视频目标跟踪算法

南京理工大学

硕士学位论文

雷达目标跟踪算法研究

姓名?王莹

申请学位级别?硕士专业?通信与信息系统指导教师?王建新

20080605

硕士论文雷达目标跟踪算法研究

摘要

在众多领域?比如军事上的战场监视、防空系统?民用上的交通管制、机器智能、医疗器械?目标跟踪都是一个基本的或重要的问题。雷达跟踪系统中的关键就是目标跟踪算法的设计。随着应用的推广?各种新的技术被应用到雷达目标跟踪中来以适应更加复杂的环境。而目标跟踪中的一个核心部分就是滤波算法?本文重点研究了现阶段应用比较广泛的几种滤波算法?并讨论了这些跟踪算法目前所存在的问题。

本文首先概述了目标跟踪模型的建立?给出了几种常见的机动目标运动模型和量测模型坐标系的选择?在此基础上介绍了???滤波和?【??吖滤波?改进型仅??滤波?重点分析了??????滤波?包括扩展??????滤波?跟踪技术?通过建立相应的模型仿真了解到?标准??????滤波对于匀速直线运动跟踪效果较好?而基于???的跟踪方法对于线性或者弱机动性的目标有很精确的跟踪性能?但是?对于多维状态的跟踪系统????中的雅克比矩阵计算会很复杂也很困难。其次?本文还详细介绍了基于??????滤波的交互多模型?????????????????????????

目标跟踪算法的研究设计

西北工业大学明德学院本科毕业设计论文

目录

摘要 (1)

ABSTRACT (2)

第一章绪论 (4)

1.1课题研究背景和意义 (4)

1.2国内外研究现状 (5)

1.3本文的具体结构安排 (7)

第二章运动目标检测 (8)

2.1检测算法及概述 (8)

2.1.1连续帧间差分法 (9)

2.1.2背景去除法 (11)

2.1.3光流法 (13)

第三章运动目标跟踪方法 (16)

3.1引言 (16)

3.2运动目标跟踪方法 (16)

3.2.1基于特征匹配的跟踪方法 (16)

3.2.2基于区域匹配的跟踪方法 (17)

3.2.3基于模型匹配的跟踪方法 (18)

3.3运动目标搜索算法 (18)

3.3.1绝对平衡搜索法 (18)

3.4绝对平衡搜索法实验结果 (19)

3.4.1归一化互相关搜索法 (21)

3.5归一化互相关搜索法实验结果及分析 (22)

第四章模板更新与轨迹预测 (26)

4.1模板更新简述及策略 (26)

4.2轨迹预测 (28)

4.2.1线性预测 (29)

4.2.2平方预测器 (30)

1

西北工业大学本科毕业设计论文

4.3实验结果及分析： (31)

致谢 (36)

参考文献 (37)

毕业设计小结 (38)

41

西北工业大学明德学院本科毕业设计论文

基于opencv中光流法的运动

行人目标跟踪与检测

一、课题研究背景及方法

行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。

早期以静态图像处理中的分割、边缘提取、运动检测等方法为主。例如

（1）以Gavrila为代表的全局模板方法：基于轮廓的分层匹配算法，构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配, 从而识别出行人。为了解决模板数量众多而引起的速度下降问题，采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度。另外，匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换来度量两者之间的相似性。

（2）以Broggi为代表的局部模板方法：利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma大学开发的ARGO智能车中。

（3）以Lipton为代表的光流检测方法：计算运动区域内的残余光流；

（4）以Heisele为代表的运动检测方法：提取行人腿部运动特征；

（5）以Wohler为代表的神经网络方法：构建一个自适应时间延迟

第31卷第1期2010年1月

MICROCOMPUTERAPPLICATIONS

微　计　算　机　应　用

Vol131No11

Jay12010

基于视频的车辆检测与跟踪算法研究

蔡　力

(四川大学　电子信息学院　图像信息研究所　成都　610064)

摘要:基于视频的车辆检测以及车辆跟踪是智能交通系统中的重要部分。本文在混合高斯背景模型的基础上,通过差分法分割出检测目标,利用检测目标的位置信息和色彩信息,找到与之最匹配的目标轨迹,从而实现车辆的跟踪。实验表明,该方法具有很高的检测与跟踪效率,同时能够满足智能交通系统的适时性要求。关键词:视频检测　混合高斯背景　HSV颜色匹配　车辆跟踪

VehicleDetectionionVideo

i

ofElectronicsandInformationEngineering,Instituteimageinformation,SichuanUniversity,Chengdu,610064,China)

Abstract:Vehicledetectionandtrackingbasedonvideoisanimportantpartofintellecttrafficsystem1Onthepurposeoffindingth

武汉理工大学

本科生毕业设计（论文）

局部CamShift跟踪算法

学院（系）： 理学院 专业班级： 信计0703 学生姓名： 刘毅 指导教师： 楚杨杰

武汉理工大学毕业设计(论文)

学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：

年 月 日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

本学位论文属于1、保密囗，在 年解密后适用本授权书

2、不保密囗 。

（请在以上相应方框内打“√”）

作者签名：

关于视频跟踪的好硕士论文

俗萄

电占料技女管

硕士学位论文

ＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ

论文题｜＿＿ｌ

学利专业

指导教师

作者姓名

班学号堡垫！堑望堡坚堕蒌竺望查！！！堕计算机软件与理论顾小丰高工坐竖一———三螋墼竖！！！蛩

关于视频跟踪的好硕士论文

摘要

摘要

移动目标视频跟踪是当前信息领域的前沿和热点方向，融合了计算机科学、自动控制、机器视觉、图像处理、模式识别、数学等多学科的先进技术。本文以智能视频监控作为主要线索，研究静止背静下运动目标的检测、跟踪等视频跟踪中的关键技术。

