ppt运动目标检测与跟踪
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第五章光电信息处理技术成像目标探测与跟踪技术.pptx
器
光光光光光光光光光 光光光光光光光光光
光光光光光
一、成像探测与跟踪系统概述
研究现状（国际）
1997年，美国国防高级研究项目署设立了以卡内基梅隆大学牵头，麻省理工 学院等高校参与的视觉监控重大项目VSAM，主要研究用于战场及普通民用 场景监控的自动视频理解技术。
1999年，美国康奈尔大学计算机系设计了一套航拍视频检测与持续跟踪系 统，该系统能够对多运动目标实现长时间的准确跟踪，即使发生短时间内 目标被遮挡或目标时静时动的情况 。
一、成像探测与跟踪系统概述
红外监控系统
一、成像探测与跟踪系统概述
什么是视频(成像)目标跟踪？
一、成像探测与跟踪系统概述
什么是视频(成像)目标跟踪？
一、成像探测与跟踪系统概述
成像跟踪系统流程及框图
监视器
摄像头 伺候机构
图像预处理
目标特性分析、
数
特征提取
字
信
号
处
自动跟踪
目标识别
目标检测
理
图像分割
主要内容
成像探测与跟踪系统概述 运动目标检测方法 成像目标跟踪方法 目标跟踪技术应用及发展
二、运动目标检测
1、静止背景下的目标检测
帧差分法：
g x, y ft1 x, y ft x, y
g x, y
ft1 x, y
ft x, y
=
-
静态场景帧差的一个例子
二、运动目标检测
视频序列运动检测
该系统在运动背景估计与补偿中所涉及的主要技术是基于KanadeLucas-Tomasi算法的特征点跟踪和基于M估计的鲁棒性仿射参数估计。然后 利用三帧差减的方法检测目标运动，利用形态学操作分割图像并定位运动目 标。对多目标进行标记之后，利用Hausdorff距离匹配和模板更新的方法对目 标进行长时间的跟踪。
雷达信号处理PPT电子教案-第七讲动目标检测
。
滤波
抑制噪声和其他干扰信号，提 高信号的信噪比。
混频
将接收到的信号从射频频段转 换到中频或视频频段，便于信
号处理。
自动增益控制
保持信号的相对稳定，防止因 目标距离远近导致的信号幅度
变化。
信号特征提取技术
多普勒频率提取
运动轨迹拟合
根据多普勒效应原理，提取出目标相对于 雷达的运动速度对应的频率信息。
展望
随着技术的不断发展，雷达信号处理将在智能交通、无人驾驶、无人机侦察等 领域发挥越来越重要的作用，动目标检测技术也将迎来更广阔的发展空间和应 用前景。
感谢您的观看
THANKS
人工智能融合
随着人工智能技术的发展，动目标检测将与人工智能技术进一步 融合，提高检测的准确性和实时性。
多传感器融合
利用多传感器融合技术，动目标检测将能够更好地处理复杂环境和 多变情况，提高目标检测的可靠性。
网络化与分布式处理
未来动目标检测技术将朝着网络化和分布式处理方向发展，实现大 规模数据处理和信息共享。
雷达信号处理ppt电子教案第七讲动目标检测
目录
• 引言 • 动目标检测的基本原理 • 动目标检测的雷达信号处理技术 • 动目标检测的实际应用 • 总结与展望
01
引言
课程背景
01
雷达信号处理是现代雷达系统中 的关键技术，动目标检测是其重 要组成部分。
02
随着雷达技术的不断发展，对雷 达信号处理的要求也越来越高， 动目标检测技术也得到了广泛的 应用。
信号接收
雷达接收到回波后， 将其转换为可处理的 电信号。
信号预处理
对接收到的信号进行 放大、滤波等处理， 以提高信号质量。
信号特征提取
滤波
抑制噪声和其他干扰信号，提 高信号的信噪比。
混频
将接收到的信号从射频频段转 换到中频或视频频段，便于信
号处理。
自动增益控制
保持信号的相对稳定，防止因 目标距离远近导致的信号幅度
变化。
信号特征提取技术
多普勒频率提取
运动轨迹拟合
根据多普勒效应原理，提取出目标相对于 雷达的运动速度对应的频率信息。
展望
随着技术的不断发展，雷达信号处理将在智能交通、无人驾驶、无人机侦察等 领域发挥越来越重要的作用，动目标检测技术也将迎来更广阔的发展空间和应 用前景。
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THANKS
人工智能融合
随着人工智能技术的发展，动目标检测将与人工智能技术进一步 融合，提高检测的准确性和实时性。
多传感器融合
利用多传感器融合技术，动目标检测将能够更好地处理复杂环境和 多变情况，提高目标检测的可靠性。
网络化与分布式处理
未来动目标检测技术将朝着网络化和分布式处理方向发展，实现大 规模数据处理和信息共享。
雷达信号处理ppt电子教案第七讲动目标检测
目录
