目标追踪报告表

目标追踪报告表 Prepared on 24 November 2020

目标追踪报告表（年度月至月）

视频目标跟踪报告

专业硕士研究生实践训练环节视频运动目标检测与跟踪学院：信息科学与工程学院专业：姓名：学号：授课老师：日期：2017

目录 1 课程设计的目的和意义 (1) 1.1 课程设计的目的 (1) 1.2 课程设计的意义 (1) 2 系统简介及说明 (2) 3 设计内容和理论依据 (2) 3.1 基于Mean Shift的跟踪算法 (3) 3.1.1 RGB颜色直方图 (3) 3.1.2 基于颜色和纹理特征的Mean Shift跟踪算法 (3) 3.2 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法 (4) 3.2.1 贝叶斯重要性采样 (4) 3.2.2 序列重要性采样 (5) 3.2.3 粒子退化现象和重采样 (6) 3.2.4 基本粒子滤波算法 (6) 4 流程图 (7) 4.1 Mean Shift跟踪算法流程图 (7) 4.2 粒子滤波跟踪算法流程图 (7) 5 实验结果及分析讨论 (8) 5.1 基于Mean Shift的跟踪算法仿真结果 (8) 5.2 基于颜色特征的粒子滤波算法仿真结果 (9) 6 思考题 (10) 7 课程设计总结 (10) 8 参考文献 (10)

1 课程设计的目的和意义 1.1 课程设计的目的随着计算机技术的飞速发展、信息智能化时代的到来，安防、交通、军事等领域对于智能视频监控系统的需求量逐渐增大。视频运动目标跟踪是计算机视觉领域的一个研究热点，它融合了人工智能、图像处理、模式识别以及计算机领域的其他先进知识和技术。在军事视觉制导、安全监测、交通管理、医疗诊断以及气象分析等许多方面都有广泛应用。同时，随着视频摄像机的普及化，视频跟踪有着广泛的应用前景，对城市安全起到了防范作用，并且和我们的生活息息相关。从目前国内外研究的成果来看，对于运动目标的跟踪算法和技术主要是针对于特定环境提出的特定方案，大多数的跟踪系统不能适应于场景比较复杂且运动目标多变的场景。并且在视频图像中目标的遮挡、光照对颜色的影响、柔性刚体的轮廓变化等将严重影响目标的检测与跟踪。因此如何实现一个具有鲁棒性、实时性的视觉跟踪系统仍然是视觉跟踪技术的主要研究方向。 Mean Shift算法的主要优点体现在：计算简单、便于实现；对目标跟踪中出现的变形和旋转、部分遮挡等外界影响，具有较强的鲁棒性。缺点在于：算法不能适应光线变化等外界环境的影响；当目标尺度发生变化时，算法性能受到较大的影响。粒子滤波适用于非线性、非高斯系统，在诸如机动目标跟踪、状态监视、故障检测及计算机视觉等领域有其独到优势，并得到了广泛研究。但粒子滤波算法本身还不够成熟，存在粒子匮乏、收敛性等问题。因为跟踪机动目标需要对目标的运动特性有一定了解，因此，目标跟踪的难点之一在于目标模型的建立及其与跟踪方法的匹配上，这是提高跟踪性能的关键。 1.2 课程设计的意义图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现,但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便,因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。随着计算机的发展，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程。其目的是进一步巩固数字图像的基本概念、理论、分析方法和实现方法。 1