计算机智能视频监控是在不需要人为干预情况下，利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释，从而指导和规划行动。这种智能视频监控己在军事和工业上得到一些成功运用，但智能视频监控在理论和运用上都还存在很多难题。当前国内外很多学者投身该领域进行研究和探索，并取得了大量成果，本文是在这些成果的基础上进行的。

首先，本文系统地研究和总结了国内外运动目标检测的方法，分析了各方法的利弊、实用场合，在此基础上，重点研究了混合高斯模型，并将极大似然原理引入混合高斯

关于视频跟踪的好硕士论文

俗萄

电占料技女管

硕士学位论文

ＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ

论文题｜＿＿ｌ

学利专业

指导教师

作者姓名

班学号堡垫！堑望堡坚堕蒌竺望查！！！堕计算机软件与理论顾小丰高工坐竖一———三螋墼竖！！！蛩

关于视频跟踪的好硕士论文

摘要

摘要

移动目标视频跟踪是当前信息领域的前沿和热点方向，融合了计算机科学、自动控制、机器视觉、图像处理、模式识别、数学等多学科的先进技术。本文以智能视频监控作为主要线索，研究静止背静下运动目标的检测、跟踪等视频跟踪中的关键技术。

计算机智能视频监控是在不需要人为干预情况下，利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释，从而指导和规划行动。这种智能视频监控己在军事和工业上得到一些成功运用，但智能视频监控在理论和运用上都还存在很多难题。当前国内外很多学者投身该领域进行研究和探索，并取得了大量成果，本文是在这些成果的基础上进行的。

首先，本文系统地研究和总结了国内外运动目标检测的方法，分析了各方法的利弊、实用场合，在此基础上，重点研究了混合高斯模型，并将极大似然原理引入混合高斯

目标跟踪的算法总结

视频目标跟踪的算法总结：

1. Meanshift（均值漂移算法）：1975年有Fukunaga提出

均值漂移算法是一种基于密度梯度上升的非参数方法，通过迭代运算找到目标位置，实现目标跟踪。

它显著的优点是算法计算量小运算速度快，简单易实现,很适合于实时跟踪场合；

缺点是跟踪小目标和快速移动目标时常常失败，而且在全部遮挡情况下不能自我恢复跟踪。

算法步骤：先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.

下面是MeanShift算法流程图：

目标跟踪的算法总结

Mean Shift 算法流程图

目标跟踪的算法总结

2. CamShift跟踪算法：

它是MeanShift算法的改进，连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去。 Camshift 关键就在于当目标的大小发生改变的时候，此算法可以自适应调整目标区域

一种分层Mean Shift目标跟踪算法

第35卷第4期2009年4月

自动化学报ACTAAUTOMATICASINICA

Vol.35,No.4April,2009

一种分层MeanShift目标跟踪算法

许海霞1,2

王耀南1

袁小芳1

周维2

朱江1

摘要针对经典Meanshift(MS)目标跟踪算法的颜色特征鲁棒差、匹配迭代复杂的缺点,提出一种分层Meanshift(Hierarchicalmeanshift,HMS)目标跟踪算法.首先通过MS迭代将目标区域特征空间的数据点聚类于模式点,使得以简洁的方式描述前景跟踪目标,建立目标模型与目标候选模型的聚类模式点描述,进行聚类块匹配.然后,导出聚类块模式点匹配下的相似度量函数,进行像素点匹配,结合邻域一致性,计算像素平移量,分层估计序列帧中跟踪目标质心模式点的位置,并给出HMS匹配迭代跟踪算法.实验结果表明,与其他两种MS跟踪算法相比,HMS既能提高序列帧跟踪目标表达与匹配的鲁棒性,又无需匹配所有数据点,算法简洁且有效可行.关键词目标跟踪,分层Meanshift,聚类模式点,匹配中图分类号TP391

AHierarchicalMeanShiftAlgorithmforObjectTracking

XUHai-Xi

背景建模是视频监控中检测运动目标的一种常用方法。针对固定场景的视频,给出了一种视频运动目标检测算法。利用混合高斯建模的背景差分法,在复杂背景条件下提取出运动目标,在OpenCV库函数的支持下进行编程测试,算法可以准确地检测运动目标。实验结果表明该算法的有效性、优越性和可行性。

成功的高斯分布视频序列中运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究领按下式更新，即

域的一个重要课题，在机器人导航、交通监测、学图像处医

f l ( - pl.+p, I 1 ),1 X l JI i .

理等领域都有广泛应用。国内外学者对此进行了大量研究， 提出了许多算法。文献[】 1采用单高斯模型作为背景模型，该模型虽然简单，但其分布比较复杂而且需要精细的参数设

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其中； t v为用户定义的学习率， s O sl,决定背景更新速度。P为参数学习率，近似为 P 。 若没有任何高斯分

定。文献[】到混合高斯模型， 2中提而且有文献[】4发展为 3[】目前常用的表现形式。 本文给出了自适应高斯模型建模，由多个高斯分布组成，以在包括