• 引言 • 动目标检测的基本原理 • 动目标检测的雷达信号处理技术 • 动目标检测的实际应用 • 总结与展望
01
引言
课程背景
01
雷达信号处理是现代雷达系统中 的关键技术，动目标检测是其重 要组成部分。
02
随着雷达技术的不断发展，对雷 达信号处理的要求也越来越高， 动目标检测技术也得到了广泛的 应用。
信号接收
雷达接收到回波后， 将其转换为可处理的 电信号。
信号预处理
对接收到的信号进行 放大、滤波等处理， 以提高信号质量。
信号特征提取
目标检测目标跟踪报告ppt课件
26
• 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。
• 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。
人工智能图像处理师的培训ppt主题与课程 (3)
图像识别
通过训练模型，实现对特定对象 的识别，如人脸识别、车牌识别 等。
目标检测与跟踪
目标检测
在图像中定位并识别出特定的物体或 区域，如人脸、手势、物体等。
目标跟踪
对视频序列中的运动目标进行连续跟 踪，实现运动轨迹的提取和分析。
图像生成与增强
图像生成
利用生成对抗网络（GAN）等技术，生成全新的图像或对原始图像进行风格转 换。
计算资源
需要高性能的GPU或TPU等计算资源进行 训练和推理。
隐私和安全
在处理图像数据时，需要确保数据隐私和 安全。
人工智能图像处理的未来发展方向
01 自动化标注
研究自动标注技术，减少人工 标注的工作量。
02 模型优化
研究更有效的模型压缩和剪枝 技术，提高模型的效率和性能 。
03 边缘计算
将人工智能图像处理技术应用 到边缘设备上，降低计算资源 和网络带宽的需求。
提供深度学习算法实现和训练的工具 ，如TensorFlow、PyTorch等。
卷积神经网络（CNN）
专门用于图像处理的神经网络，通过 局部连接和共享权重的卷积层实现高 效的图像特征提取。
03
人工智能图像处理技术
图像分类与识别
图像分类
利用深度学习技术，将输入的图 像自动分类到预定义的类别中， 如动物、植物、交通工具等。
医学影像分析需要考虑数据的质量和标注的准确性问题，同时还需要解决医学影像中存在的 噪声、伪影等问题，以及不同设备间的影像差异问题。
05
人工智能图像处理的挑战与未来发展
人工智能图像处理的挑战
数据标注
需要大量的人工标注数据，以训练深度学 习模型。
模型泛化
模型在训练数据上的表现良好，但在新数 据上表现不佳。
通过训练模型，实现对特定对象 的识别，如人脸识别、车牌识别 等。
目标检测与跟踪
目标检测
在图像中定位并识别出特定的物体或 区域，如人脸、手势、物体等。
目标跟踪
对视频序列中的运动目标进行连续跟 踪，实现运动轨迹的提取和分析。
图像生成与增强
图像生成
利用生成对抗网络（GAN）等技术，生成全新的图像或对原始图像进行风格转 换。
计算资源
需要高性能的GPU或TPU等计算资源进行 训练和推理。
隐私和安全
在处理图像数据时，需要确保数据隐私和 安全。
人工智能图像处理的未来发展方向
01 自动化标注
研究自动标注技术，减少人工 标注的工作量。
02 模型优化
研究更有效的模型压缩和剪枝 技术，提高模型的效率和性能 。
03 边缘计算
将人工智能图像处理技术应用 到边缘设备上，降低计算资源 和网络带宽的需求。
提供深度学习算法实现和训练的工具 ，如TensorFlow、PyTorch等。
卷积神经网络（CNN）
专门用于图像处理的神经网络，通过 局部连接和共享权重的卷积层实现高 效的图像特征提取。
03
人工智能图像处理技术
图像分类与识别
图像分类
利用深度学习技术，将输入的图 像自动分类到预定义的类别中， 如动物、植物、交通工具等。
医学影像分析需要考虑数据的质量和标注的准确性问题，同时还需要解决医学影像中存在的 噪声、伪影等问题，以及不同设备间的影像差异问题。
05
人工智能图像处理的挑战与未来发展
人工智能图像处理的挑战
数据标注
需要大量的人工标注数据，以训练深度学 习模型。
模型泛化
模型在训练数据上的表现良好，但在新数 据上表现不佳。
《计算机视觉》教学课件 第10章1-目标检测和物体追踪1
• 端到端的单个神经网络 • 将图片均分为S*S的锚框，每个锚框预测B个目标框 • 一个类别存在于一个给定目标框中的概率需要根据网络输出进行简单运算得到 • 优化版本可达155帧率 • YOLOv1（2015）->YOLOv2（2016）->YOLOv3（2018）->YOLOv5（2020）…
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