【CN109919979A】一种视频实时目标跟踪的方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910174796.5 (22)申请日 2019.03.08 (71)申请人广州二元科技有限公司地址 510000 广东省广州市南沙区银锋一街1号银锋广场1栋1608房 (72)发明人容李庆　关毅　袁亚荣　 (74)专利代理机构广州凯东知识产权代理有限公司 44259 代理人罗丹 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06K 9/00(2006.01) G06K 9/32(2006.01) (54)发明名称一种视频实时目标跟踪的方法 (57)摘要本发明涉及一种视频实时目标跟踪的方法，采用目标检测与目标跟踪相结合的技术，极大地降低视频实时目标检测的计算量，由于无需对每一帧视频图像进行遍历检测，因此极大地提高了视频实时目标检测的计算效率，可以达到实时视频的帧率。本发明提供的视频实时目标跟踪的方法使用神经网络对目标检测器检测出来的目标框在下一帧图像中的位置进行跟踪回归，极大地降低了视频实时目标检测的计算量，无需对每一帧图像都采用检测器检测目标，采用检测与跟踪相结合的技术应用于视频实时目标检测中，无需对输入图像进行复杂的降噪等处理，对目标检测器也无特殊需求，可以大大提升检测的速率，本发明适用性广，可以在低端的嵌入式设备中保证足够的计算效率。权利要求书1页说明书2页附图1页CN 109919979 A 2019.06.21 C N 109919979 A

权　利　要　求　书1/1页CN 109919979 A 1.一种视频实时目标跟踪的方法，其特征在于包括以下步骤： 1)、通过硬件设备摄像头采集实时的视频作为输入，或者直接输入包含多帧的视频文件； 2)、分解视频，以单帧为单位对视频进行分解； 3)、将不同的数字图像矩阵格式转化为目标检测器支持的数字图像矩阵格式； 4)、输入1帧数字图像矩阵到目标检测器中，检测器通过计算后返回的检测结果以数组的方式进行保存，数组的长度是检测到的目标数量大小； 5)、根据当前输入帧获得的目标检测框作为下一帧图像的目标基础框，采用神经网络对当前帧目标框在下一帧图像的位置进行回归计算，得到下一帧图像的目标检测框信息，如果下一帧检测框信息不为空，则在接下来的帧图像中循环执行当前步骤；若下一帧目标框信息为空，则跳转到步骤4对接下来的帧图像重新调用目标检测器进行目标检测直到视频帧处理结束。 2.根据权利要求1所述的一种视频实时目标跟踪的方法，其特征在于：所述步骤3)在步骤1)输入视频的时候进行统一的转换。 2

项目跟踪报告

煤矿调查工作目标及完成情况由于××××××项目遇到一定困难，造成西沙河安全监控项目不能及时开工。对此，公司委派市场部和煤矿部前去西沙河煤矿前去协调并了煤矿施工情况。在前往西沙河煤矿之前，市场部和煤矿部制定了三点目标。即，协调×××××顺利开工、熟悉施工情况、了解煤矿需求。根据此次出差工作情况，现总结如下：一、协调山东微感光公司顺利开工 2月21日下午到达××后，直接前往××大酒店，与××工接洽，了解××在施工中遇到的困难及西沙河煤矿的一些情况。在××工讲述项目遇到的各种情况后，市场部判断此次造成××公司未能及时开工的主要原因在于，××煤矿并未明确该项目的具体负责人，造成该项目实施时，煤矿人员相互推诿。针对这种情况，市场部及时联系西沙河煤矿并当日拜访了××煤矿董事长××，针对项目遇到的情况与矿方进行了接洽；与矿方协商后，××董事长明确指定了煤矿负责机电的×总，全权负责该项目的实施工作，并要求项目尽快实施。次日，在落实项目集体负责人上，煤矿负责机电的×总召开了项目工作安排会议，会议上明确了以下几点： 1、电缆测温系统实施，由煤矿机电部配合；监测范围主要是10KV 主电缆；系统控制主机、解调仪等设备安置于锅炉房，并对锅炉房进行整改；机电部××部长主抓负责具体事宜。

