解武【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2016(043)005【摘要】在运动目标跟踪方面，当前比较常用的算法就是Camshift算法。

针对该算法容易产生目标丢失的情况，在本文中提出一种基于ORB（oriented brief）特征点匹配的Camshift改进算法。

原Camshift算法可以从目标的颜色直方图模型得到每帧图像的反向投影图，根据目标的大小自适应地调整搜索窗口尺寸，并迭代计算各目标窗口的质心位置，从而自适应地扩展搜索窗口。

但是当发生目标丢失的情况时，缺少重新寻找得到目标的机制。

本文通过引入ORB算法对运动目标进行匹配从而解决了这个问题。

仿真实验结果表明，改进算法相对原算法具有良好的跟踪效果，可以实现持续跟踪。

【总页数】7页(P7-13)【作者】谢红;原博;解武【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.基于SIFT特征匹配的CamShift运动目标跟踪算法 [J], 马正华;顾苏杭;戎海龙2.基于改进ORB算法的图像特征点提取与匹配方法 [J], 杨弘凡;李航;陈凯阳;李嘉琪;王晓菲3.基于改进ORB算法的图像特征点提取与匹配方法 [J], 杨弘凡;李航;陈凯阳;李嘉琪;王晓菲4.基于改进ORB算法的特征点匹配研究 [J], 周涵;马增强;许丹丹;钱荣威5.基于改进ORB算法的特征点匹配研究 [J], 周涵;马增强;许丹丹;钱荣威因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

camshift 均值漂移算法

camshift 均值漂移算法Camshift（Continuously Adaptive Mean Shift）是一种图像目标追踪算法，它是基于均值漂移算法的改进版本。