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
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。
运动目标检测
大者表示有较小的方差与较大的出现概率，说明这些点在1~t时 间段内出现的概率较大，因此这些分布可以作为背景的描述。
从由首权部重选wi取,t 和前阈B值t 个T高斯(0分,1)布决作定为：该B点t 处ar的g背m景in模(型b w，i,t时变T )参数 Bt
b
i 1
运动目标检测的方法
背景相减法 背景相减法是目前运动检测中最常用的一种方法，
帧间图像补偿
全局运动参数矩阵M代表的是背景的运动，即 摄像系统的旋转、水平和垂直偏移运动。对当 前帧的像素坐标利用M矩阵进行变换，得到新 的坐标，并将原图中像素赋给该新坐标，即可 获取补偿后的结果图像，实现对帧间背景运动 的校正。
混合高斯模型建模
假设图像中的每一点的像素观测值和其他像素
点的观测值相互独立，在某时刻t，设像素点 的观测值为 Xt ，则时刻t观测值为Xt的概率可 以用具有K个高斯分布的混合高斯模型建模：
滑函数
是高斯平
得到一个二阶实对称矩阵M=[A,C;C,B],必然存在两个特征值
代表2 自相关的主曲率。
和1
，
提取特征点
如果特征值1和2是极大值时，则点(x,y)是一个特征点。
即满足：R det(M ) k • trace2 (M ) T ，其
中，det M 1 2，traceM 1 ，2 这里T是
运动目标检测的简介 运动目标检测的预处理
帧间背景校正 混合高斯模型建模
运动目标检测的方法 卡尔曼滤波 粒子滤波
运动目标检测的简介
运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区 域并将运动目标从背景图像中提取出来。
通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后 处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像 素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于 后期处理非常重要。
《目标跟踪》课件
目标跟踪技术经历了传统的特征提取方法到深度学习方法的转变，实现了更准确、更快速的 目标跟踪。
目标跟踪技术未来的应用前景
随着计算机视觉和人工智能的发展，目标跟踪技术将在智能交通、安防监控等领域实现更广 泛的应用。
引领目标跟踪技术发展的领军企业
一些技术领先的企业，如Google、Facebook、华为等，正致力于目标跟踪技术的研究和应 用。
1
物体检测
常用的物体检测算法包括直方图目标检测、基于区域的CNN物体检测等，用于 检测视频中的目标。
2
物体跟踪
基于相关滤波的目标跟踪算法和深度学习目标跟踪算法等，可以实时追踪目标的 位置和运动。
常见的物体检测及跟踪算法
1 直方图目标检测
通过对目标的颜色和纹理特征进行建模，实 现在视频中的准确检测与定位。
《目标跟踪》PPT课件
目标跟踪是一项重要的技术，该课件将介绍目标跟踪的定义、应用场景、技 术原理，以及常见的物体检测和跟踪算法，还会展望未来的发展趋势。
什么是目标跟踪
目标跟踪是指根据预定的目标，在视频中实时追踪并确定其位置和运动轨迹的踪的定义
目标跟踪是一种针对特定目 标进行的视觉分析技术，它 能从视频中识别、追踪并分 析目标的运动。
目标跟踪的应用场景
目标跟踪技术可以应用于视 频监控、智能交通、人机交 互、虚拟现实等领域，提供 更智能化、交互性更强的体 验。
目标跟踪的分类
目标跟踪可以分为单目标跟 踪和多目标跟踪两种类型， 根据需求选择适合的目标跟 踪算法。
目标跟踪的技术原理
目标跟踪技术基于物体检测和物体跟踪的原理。物体检测用于识别视频中的目标，而物体跟踪用 于追踪目标的位置和运动轨迹。
2 基于区域的CNN物体检测
目标跟踪技术未来的应用前景
随着计算机视觉和人工智能的发展，目标跟踪技术将在智能交通、安防监控等领域实现更广 泛的应用。
引领目标跟踪技术发展的领军企业
一些技术领先的企业，如Google、Facebook、华为等，正致力于目标跟踪技术的研究和应 用。
1
物体检测
常用的物体检测算法包括直方图目标检测、基于区域的CNN物体检测等，用于 检测视频中的目标。
2
物体跟踪
基于相关滤波的目标跟踪算法和深度学习目标跟踪算法等，可以实时追踪目标的 位置和运动。
常见的物体检测及跟踪算法
1 直方图目标检测
通过对目标的颜色和纹理特征进行建模，实 现在视频中的准确检测与定位。