2、皮带温度监测系统，由机电运输部负责；主要监测主井皮带和暗斜井皮带；由机电运输部部长××、××副部长负责； 3、应急广播系统，由监控室负责；井下未覆盖的地方必须全部覆盖，应急广播系统必须切实安装。由通风部长××主抓负责； 4、采空区测温及微震监测暂时不安装，设备由机电部封存备案； 5、项目各负责人积极配合厂家施工，保证厂家人员安全，及时落实项目开工，办理厂家人员下井施工所需要的手续；此次由煤矿×总召开项目工作安排会议，指明了项目的具体负责人，确认了项目需要实施的监测系统，基本明确了项目实施日期,办理了5张入井证；对此，协调工作为××项目顺利实施奠定了基础。二、项目施工目标此次施工目标主要是跟踪××的施工情况。根据跟踪××施工情况，煤炭部的施工目标大致为三点；即，了解系统实施步骤；掌握分布式光纤监控系统的井下施工工艺；熟悉××设备的实际运用情况及系统使用方法； 1、实施步骤根据对××项目实施情况的跟踪了解，施工分为施工准备阶段、现场勘查阶段、具体实施阶段、及工程验收阶段（暂不涉及）四个阶段。（1）施工准备阶段，该阶段工作主要集中在与矿方协调施工位置上；与矿方确认，应先准备矿井平面图，在图纸上表明施工的具体层面、巷道、安装点位等。具体如下：

用opencv实现对视频中动态目标的追踪

用openCV实现对视频中动态目标的追踪第一步，是要建立一个编程环境，然后加载opencv的库路径等等。具体步骤在 https://www.360docs.net/doc/bd2546712.html,/ 的“安装”中有详细介绍。第二步，建立一个MFC的对话框程序，做两个按钮，一个“打开视频文件”，一个“运动跟踪处理”。具体操作： 1 建立MFC对话框程序的框架：File ->New -> MFC AppWizard(exe)，选取工程路径，并取工程名“VideoProcesssing”-> Next -> 选择Dialog based后，点Finish,点OK. 2 添加按钮：直接Delete掉界面默认的两个“确定”“取消”按钮。然后添加两个button，分别名为“打开视频”，“运动跟踪处理”，其ID分别设为IDC_OPEN_VIDEO，IDC_TRACKING. 3 添加消息响应函数：双击按钮“打开视频”，自动生成响应函数名OnOpenVideo，点Ok。然后添加如下代码： CFileDialog dlg(true,"*.avi",NULL,NULL,"*.avi|*.avi||"); if (dlg.DoModal()==IDOK) { strAviFilePath = dlg.GetPathName(); }else { return; } 同样，双击“运动跟踪处理”，选择默认的响应函数名，然后添加代码： //声明IplImage指针 IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pFrImg = NULL; IplImage* pBkImg = NULL; CvMat* pFrameMat = NULL; CvMat* pFrMat = NULL; CvMat* pBkMat = NULL; CvCapture* pCapture = NULL; int nFrmNum = 0; //打开AVI视频文件 if(strAviFilePath=="") //判断文件路径是否为空 { MessageBox("请先选择AVI视频文件!"); return; }else { if(!(pCapture = cvCaptureFromFile(strAviFilePath))) { MessageBox("打开AVI视频文件失败!"); return;

目标完成情况自查报告(完整版)

报告编号：YT-FS-9211-79 目标完成情况自查报告 (完整版) After Completing The T ask According To The Original Plan, A Report Will Be Formed T o Reflect The Basic Situation Encountered, Reveal The Existing Problems And Put Forward Future Ideas. 互惠互利共同繁荣 Mutual Benefit And Common Prosperity

目标完成情况自查报告(完整版) 备注：该报告书文本主要按照原定计划完成任务后形成报告，并反映遇到的基本情况、实际取得的成功和过程中取得的经验教训、揭露存在的问题以及提出今后设想。文档可根据实际情况进行修改和使用。县教育局目标考核领导小组： XX年度，县教育局下达我校教育工作目标任务考核分值200分，我校自查得分分（其中目标任务得分分，奖励加分分，扣分0分）。现将自查情况报告于后，请审查。一、综合目标工作（目标分15分，自查得分15 分） 1、政务信息报送及调研工作（目标分3分，自查得分3分）完成情况：本年度，学校按上级要求100%完成了各项信息报送及调研工作。 2、积极利用各级媒体宣传教育改革发展的成效及先进典型（目标分2分，自查得分2分）