这个算法可以在视频中实时追踪一个会随着时间变化而移动的目标。

均值漂移算法最早是由Dorin Comaniciu和Peter Meer在1999年提出的。

它最初用于图像分割，但后来被扩展为目标追踪算法。

Camshift算法从图像的直方图开始，使用直方图反向投影技术来定位目标。

直方图反向投影是一个将颜色分布映射回图像中的像素的过程。

这允许我们将图像中的像素分类为属于目标和不属于目标的像素。

在初始化时，我们需要选择一个感兴趣的区域作为目标。

然后，计算该区域的颜色直方图，这个直方图表征了目标的颜色分布。

接下来，我们将这个直方图用来计算整个图像的直方图反向投影。

下一步是对反向投影图像应用均值漂移算法。

均值漂移算法通过计算像素的梯度来找到像素的最高密度区域。

然后，它使用这个最高密度区域的中心作为新的感兴趣区域，并重复这个过程，直到达到指定的停止条件。

Camshift算法通过对均值漂移算法进行改进，使得它可以自适应地调整搜索窗口的大小和形状。

在每次迭代中，Camshift算法都会根据目标的移动方向来缩小搜索窗口的大小，并根据目标的形状来调整搜索窗口的形状。

这使得算法在目标发生形变或者方向变化时依然能够准确地跟踪目标。

Camshift算法在实际应用中具有广泛的使用。

它可以用于实时目标追踪，例如自动驾驶系统中的车辆追踪和行人追踪。

此外，它还可以用于视频监控和安全系统中的目标跟踪。

虽然Camshift算法在目标追踪中表现出色，但它也有一些局限性。

例如，当目标的颜色与背景颜色相似时，算法可能会出现跟踪错误。

此外，Camshift算法对光照变化也比较敏感。

为了克服这些问题，研究人员提出了很多改进的版本。

例如，有些研究人员通过将其他特征，如纹理和形状信息，引入到算法中来增强Camshift的性能。

基于改进Camshift算法的多目标自适应跟踪

（）２计算当前帧ｋ的帧问差分二值图像Ｂ
口｛｝０
１
其中，，ｋ分别为当前帧和上一帧图像，Ｉ１１ｋ．（）３利用二值图像Ｂ更新背景ＢＷｋｋ
是判断第ｋ帧是否有变化的阀值【实验中取２）５
一
．
～
其中为更新系数，取０２．
摘
要：针对多目标跟踪中常因目标问遮挡、融合、分离等导致跟踪失败，提出了用动态背景建模技术和ＲＧＢ三通道
色差法获取目标群组，然后利用Ｋａｎ滤波器预测运动目标初始参量，再用改进的Ｃｍｓｉ算法逐步迭代逼近各个目标精ｌｍａａｈｆｔ
确位置，实现了对多目标的自适应跟踪经大量实验证明，本算法目标识别能力强，抗噪声性能好，跟踪速度快。
度信息；而对于面积小于某个阀值（实验中设Ｔ＝０的孤立区域要删掉。最后前景区域中余下了的就是最终获得的运动日标ａ３）
群／其中为日标个数。图２足对运动车辆视频进行背景建模和目标提取截图。图２ｂ是将原图２ａ与背景帧做差（）（）
后经数学形态学等处理后得到的３个车辆目标。
关键词：Ｃｍｓｉ；多目标跟踪；自适应；ｋｌｎａｈｆｔａｍａ
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９
文献标识码：Ａ
文章编号：１７— ２９（００－０００３２１２１）１０７～３６２
运动目标的检测、跟踪是计算机视觉研究的重要内容，被广泛用于智能视觉监控、视频检索等领域。由于运动视频受光线、目标动态变化影响使目标检测和跟踪变得非常困难，尤其对多个运动目标进行同时跟踪，目标间发生遮挡、融合、分离导致跟踪变得异常艰难。文献 … 提出了基于Ｍｅｎｈｆ的多目标粒子滤波跟踪算法设计，但Ｍｅｎｈｆ算法不但对抗遮挡ａＳｉｔａＳｉｌ能力比较差，而且不具有搜索窗自适应功能；文献【］提出用水平集法对多运动目标进行分割；文献【】提出用多个摄像机２３构建系统来处理多个运动目标相互遮挡的问题，但这种系统造价较高且算法复杂，实时性差；本文在研究了多运动目标的颜色特征、运动规律后，使用背景差分法建立动态背景模型，将当前帧同背景帧做差分获得运动目标，通过Ｋｌｎ滤波方法ａｍａ对各目标在下一帧的初始位置进行预测后，再调用Ｃｍｓｉ逐次逼近各个目标的精确位置，经实际应用取得了较好的效果。ａｈｆｔ

水下机器人自主导航中路径规划和目标跟踪算法研究

水下机器人自主导航中路径规划和目标跟踪算法研究随着科技的不断进步，人类对水下世界的探索也越来越深入。

而水下机器人作为一种重要的探测工具，其自主导航技术也日趋成熟，引起了广泛关注。

其中，路径规划和目标跟踪算法是影响水下机器人自主导航能力的重要方面。

本文将就此展开讨论。

一、路径规划算法路径规划算法是指针对水下机器人在复杂水下环境中的任务需求，通过算法预先规划出一条最优路径，使水下机器人能够准确、快速地到达目的地。

主要有以下几种算法：1. A*算法A*算法是一种经典的搜索算法，利用一个估价函数来评估决策的好坏，从而找到一条最优路径。

优点是能够在计算量较小的情况下找到全局最优解。

缺点则是可能会出现局部最优解，容易被局部地形或障碍物所干扰。

2. D*算法D*算法是针对A*算法的局限性进行改进的一种算法。

它通过维护一张“路径图”，在机器人行进的过程中动态更新地图信息，从而实现全局路径规划。

相比于A*算法，D*算法避免了局部最优解的出现，但计算量会相对较大。

3. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种随机构树搜索算法。

该算法以起点为根节点，采用随机方式向各个方向扩展，形成枝叶伸展的树状结构，最终找到目标位置。

优点是能够在复杂环境中高效地搜索路径，但精度相对较低。

二、目标跟踪算法目标跟踪算法是指针对水下机器人的检测任务，在识别目标后自主跟踪目标，并在其运动过程中动态调整轨迹，实现精准检测及定位。

主要有以下几种算法：1. CAMShift算法CAMShift（Continuously Adaptive Mean Shift）算法是针对物体跟踪而设计的一种统计算法。