《目标跟踪》PPT课件
目标跟踪是一项重要的技术，该课件将介绍目标跟踪的定义、应用场景、技 术原理，以及常见的物体检测和跟踪算法，还会展望未来的发展趋势。
什么是目标跟踪
目标跟踪是指根据预定的目标，在视频中实时追踪并确定其位置和运动轨迹的踪的定义
目标跟踪是一种针对特定目 标进行的视觉分析技术，它 能从视频中识别、追踪并分 析目标的运动。
目标跟踪的应用场景
目标跟踪技术可以应用于视 频监控、智能交通、人机交 互、虚拟现实等领域，提供 更智能化、交互性更强的体 验。
目标跟踪的分类
目标跟踪可以分为单目标跟 踪和多目标跟踪两种类型， 根据需求选择适合的目标跟 踪算法。
目标跟踪的技术原理
目标跟踪技术基于物体检测和物体跟踪的原理。物体检测用于识别视频中的目标，而物体跟踪用 于追踪目标的位置和运动轨迹。
2 基于区域的CNN物体检测
目标的检测.ppt
相关工作
第二类方法是从过去的一组观测图像当中按照 一定的假设选择像素灰度构成当前的背景图像， 这类方法的优点在于背景的初始化与场景中是否 存在运动的前景无关，同时能够有效避免混合现 象。但是，由于这类方法是从过去的一段图像序 列中重构背景图像，因此不如第一类方法能够适 应迅速的场景变化，而是产生一定的时间延迟， 但这个问题对于长时间图像监视和跟踪系统的影 响不大。本文的背景重构算法属于第二类方法。
运动目标检测、提取
主 讲：刘 龙
2020年10月6日
研究现状
已经出现了众多的视觉跟踪算法。 ▲视觉跟踪问题进行分类
●摄像机的数目：单摄像机Vs多摄像机 ●摄像机是否运动：摄像机静止Vs摄像机运动 ●场景中运动目标的数目：单运动目标Vs多运动目标 ●场景中运动目标的类型：刚体Vs非刚体 ●传感器的种类：可见光图像Vs红外图像
小结
问题的提出
在视频监视系统中，运动目标的检测与分割是 个非常重要的问题，尤其在复杂环境中对运动目 标进行检测时，由于受到环境噪声的影响，往往 很难检测到完整的或者真实的运动目标。运动检 测的方法很多，这些方法可以分为三类：
基于光流的运动检测。 基于相邻帧图像差分的运动检测。 基于背景差的运动检测。
步骤4：选择频率最大的灰度值作为该像素点的 背景灰度值。
将灰度值一致区间中最大像素数与所对应的平均灰度值
分别记为 nbackground w 和 background ，有下式 nbackground max( n1, n2 ,, nq )
w ( background x, y) w ( background x, y) 即像素点(x,y)所对应的背景像素点的灰度值为w ( background x, y)
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第20代
第50代
若干遗传代后收敛情况
第10代
第20代
第50代
图像序列跟踪结果
遮挡造成 适应度下降
计算时间统计对比
汇报提纲
一、目标跟踪 二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望
移动平台下的目标跟踪
• 检测背景运动并补偿
块匹配补偿背景运动
子块划分
块匹配
背景运动补偿
受光照影响明显； r, g, b３维空间增大了计算复杂度； 易受颜色相近背景的干扰。
解决办法：
寻找克服光照的颜色空间； 将３维颜色空间降维。
2021/3/14
降维后的颜色空间：
2021/3/14
分片匹配
汇报提纲
一、目标跟踪 二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望
区域确定
• 特征丰富的区域
• Bad
• Good
Approach
• Evaluating Feature Richness
• Color Orientation • CEnotdroepsy
移动平台下的目标跟踪
先前帧
特征熵
抽取的特征区域
Approach
• Covariance Matching
2021/3/14
特征抽取：
时域： 几何形状：边缘、轮廓、线条（抗光照） 纹理： 纹理丰富的目标 颜色： 颜色信息 （受光照影响大）
频域： 小波特征，傅立叶
2021/3/14
几种稳定的图像特征：
形状特征：
目标的形状是一个二元的图形，代表了目标的 边缘轮廓，因此许多图像分析的问题都可简化 为形状分析，形状分析的目的是简化原始图像 并且保留目标的形状特征。对目标的形状特征 做适当的量化处理就可以得到尺寸、旋转、光 照不变的形状描述，同时，形状匹配不受光照 2条021/件3/14 的影响，使得目标识别更稳定。
目标跟踪
应用领域:安防监控,交通管理,体育分析, 军事识别，人机交互…..
