❶ 目標跟蹤系統中的濾波方法這本書好嗎
目
標跟蹤系統中的濾波方法》共分10章。第1章介紹了濾波方法在目標跟蹤系統中的地位和作用，以及濾波方法的研究進展和評價標准。第2章對卡爾曼濾波和與卡
爾曼濾波相關的非線性濾波演算法做了論述。第3章介紹粒子濾波，包括序貫重要性重采樣粒子濾波、輔助粒子濾波、正則化粒子濾波、擴展卡爾曼粒子濾波、高斯和
粒子濾波、邊緣粒子濾波等。第4章論述等式狀態約束條件下的濾波演算法，提出了一種線性等式狀態約束條件下的粒子濾波演算法和一種迭代收縮非線性狀態約束條件
下的濾波演算法。第5章討論自適應卡爾曼濾波，提出了一種雙重迭代變分貝葉斯自適應卡爾曼濾波演算法及其融合方法。第6章討論無序量測條件下的濾波方法，提出
了一種基於不敏變換的無序量測融合演算法。第7章討論網路丟包條件下的濾波方法，提出了一種非線性系統中具有丟包情況的濾波方法。第8章研究各類非線性濾波
RTs平滑演算法，並在此基礎上提出了一種RTs分段融合方法。第9章介紹了幾種非線性濾波演算法在目標跟蹤系統中的應用實例。第10章是相關的數學預備知
識，內容涉及向量和矩陣、隨機變數、隨機向量和隨機過程。
《目標跟蹤系統中的濾波方法》內容屬於信息融合研究領域。針對多條件下目標跟蹤系統中的濾波方法，本書結合近年來國內外研究熱點進行論述，內容較為新穎。
具體內容包括：卡爾曼濾波和非線性系統濾波、粒子濾波、等式狀態約束條件下的濾波、自適應卡爾曼濾波及其融合、無序量測條件下的濾波、網路丟包條件下的濾
波、RTS平滑及其分段融合以及非線性濾波演算法在目標跟蹤中的應用等。
《目標跟蹤系統中的濾波方法》可供電子信息、自動化、計算機應用、控制科學與工程、信號處理、導航與制導等相關專業高年級本科生和研究生，以及相關領域的工程技術人員和研究人員參考。
❷ 計算機視覺中，究竟有哪些好用的目標跟蹤演算法
貌似有人把跟蹤(tracking)和計算機視覺中的目標跟蹤搞混了。前者更偏向數學，是對狀態空間在時間上的變化進行建模，並對下一時刻的狀態進行預測的演算法。例如卡爾曼濾波，粒子濾波等。後者則偏向應用，給定中第一幀的某個物體的框，由演算法給出後續幀中該物體的位置。最初是為了解決檢測演算法速度較慢的問題，後來慢慢自成一系。因為變成了應用問題，所以演算法更加復雜，通常由好幾個模塊組成，其中也包括數學上的tracking演算法，還有提取特徵，在線分類器等步驟。在自成一系之後，目標跟蹤實際上就變成了利用之前幾幀的物體狀態(旋轉角度，尺度)，對下一幀的物體檢測進行約束(剪枝)的問題了。沒錯，它又變回物體檢測演算法了，但卻人為地把首幀得到目標框的那步剝離出來。在各界都在努力建立end-to-end系統的時候，目標跟蹤卻只去研究一個子問題，選擇性無視"第一幀的框是怎麼來的"的問題。我想，目標跟蹤的下一步應該是成為目標檢測的一步，充分利用物體特性，建成一個中目標檢測的大系統，而不是自成體系，只在自己的小圈子裡做研究。答主並非是做目標跟蹤方向研究的，但導師在博士期間是做的這個方向，因此也跟著有所涉獵。先匿了，如果有說的不對的地方，還請指正。
❸ 題目內容： 利用C++或者Matlab實現一種運動目標跟蹤方法。主要涉及到運動目標的特徵計算、預測和匹配。
建議去看看openCV，那個里有專門的跟蹤和檢測的庫函數
❹ 運動目標跟蹤檢測論文怎麼寫呢