完成情况：本年度，学校积极进行教育宣传，超额完成了上级下达的宣传任务，学校获得了XX年先进宣传集体，陈延平同志获得了教育宣传先进个人。 3、重视信访维稳工作（目标分3分，自查得分3分）完成情况：本年度学校及时处理上报信访投诉，通过学校班子的努力，未发生群体性事件，信访维稳工作做得扎实。重点时段都安排人员值班。 4、完成教育报刊征订任务（目标分2分，自查得分2分）完成情况：本年度，学校按教育局下达的标准，全面完成了教育报刊的征订工作，并结合学校实际，征订了与教育教学有关的杂志，供教师学习。 5、教育目标管理（目标分2分，自查得分2分）完成情况：学校按要求及时报送半年总结、年终总结和目标考核资料。 6、档案工作（目标分2分，自查得分2分）完成情况：学校按要求建立了档案室，有规范的

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)

动态视频目标检测和跟踪技术传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下：背景减除背景减除（Background Subtraction）方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上，背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像，即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的，一旦建立之后，对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感，比如阳光照射方向，影子，树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。时间差分时间差分（Temporal Difference 又称相邻帧差）方法充分利用了视频图像的特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像，若仔细对比相邻两帧，可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分，并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法，即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相

目标任务完成情况汇报

高明镇二0一一年目标任务完成情况汇报 2011年是实现“十二五”规划的开局之年，今年在县委、县政府的正确领导下，我们以十七大精神为指针，深入贯彻落实科学发展观，紧紧围绕县委、县政府中心工作安排部署我镇的各项工作。新的领导班子到位后，镇主要领导深入各村做了大量的调查研究，在广范听取各方意见的基础上，经过反复讨论之后，果断提出了建设“新农村建设示范镇、环境优美模范镇、高石脆瓜品牌镇、基础设施先行镇、经济实力创强镇”的“五大镇”战略构想和远景目标。在这多事之年、多灾之年里，全年目标任务较好完成，全镇经济社会呈现经济加速、民生改善、社会和谐、党建加强的新局面。一、以发展为先导，经济实力再上新台阶。（一）固定资产投资全面完成：以项目建设为抓手，以发展民营经济为主体，以新建、扩建、改建为形式，全年完成固定资产投资7700万元，完成年度目标7000万元的110%。（二）招商引资任务全面落实：今年累计完成招商引资2200万元，完成下达任务2000万元的110%。其中：大荔德盛果业合作社700万元、天宏养殖合作社800万元、联盛生态养猪合作社500万元、腾翔特种养鸽合作社200万元。

（三）非公有经济增长加速：以民营企业为龙头，大力调整非公结构，整合中小企业，发展第三产业，全镇形成“以纸业、果储、深加工、餐饮、运输、建材、养殖”为主的非公经济体系，全年完成非公经济增加值12616万元，增长10%。（四）粮食生产目标完成：全镇播种玉米、小麦面积达13000亩，总产量实现1060吨，完成总任务1004吨的105%。二、以管理为要，社会事业蓬勃发展（一）社会保障体系不断建立：认真贯彻大病救助医疗制度，为困难群众、老年人免费身体检查，农村低保户、五保户、困难户做到了应保尽保，各类救济款、救助款、灾后重建款、政策兑付款全部发放到人到卡。落实农民进城1500人；农村居民基本医疗参保人数达20400 人；顺利完成2012年新合疗款征收任务，征收合疗款98.93 万元，医疗参保率达到96.9%。全面启动实施完成农村养老保险工作，参保人数达14179 人，收缴参保款146.5 万元。同时，农村困难群众危房建设也落到了实处。（二）计划生育工作成绩显著：以稳定低生育水平为目标，坚持党政一把手负总责不变，加强了计生队伍建设，加强了计生服务站建设，加强了计生奖扶政策的落实，加大了计生工作“三查”力度，通过全体计生工作人员的共同努力下，全年符合政策生育率达到97%以上，出生人口统计准确率在100%以上，顺利通过上级抽查验收，人口与计划生育工作连续四年获得县级计生综合考评一等奖。（三）环境卫生整治取得实效：以三城联创为抓手，按照“全面覆盖、不留死角、有效管理、长期保洁”的指导方针，以清理“三堆”、改变“三乱”、实施“三