目标跟踪
应用领域:安防监控,交通管理,体育分析, 军事识别，人机交互…..
目标跟踪
应用领域:安防监控,交通管理,体育分析, 军事识别，人机交互…..
目标跟踪
应用领域:安防监控,交通管理,体育分析, 军事识别，人机交互…..
形状上下文（shape context):
以其中某个点与其他n-1个点构成n-1个向量
L
缺点：受遮挡影响，背景复杂不易提取边缘 解决办法：提取特征丰富点
2021/3/14
颜色特征：
颜色属于目标的物理属性，在跟踪过程中 得以保持稳定。且抗缩放、旋转、遮挡、 三维视角变化的影响。
缺点:
(1) (2) (3)
Dt
(x,
y)
=
1, 0,
It(x, y)- It-1 otherwise
(x,
y) > T
Default:T=60
优点：鲁棒性好，运算量小，易于软件实现
缺点：对噪声有一定的敏感性，运动实体内部也容易产生空洞现 象，阈值T缺乏自适应性，当光照变化时，检测算法难以适应环境 变化
背景相减法
背景相减法是目前运动检测中最常用的一种方法， 基本思想是将输入的图像与背景图像或背景模型进行比较， 通过判定灰度特征的变化，或用直方图等统计信息的变化来 分割运动目标。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于 动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 传统的背景相减法包括背景模型的建立，目标决策和背景模 型更新三个步骤。
பைடு நூலகம்
移动平台下的目标跟踪
移动平台下的目标跟踪
移动平台下的目标跟踪
移动平 台下的 Mean Shift 跟踪
谢谢！
R(x, y)
G( x, y)
B(x, y)
I xy ( x, y)
Covariance matrices
d (x, y)
I x (x, y)
I y ( x, y)
Approach
• Distance Measure of Covariance Matrices
Approach
• Compensation Of Global Motion
主要难点
背景混乱 目标被遮挡 缩放和旋转 光照变化 摄像机运动 非刚性目标
研究多特 征融合的 目标匹配 与跟踪算 法具有重 要的理论 意义和实
用价值
汇报提纲
一、目标跟踪 二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望
目标匹配的加速搜索
若干遗传代后收敛情况
第10代
视频中的目标跟踪技术
张旭光 燕山大学电气工程学院
汇报提纲
一、目标跟踪 二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望
汇报提纲
一、目标跟踪 二、主要难点 三、目标匹配的加速搜索 四、移动平台下的目标跟踪 五、未来展望
目标跟踪
目标跟踪是基于对图像序列的研究，力图从复 杂的背景中检测甚至辨认出运动目标，并且对 目标运动的规律加以预测，实现对指定的目标 进行准确且连续的跟踪。
目标跟踪
应用领域:安防监控,交通管理,体育分析, 军事识别，人机交互…..
帧间差分法
这种方法就是将前后两帧图像对应像素点的灰度值相减， 在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素灰度相差很小， 可以认为此处景物是静止的，如果图像区域某处的灰度变化 很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区 域标记下来，利用这些标记的像素区域，就可以求出运动目 标在图像中的位置。
检测实例：
（a）第1帧图像
（b）第2帧图像
（c）变化区域图像
（d）提取出的背景图像 （e）变化区域与背景差分图像 （f）运动目标检测结果
国内外对此类问题的解决办法：
基于目标建模定位：
目标建模
相似度度量
目标定位
基于滤波、数据关联： Kalman Filter , Particle Filter, PDAF