運動目標檢測與跟蹤演算法研究 視覺是人類感知自身周圍復雜環境最直接有效的手段之一， 而在現實生活中 大量有意義的視覺信息都包含在運動中，人眼對運動的物體和目標也更敏感，能 夠快速的發現運動目標， 並對目標的運動軌跡進行預測和描繪。 隨著計算機技術、 通信技術、圖像處理技術的不斷發展，計算機視覺己成為目前的熱點研究問題之 一。 而運動目標檢測與跟蹤是計算機視覺研究的核心課題之一， 融合了圖像處理、 模式識別、人工智慧、自動控制、計算機等眾多領域的先進技術，在軍事制導、 視覺導航、視頻監控、智能交通、醫療診斷、工業產品檢測等方面有著重要的實 用價值和廣闊的發展前景。 1、國內外研究現狀 1.1 運動目標檢測 運動目標檢測是指從序列圖像中將運動的前景目標從背景圖像中提取出來。 根據運動目標與攝像機之間的關系， 運動目標檢測分為靜態背景下的運動目標檢 測和動態背景下的運動目標檢測。 靜態背景下的運動目標檢測是指攝像機在整個 監視過程中不發生移動； 動態背景下的運動目標檢測是指攝像機在監視過程中發 生了移動，如平動、旋轉或多自由度運動等。 靜態背景 靜態背景下的運動目標檢測方法主要有以下幾種： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一種目標檢測方法， 其基本思想就是首先獲得一個 背景模型，然後將當前幀與背景模型相減，如果像素差值大於某一閾值，則判斷 此像素屬於運動目標，否則屬於背景圖像。利用當前圖像與背景圖像的差分來檢 測運動區域，一般能夠提供比較完整的特徵數據，但對於動態場景的變化，如光 照和外來無關事件的干擾等特別敏感。 很多研究人員目前都致力於開發不同的背 景模型，以減少動態場景變化對運動目標檢測的影響。背景模型的建立與更新、 陰影的去除等對跟蹤結果的好壞至關重要。 背景差分法的實現簡單，在固定背景下能夠完整地精確、快速地分割出運動 對象。不足之處是易受環境光線變化的影響，需要加入背景圖像更新機制，且只 對背景已知的運動對象檢測比較有效， 不適用於攝像頭運動或者背景灰度變化很 大的情況。 （2）幀間差分法 幀間差分法是在連續的圖像序列中兩個或三個相鄰幀間， 採用基於像素的時 間差分並閾值化來提取圖像中的運動區域。 幀間差分法對動態環境具有較強的自 適應性，但一般不能完全提取出所有相關的特徵像素點，在運動實體內部容易產 生空洞現象。因此在相鄰幀間差分法的基礎上提出了對稱差分法，它是對圖像序 列中每連續三幀圖像進行對稱差分，檢測出目標的運動范圍，同時利用上一幀分 割出來的模板對檢測出來的目標運動范圍進行修正， 從而能較好地檢測出中間幀 運動目標的形狀輪廓。 幀間差分法非常適合於動態變化的環境，因為它只對運動物體敏感。實際上 它只檢測相對運動的物體，而且因兩幅圖像的時間間隔較短，差分圖像受光線 變化影響小，檢測有效而穩定。該演算法簡單、速度快，已得到廣泛應用。雖然該 方法不能夠完整地分割運動對象，只能檢測出物體運動變化的區域，但所檢測出 的物體運動信息仍可用於進一步的目標分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了圖像自身所攜帶的信息。在空間中,運動可以用運動 場描述,而在一個圖像平面上,物體的運動往往是通過圖像序列中圖像灰度分布 的不同來體現,從而使空間中的運動場轉移到圖像上就表示為光流場。所謂光流 是指空間中物體被觀測面上的像素點運動產生的瞬時速度場， 包含了物體表面結 構和動態行為等重要信息。 基於光流法的運動目標檢測採用了運動目標隨時間變 化的光流特性，由於光流不僅包含了被觀測物體的運動信息，還攜帶了物體運動 和景物三位結構的豐富信息。 在比較理想的情況下,它能夠檢測獨立運動的對象, 不需要預先知道場景的任何信息,可以很精確地計算出運動物體的速度,並且可 用於動態場景的情況。 但是大多數光流方法的計算相當復雜,對硬體要求比較高, 不適於實時處理,而且對雜訊比較敏感,抗噪性差。