视频目标跟踪算法综述_蔡荣太

1引言目标跟踪可分为主动跟踪和被动跟踪。视频目标跟踪属于被动跟踪。与无线电跟踪测量相比，视频目标跟踪测量具有精度高、隐蔽性好和直观性强的优点。这些优点使得视频目标跟踪测量在靶场光电测量、天文观测设备、武器控制系统、激光通信系统、交通监控、场景分析、人群分析、行人计数、步态识别、动作识别等领域得到了广泛的应用[1-2]。根据被跟踪目标信息使用情况的不同，可将视觉跟踪算法分为基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪。基于对比度分析的跟踪算法主要利用目标和背景的对比度差异，实现目标的检测和跟踪。基于匹配的跟踪主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位。基于运动检测的跟踪主要根据目标运动和背景运动之间的差异实现目标的检测和跟踪。前两类方法都是对单帧图像进行处理，基于匹配的跟踪方法需要在帧与帧之间传递目标信息，对比度跟踪不需要在帧与帧之间传递目标信息。基于运动检测的跟踪需要对多帧图像进行处理。除此之外，还有一些算法不易归类到以上3类，如工程中的弹转机跟踪算法、多目标跟踪算法或其他一些综合算法。2基于对比度分析的目标跟踪算法基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪、形心跟踪和质心跟踪等。这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。边缘跟踪的优点是脱靶量计算简单、响应快，在某些场合（如要求跟踪目标的左上角或右下角等）有其独到之处。缺点是跟踪点易受干扰，跟踪随机误差大。重心跟踪算法计算简便，精度较高，但容易受到目标的剧烈运动或目标被遮挡的影响。重心的计算不需要清楚的轮廓，在均匀背景下可以对整个跟踪窗口进行计算，不影响测量精度。重心跟踪特别适合背景均匀、对比度小的弱小目标跟踪等一些特殊场合。图像二值化之后，按重心公式计算出的是目标图像的形心。一般来说形心与重心略有差别[1-2]。 3基于匹配的目标跟踪算法 3.1特征匹配特征是目标可区别与其他事物的属性，具有可区分性、可靠性、独立性和稀疏性。基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。寻找的文章编号：1002－8692（2010）12-0135-04 视频目标跟踪算法综述* 蔡荣太1，吴元昊2，王明佳2，吴庆祥1 （1.福建师范大学物理与光电信息科技学院，福建福州350108； 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033）【摘要】介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展，包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法。重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展。此外，还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展。【关键词】目标跟踪；特征匹配；贝叶斯滤波；概率图模型；均值漂移；粒子滤波【中图分类号】TP391.41；TN911.73【文献标识码】A Survey of Visual Object Tracking Algorithms CAI Rong-tai1,WU Yuan-hao2,WANG Ming-jia2,WU Qing-xiang1 （1.School of Physics,Optics,Electronic Science and Technology,Fujian Normal University,Fuzhou350108,China; 2.Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Science,Changchun130033,China）【Abstract】The field of visual object tracking algorithms are introduced,including visual tracking based on contrast analysis,visual tracking based on feature matching and visual tracking based on moving detection.Feature matching,Bayesian filtering,probabilistic graphical models,kernel tracking and their recent developments are analyzed.The development of multiple cues based tracking,contexts based tracking and multi-target tracking are also discussed．【Key words】visual tracking;feature matching;Bayesian filtering;probabilistic graphical models;mean shift;particle filter ·论文·*国家“863”计划项目（2006AA703405F）；福建省自然科学基金项目（2009J05141）；福建省教育厅科技计划项目（JA09040）