该算法通过一个连续的均值漂移过程，实现了对目标运动轨迹的跟踪。

算法适用于目标具有不规则轮廓或变形的情况，但对光线变化敏感。

2. KCF算法KCF（Kernelized Correlation Filter）算法是一种基于快速相关滤波器的物体跟踪算法。

基于改进Camshift算法的运动对象跟踪研究

２运动对象跟踪的常见问题
运动对象跟踪技术在许多领域中都发挥着非常重要的作用，但是由于下列因素的存在，到目前为止对运动对象进行跟踪仍然是一项比较复杂的任务：
・
从现实世界中的三维物体映射到图像或视频中的目标对象的运动过程比较复杂。
ｓｕｒｅｄ．
ＫｅｙＷｏｒｄｓｍｏｔｉｏｎｔｒａｃｋ，Ｃａｍｓｈｉｆｔ，ｓｃｅｎｅｃｈａｎｇｅ，ｔｉｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｍｅｔｈｏｄ，ｍｏｔｉｏｎｌｏｓｔＣｌａｓｓＮｕｍｌ￣ｒＴＩ３８３
（１．Ｎｏ．９１２０ｄａｏ２６６０００）
（２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｖａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ。Ｗｕｈａｎ４３００３３）
ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｉｓｂｕｉｌｔｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｔｒａｃｋｉｎｇｌｏｓｔａｎｄｒｅｇｕｌａｔｅｉｔ．ＴｈｕｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣａｍｓｈｉｆｔｓｕｃｈａｓｔｈｅｖｉｄｅｏｃａｍｅｒａ ’ ｓｓｈａｋｉｎｇ，ｔｈｅｉｒｒｅｇｕｌａｒｍｏｖｅｍｅｎｔｏｆｍｏｔｉｏｎ，ｔｈｅｓｃｅｎｅｃｈａｎｇｅａｎｄｓｏｏｎａｒｅｓｏｌｖｅｄ．Ｔｈｅｎｔｈｅｒｅａｌ－ｔｉｍｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｍｏｔｉｏｎｔｒａｃｋｉｎｇｉｓａｎ —