並且由於遮擋、多光源、透明 性及雜訊等原因，使得光流場基本方程——灰度守恆的假設條件無法滿足，不能 正確求出光流場，計算方也相當復雜，計算量巨大，不能滿足實時的要求。 動態背景 動態背景下的運動目標檢測由於存在著目標與攝像機之間復雜的相對運動， 檢測方法要比靜態背景下的運動目標檢測方法復雜。常用的檢測方法有匹配法、 光流法以及全局運動估計法等。 2、運動目標跟蹤 運動目標跟蹤是確定同一物體在圖像序列的不同幀中的位置的過程。 近年來 出現了大批運動目標跟蹤方法，許多文獻對這些方法進行了分類介紹，可將目標 跟蹤方法分為四類：基於區域的跟蹤、基於特徵的跟蹤、基於活動輪廓的跟蹤、 基於模型的跟蹤，這種分類方法概括了目前大多數跟蹤方法，下面用這種分類方 法對目前的跟蹤方法進行概括介紹。 (1)基於區域的跟蹤 基於區域的跟蹤方法基本思想是： 首先通過圖像分割或預先人為確定提取包 含目標區域的模板，並設定一個相似性度量，然後在序列圖像中搜索目標，把度 量取極值時對應的區域作為對應幀中的目標區域。 由於提取的目標模板包含了較 完整的目標信息，該方法在目標未被遮擋時，跟蹤精度非常高，跟蹤非常穩定， 但通常比較耗時，特別是當目標區域較大時，因此一般應用於跟蹤較小的目標或 對比度較差的目標。該方法還可以和多種預測演算法結合使用，如卡爾曼預測、粒 子預測等，以估計每幀圖像中目標的位置。近年來，對基於區域的跟蹤方法關注 較多的是如何處理運動目標姿態變化引起的模板變化時的情況以及目標被嚴重 遮擋時的情況。 (2)基於特徵的跟蹤 基於特徵的跟蹤方法基本思想是：首先提取目標的某個或某些局部特徵，然 後利用某種匹配演算法在圖像序列中進行特徵匹配，從而實現對目標的跟蹤。該方 法的優點是即使目標部分被遮擋，只要還有一部分特徵可以被看到，就可以完成 跟蹤任務，另外，該方法還可與卡爾曼濾波器結合使用，實時性較好，因此常用 於復雜場景下對運動目標的實時、 魯棒跟蹤。 用於跟蹤的特徵很多， 如角點邊緣、 形狀、紋理、顏色等，如何從眾多的特徵中選取最具區分性、最穩定的特徵是基 於特徵的跟蹤方法的關鍵和難點所在。 (3)基於活動輪廓的跟蹤 基於活動輪廓的跟蹤方法基本思想是：利用封閉的曲線輪廓表達運動目標， 結合圖像特徵、曲線輪廓構造能量函數，通過求解極小化能量實現曲線輪廓的自 動連續更新，從而實現對目標的跟蹤。自Kass在1987年提出Snake模型以來，基 於活動輪廓的方法就開始廣泛應用於目標跟蹤領域。相對於基於區域的跟蹤方 法，輪廓表達有減少復雜度的優點，而且在目標被部分遮擋的情況下也能連續的 進行跟蹤，但是該方法的跟蹤結果受初始化影響較大，對雜訊也較為敏感。 (4)基於模型的跟蹤 基於模型的跟蹤方法基本思想是： 首先通過一定的先驗知識對所跟蹤目標建 立模型，然後通過匹配跟蹤目標，並進行模型的實時更新。通常利用測量、CAD 工具和計算機視覺技術建立模型。主要有三種形式的模型，即線圖模型、二維輪 廓模型和三維立體模型口61，應用較多的是運動目標的三維立體模型，尤其是對 剛體目標如汽車的跟蹤。該方法的優點是可以精確分析目標的運動軌跡，即使在 目標姿態變化和部分遮擋的情況下也能夠可靠的跟蹤， 但跟蹤精度取決於模型的 精度，而在現實生活中要獲得所有運動目標的精確模型是非常困難的。 目標檢測演算法，至今已提出了數千種各種類型的演算法，而且每年都有上百篇相 關的研究論文或報告發表。盡管人們在目標檢測或圖像分割等方面做了許多研 究，現己提出的分割演算法大都是針對具體問題的，並沒有一種適合於所有情況的 通用演算法。 目前， 比較經典的運動目標檢測演算法有： 雙幀差分法、 三幀差分法(對 稱差分法)、背景差法、光流法等方法，這些方法之間並不是完全獨立，而是可 以相互交融的。 