本科毕业设计__基于视频的目标跟踪及人群密度估计方法研究开题报告

上海交通大学 2012 级硕士学位论文开题报告登记表学号姓名导师李建勋学科控制科学与工程学院(系、所) 电子信息与电气工程学院学位论文题目稳健对地目标跟踪方法研究研究课题来源国家自然科学基金、航天创新基金、中航613横向项目课题的意义以及研究的主要内容运动目标跟踪是视觉图像处理中的一个非常热门的话题，在多个领域有着广泛的应用。运动目标跟踪的应用领域和环境主要有：对大型公共场所进行智能化视频监控、基于视频的人机交互、交通流量监测、医疗诊断等。本文从计算机视觉角度研究对地目标跟踪方法。由于视觉跟踪系统能在比较复杂的背景下，提取与分离市场内的目标、确定目标位置、估计目标运动趋势、实现对目标的实时跟踪，且具有跟踪精度高、跟踪状态平稳、抗干扰能力强、分辨率高和成本低等特点，在军事上很受重视。在民用领域，对地目标跟踪也有着广泛的应用：对大型公共场所进行智能化视频监控。例如在机场、商场、地铁站等场所进行智能化监控，其主要目的都是为了保障公众财产和信息安全。在人群监测、交通管理上实现智能化有非比寻常的意义。以以上应用为背景，本文的对地目标跟踪技术包含以下几个主要技术模块：单目标跟踪技术、多目标跟踪技术、密集目标跟踪技术。分出这几个模块是为了应对不同的应用场景，或是在同一场景需要各模块的协同合作。例如地铁站的人群流量具有明显时段特征，早晚上下班高峰人流极大，而其他时段人流量明显减少，这就需要对不同时段采用不同的跟踪方法以达到最好的效果。在上下班高峰期，采用密集目标跟踪技术，而在其他时段，采用多目标跟踪技术，而在有特殊需要的时候，例如跟踪特定犯罪嫌疑人时，可采用单目标跟踪技术。本文研究的主要内容具体有： ①粒子滤波基本方法研究，这是单目标跟踪方法的框架。在图像跟踪应用中，目标状态的后验概率分布往往是非线性非高斯多模态的，粒子滤波方法对于系统模型没有特殊要求，且能够保持状态的多模态分布，在跟踪领域得到了很大的发展。但常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题。 ②粒子群最优化思想研究，改进常规粒子滤波采样效率低的问题，提高采样效率。针对常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题，引入粒子群优化思想对目标状态后验分布进行最优搜索，找到后验分布的高似然区，并依据此高似然区来进行重采样。 ③变结构多模型的设计，以更好的表征目标的运动模型。几乎所有的方法对目标的运动状态都假定为平滑的，或者将运动限制在恒速或恒加速运动状态。而实际情况并非如此，例如机动目标的运动状态就很难用单一模型来表征。本文引入变结构多模型方法为目标建立变结构多运动模型。变结构多模型方法能够很好的表征目标的运动模型却又不增加过多的计算量，因此相比单一运动模型能够更好的估计目标的运动。

视频跟踪解决方案

AVT21自动视频跟踪模块作者：产品概述 AVT21是一款高性能小尺寸低功耗的嵌入式自动视频跟踪模块，该模块提供了目标捕捉、自动跟踪、平台控制、电子稳像、图像缩放平移旋转、OSD等强大功能，解决了光电跟踪系统所需要的各种算法和技术问题，从而大大缩短了光电跟踪系统的研制周期，并使系统性能大大提升。典型应用方案示意图1，用户使用自行设计的嵌入式主控模块+ AVT21，构建自动视频跟踪系统。典型应用方案示意图2，用户使用VTC81 + AVT21，构建自动视频跟踪系统。

典型应用方案示意图3，用户使用PC机+ AVT21，快速构建自动视频跟踪系统。作者：关键特征 ●内置多种图像增强预处理算法：白热、黑热、双极性、移动目标检测等。 ●视频捕获：可根据目标的亮度、尺寸、外形比例、速度、运动方向等自动获取目标。 ●视频跟踪：内置多种跟踪算法且支持多目标检测和多目标跟踪；目标短暂丢失智能锁定和重捕获算法。 ●可编程两轴平台驱动控制（PID）；支持速率和位置控制。 ●算法的FPGA实现，使得模块具有极低的延迟：输出偏差或平台控制数据延迟小于 1场时间（PAL：20ms、NTSC：）。 ●图像处理功能：基于场景锁定的极低延迟实时电子稳像 ●OSD功能，支持标准的和用户自定义的字符和符号，如：跟踪窗口、符号标记、瞄准线、状态等等。 ●图像平移、缩放和旋转功能，以纠正传感器安装位置对视频的影响。