视频序列目标跟踪系统的设计

视频序列目标跟踪系统的设计
周娜;裴海龙;袁玲
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2008(000)002
【摘要】提出一种自行设计的视频序列目标跟踪系统,采用C/S模式将视频教据传送给Linux终端,通过颜色直方图反投影,将每帧RGB输入图像转换为二维的颜色概率分布图像,基于CAMShift算法计算目标跟踪窗口的位置和大小.Linux终端的图形用户界面采用GTK+图形库设计.为了提高数据的传输效率,在客户端引入定时器,对解压后的视频数据定时读取.实验结果表明,在目标有遮挡、旋转等情况下,系统仍能有效跟踪,能够满足实际应用的需求.
【总页数】4页(P90-93)
【作者】周娜;裴海龙;袁玲
【作者单位】华南理工大学自动化科学与工程学院,广州,510641;华南理工大学自动化科学与工程学院,广州,510641;华南理工大学自动化科学与工程学院,广
州,510641
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种机载红外搜索跟踪系统多目标跟踪精度测试系统设计 [J], 杨旭;何江宁;陈洪亮;李莉
2.基于Arduino的目标跟踪系统设计 [J], 杨传琪;杨树蔚;刘咏梅;闫克丁
3.基于AM5708的智能多目标跟踪监控系统设计 [J], 薛培康;杜红棉;王玮;李若愚
4.基于Arduino的目标跟踪系统设计 [J], 杨传琪;杨树蔚;刘咏梅;闫克丁
5.基于机器视觉的航母舰面目标跟踪系统设计 [J], 王正;田少兵;朱兴动;范加利因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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标记运动目标
三、背景差法
当前图像的像素值与背景图像的像素值相减
Dk (x, y) fk (x, y) Bk (x, y)
通过设置一定的阈值，分割运动目标。
1 Tk (x, y) 0
Dk (x, y) T Dk (x, y) T
Page ▪ 9
背景差法检测效果
三、帧差法
帧间差法是将连续的两帧图像或三帧图像像素相减，像素变化大于一定阈值，认为存在运动物体引起，则为前景，通过对运动物体标记，确定目标的位置。
KNN学习是一种统计分类器，是经典的机器学习算法之一。 KNN算法又叫K最邻近分类算法，每个样本都可以用它最接近
的k个邻居来代表。已知一个样本空间里的部分样本分成几个类，待分类的数据通
过找出与自己最接近的K个样本，由这K个样本决定待分类数据为哪一类。
Page ▪ 15
基于KNN的分类
三、KNN机器学习算法
Page ▪ 5
平台搭建工作
OpenCV3和contrib模块
摄像头
树莓派3B+平台 Raspbian(Linux)操作系统
系统平台搭建
树莓派3B+是基于ARM Cortex-A53的微机主板，1.2GHz的64位四
核处理器，树莓派处理平台可以通过USB摄像头采集图像，实验中采
用测试视频进行实验，安装OpenCV3和Contrib模块，显示器使用
HDMI连接。
Page ▪ 6
三、运动目标检测的相关技术
运动目标的准确分割，对于获取目标的特征信息非常重要，直接影响到进一步的运动目标跟踪的处理，传统的运动目标检测算法主要有背景差法，帧间差法，光流法，这些方法都有各自的缺点和不足，不能准确分割运动目标。本文选用基于KNN的背景分割器进行运动目标检测。
图像序列
标记目标
Page ▪ 13
MOG2背景分割阈值处理
形态学滤波
轮廓检测
混合高斯模型实现检测的过程
三、OpenCV3-混合高斯模型检测效果
未出现丢失目标的情况，较背景差法有了很大的改善。但阴影、光照变化等各种因素也会影响混合高斯模型，检测目标同样是通过阈值比较。
Page ▪ 14
三、KNN机器学习算法
Page ▪ 17
三、主要工作-运动目标检测效果比较
对背景差法、混合高斯模型、KNN背景分割的二值化图像进行比较，前景目标为白色，背景为黑色。图中背景差法分割效果差，MOG2混合高斯模型分割的效果较KNN分割效果差，本文选择KNN背景分割器来进行运动目标检测。
di (x) ki，i 1,2,...a
判定准则：
m im1,2a,.x..,a(max(di (x))
Page ▪ 16
三、OpenCV3-KNN检测效果
通过机器学习的方法提高背景检测的效果，执行背景分割。对每帧的环境进行学习，对不同帧比较，根据以前的帧按时间推移的方法来提高运动分析。可以计算阴影，排除检测图像的阴影区域，关注实际特征。
假设数据集合为
y(i) j
,i
1,2,...,a,
j
1,2,...,Ni , N
N a
i1 i
判断函数为：
di (x)
min
j 1, 2,..., N i
x
y
i j
,i 1,2,..., c
设k1, k2,..., ka 分别是k个最近邻样本属于wa样本的数目，定义wa类的
判决函数：
教学楼的彩色特征点较为稳定，行人的走动引起局部光流变换，伴随着特征点形成轨迹。
Page ▪ 12
三、混合高斯模型-背景分割器
混合高斯模型：利用K个高斯混合模型，描述各个像素点在不同时间的颜色，像素基于时间序列分布，对颜色时间的长短进行加权，背景像素比其他像素具有更长的时间。对于输入场景自动选择高斯分量的数量，简单的场景只有更重要的高斯分量，提高运算速度。
1
2
3
Page ▪ 7
背景差方法帧间差方法
光流法
三、背景差法
背景差法是在静态场景中预先确定背景，背景要求没有前景物体和尽可能少的噪声，新输入的图像与背景模型作差，差分之后阈值处理，分离前景和背景的。
Page ▪ 8
图像序列灰度变换高斯滤波
背景模型建立
当前图像
差分运算
阈值处理
形态学
二、系统总体设计
视频序列
KNN 运动检测
图像预处理
运动目标检测
目
标
初始
CamShift 跟踪算法
Kalman 滤波算法
显示
化
检测与跟踪
结果显示
系统选用嵌入式树莓派平台，通过KNN机器学习算法的背景分割器来实现目标检测，较传统的手动选择跟踪目标，KNN背景分割器自动分割运动目标，自动初始化目标框，结合Kalman滤波器在当前帧的运动状态进行预测，利用CamShift算法对目标进行跟踪，将跟踪结果进行显示。
第k-1帧图像与第k帧做差分运算：
Dk (x, y) fk (x, y) fk 1(x, y)
进行二值化，分离运动目标和背景：
1 Tk (x, y) 0
Dk (x, y) T Dk (x, y) T
运动区域的差分值容易被凸显，在动态背景中不需要建模背景，但帧差法提取信息不完整导致空洞现象；亮度变化的区域经常被误检，运动过快会丢失目标。
基于改进CamShift算法的嵌入式目标跟踪系统设计
Page ▪ 1
专业电子与通信工程(专硕)
目录
1 一、研究背景及意义 2 二、系统总体设计 3 三、运动目标检测算法比较 4 四、目标跟踪算法实现 5 五、改进算法及实验
Page ▪ 2
一、研究背景及意义
运动目标跟踪在军事，机器人，智能交通，公共安全等领域有着广泛的应用。例如，在车辆违章抓拍系统中，车辆的跟踪就是必不可少的。在智能交通中，人、动物、车辆等大型运动目标的检测与跟踪也是整个系统运行的关键所在。在安防领域，区域入侵检测。所以，在目标跟踪是视觉领域一个很重要的分支。
Page ▪ 10
三、光流法
光流法是给图像中的每一个像素点赋予一个光流矢量（即速度矢量），当物体和图像背景存在相对运动时，运动物体所形成的速度矢量必然和邻域背景速度矢量不同。通过对序列图像光流场的分析，计算出运动场后，对场景进行分割，从而检测出运动目标。
Page ▪ 11
三、光流法-实验检测效果