目標跟蹤的主要目的就是要建立目標運動的時域模型， 其演算法的優劣直接影響 著運動目標跟蹤的穩定性和精確度， 雖然對運動目標跟蹤理論的研究已經進行了 很多年，但至今它仍然是計算機視覺等領域的研究熱點問題之一。研究一種魯棒 性好、精確、高性能的運動目標跟蹤方法依然是該研究領域所面臨的一個巨大挑 戰。基於此目的，系統必須對每個獨立的目標進行持續的跟蹤。為了實現對復雜 環境中運動目標快速、穩定的跟蹤，人們提出了眾多演算法，但先前的許多演算法都 是針對剛體目標，或是將形變較小的非剛體近似為剛體目標進行跟蹤，因而這些 演算法難以實現對形狀變化較大的非剛體目標的正確跟蹤。 根據跟蹤演算法所用的預 測技術來劃分，目前主要的跟蹤演算法有：基於均值漂移的方法、基於遺傳演算法的 方法、基於Kalman濾波器的方法、基於Monto Carlo的方法以及多假設跟蹤的方 法等。
運動檢測與目標跟蹤演算法模塊 運動檢測與目標跟蹤演算法模塊 與目標跟蹤 一、運動檢測演算法 1.演算法效果 演算法效果總體來說，對比度高的視頻檢測效果要優於對比度低的視頻。 演算法可以比較好地去除目標周圍的淺影子，淺影的去除率在 80%以上。去影後目標的 完整性可以得到較好的保持，在 80%以上。在對比度比較高的環境中可以准確地識別較大 的滯留物或盜移物。 從對目標的檢測率上來說，對小目標較難進行檢測。一般目標小於 40 個像素就會被漏 掉。對於對比度不高的目標會檢測不完整。總體上來說，演算法在對比度較高的環境中漏檢率 都較低，在 0.1%以下，在對比度不高或有小目標的場景下漏檢率在 6%以下。 精細運動檢測的目的是在較理想的環境下盡量精確地提取目標的輪廓和區域， 以供高層 進行應用。同時在分離距離較近目標和進行其它信息的進一步判斷也具有一定的優勢。 反映演算法優缺點的詳細效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司內視頻 左邊的為去影前，右邊的 為去影後的結果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 這兩個視頻的共周特點 城市交通 是，影子都是淺影子，視頻噪 聲不太明顯。目標與背景的對 比度比較高。 效果差 這兩個視頻的特點是影子 都是深影子。雖然影子沒有去 掉，但是物體的完整性是比較 高的。主要原因就是場景的對 路口，上午 十點 比度比較高。 滯留物檢測和穩定性 效果好 會議室盜移 效果好的原因，一是盜移或 滯留目標與背景對比度較大，二 是目標本身尺寸較大。 另外盜移物或滯留物在保持 各自的狀態期間不能受到光照變 化或其它明顯運動目標的干擾， 要不然有可能會造成判斷的不穩 定。 效果差 會議室 遺留 物 大部分時間內，滯留的判斷 都是較穩定的，但是在後期出現 了不穩定。主要原因是目標太小 的原故。 因此在進行滯留物判斷時， 大目標，對比度較高的環境有利 於判斷的穩定性和准確性。 漏檢率 效果好 城市交通 在對比度高的環境下， 目標相對都較大的情況下 （大於 40 個像素） 可以很 ， 穩定的檢測出目標。 在這種 條件下的漏檢率通常都是 非常低的，在 0.1%以下。 效果差 行人－傍晚 和「行人」目錄下 的 其 它 昏 暗 條件 下的視頻 在對 比度較低的 情況 下，會造成檢測結果不穩 定。漏檢率較高。主要原因 是由於去影子造成的。 這種 對比度下的漏檢率一般在 6%以下。 除了 對比度低是 造成 漏檢的原因外， 過小的目標 也會造成漏檢，一般是 40 個像素以下的目標都會被 忽略掉。 1.2 演算法效率內存消耗（單位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 運動區域占 2/3 左右時 CPU 佔用率 一幀耗時 Max:57% Min:2.8% Avg:37.5% Max:23 Min:1.14 Avg:15 運動區域占 1/3 左右時 Max:45% Min:2.8% Avg:20% Max:18 Min:1.14 Avg:8 1.3 檢測參數說明 檢測參數說明 檢測到的滯留物或盜走物的消失時間目前分別設定在 200 幀和 100 幀， 可以通過參數來 自行調整。 目前目標與背景的差異是根據局部光照強度所決定的， 范圍在 4 個像素值以上。 目前參 數設置要求目標大小要在 20 個像素以上才能被檢測到，可以通過參數來自行調整。 目標陰影的去除能力是可以調整的， 目前的參數設置可以去除大部分的淺影子和較小的 光照變化。 1.4 適用環境推薦光照條件較好（具有一定的對比度）的室內環境或室外環境。不易用它去檢測過小的目 標，比如小於 40 個像素的目標。室外環境不易太復雜。輸出目標為精細輪廓目標，可以為 後面高層應用提供良好的信息。 二、目標跟蹤 2.1 穩定運行環境要求此版本跟蹤演算法與運動檢測演算法緊密結合， 對相機的架設和視頻的背景環境和運動目標 數量運動方式有一定要求： 背景要求： 由於運動跟蹤是基於運動檢測的結果進行的， 所以對背景的要求和運動檢測一樣， 背景要求： 運動目標相對於背景要有一定反差。 運動目標：由於運動檢測中，對較小的目標可能過濾掉。所以運動目標的大小要符合運動檢 運動目標： 測的要求。運動目標的速度不能太大，要保證前後幀運動目標的重合面積大於 10 個像素。此閾值可修改(建議不要隨意修改，過小，可能把碎片當成原目標分 裂出來的小目標，過大，可能失去跟蹤。當然可試著調節以適應不同場景)。該 演算法對由於運動檢測在地面上產生的碎片抗干擾性比較差， 運動目標和碎片相遇 時，容易發生融合又分離的現象，造成軌跡混亂。消失目標和新生目標很容易當 成同一目標處理，所以可能出現一個新目標繼承新生目標的軌跡。 運動方式： 運動目標的最大數量由外部設定。 但運動跟蹤對運動目標比較稀疏的場景效果比 運動方式： 較好。 演算法對由於運動檢測在運動目標上產生的碎片有一定的抗干擾。 演算法沒對 物體的遮擋進行處理。對於兩運動目標之間的遮擋按融合來處理。 拍攝角度： 拍攝角度：拍攝視野比較大，且最好是俯視拍攝。
❺ 卡爾曼濾波在運動目標跟蹤問題中的研究與應用 大學畢業論文。字數越多越好。越詳細越好。[email protected]
給你介紹下論文的寫作和查找過程，我qq空間里有詳細的方法介紹
❻ 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
第一章介紹運動的分類、計算機視覺領域中運動分析模型、計算機視覺領域運動檢測和目標跟蹤技術研究現狀、計算機視覺領域中運動分析技術的難點等內容；
第二章介紹傳統的運動檢測和目標跟蹤演算法，包括背景差分法、幀間差分法、光流場評估演算法等；
第三章介紹具有周期性運動特徵的低速目標運動檢測和跟蹤演算法，並以CCD測量系統為例介紹該演算法的應用；
第四章介紹高速運動目標識別和跟蹤演算法，並以激光通信十信標光捕獲和跟蹤系統為例介紹該演算法的應用；
第五章介紹具有復雜背景的目標運動檢測過程中採用的光流場演算法，包括正規化相關的特性及其改進光流場評估演算法，並介紹改進光流場演算法的具體應用；
第六章介紹互補投票法實現可信賴運動向量估計。
❼ 求編程實現mean shift演算法，視頻中目標跟蹤技術的研究，可以直接載入視頻，並對裡面的目標實現跟蹤
你有這個演算法的程序嗎，我也急需啊