●支持固定视场、可切换视场、连续变化（ZOOM）视场的摄像机。 ●结构紧凑、功耗低。原理框图外形图作者：

自动获取目标可根据目标的亮度、尺寸、外形比例、速度、运动方向等自动获取目标。跟踪算法作者： ●质心跟踪算法：这种跟踪方式用于跟踪有界目标，且目标与环境相比有明显不同灰度等级，如空中飞机等。目标完全包含在镜头视场范围内。 ●相关跟踪算法：相关可用来跟踪多种类型的目标，当跟踪目标无边界且动态不是很强时这种方式非常有效。典型应用于：目标在近距离的范围，且目标扩展到镜头视场范围外，如航行在大海中的一艘船。 ●相位相关算法：相位相关算法是非常通用的算法，既可以用来跟踪无界目标也可以用来跟踪有界目标。在复杂环境下（如地面的汽车）能给出一个好的效果。 ●多目标跟踪算法：多目标跟踪用于有界目标如飞机、地面汽车等。它们完全在跟踪窗口内。对复杂环境里的小目标跟踪，本算法能给出一个较好的性能。 ●边缘跟踪算法：当跟踪目标有一个或多个确定的边缘而同时却又具有不确定的边缘，这时边缘跟踪是最有效的算法。典型如火箭发射，它有确定好的前边缘，但尾边缘由于喷气而不定。 ●场景锁定算法：该算法专门用于复杂场景的跟踪。适合于空对地和地对地场景。这个算法跟踪场景中的多个目标，然后依据每个点的运动，从而估计整个场景全局运动，场景中的目标和定位是自动选择的。当存在跟踪点移动到摄像机视场外时，新的跟踪点能自动被标识。瞄准点初始化到场景中的某个点，跟踪启动，同时定位瞄准线。在这种模式下，能连续跟踪和报告场景里的目标的位置。 ●组合跟踪算法：顾名思义这种跟踪方式是两种具有互补特性的跟踪算法的组合：相关类算法+ 质心类算法。它适合于目标尺寸、表面、特征改变很大的场景。低延迟

视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1 帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示： 1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1) 2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。 111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T +++>?=?≤? （T 为阈值）（2-2）

工作目标完成情况报告记录

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2017年合同法规部工作目标完成情况报告2017年，在各级领导的关怀和支持下、在同事的关心和帮助下，合同法规部顺利完成了每一项工作目标和工作要点，认真做好领导布置的每一项任务，同时本部门人员虚心向其他部门同事学习请教，不断提高充实自己，很好的完成了自己所承担的工作任务。一年来，我们感觉收获颇多、感慨颇多，其中既有经验也有教训。为了在2018年更好的完成各项工作和任务，迎接新的挑战，特将2017年工作情况按照合同管理部分和法务管理部分，总结如下：一、合同管理部分：工作要点1.1：OA系统中提交到我部门的合同100%进行审核。在2017年度，我局大部分的合同已经实现在OA系统中进行审核，凡是在OA系统中提交至我部门的合同，均100%进行了审核。全年OA系统中共审核合同3791份。其中，对于项目金额大于三千万且单个合同金额大于十万元的合同在处机关审核完毕，并发起局审批流程后，需要经过局合同法规部、项目管理中心、财务物资部、审计监察部、主管局领导审核，各部门提出修改意见后，处机关合同管理人员和项目上合同管理人员进行沟通，依据修改意见对合同进行修改，特殊情况不能修改的我们再联系局机关各部门进行沟通，说明情况，最终修改完毕且经我部门核对无误后方可加盖电子签章。对于其他金额的合同，在处机关审核完毕，并发起局审批流程后，我部门进行审核，并提出修改意见，处机关合同管理人员和项目上合

同管理人员进行沟通，依据修改意见对合同进行修改，特殊情况不能修改的需要和我部门进行沟通，说明情况，最终修改完毕且经我部门核对无误后方可加盖电子签章。工作要点1.2：OA系统之外，走手工审批流程的合同100%进行审核。在2017年度，对于一些由于特殊原因，不适宜在OA系统中进行审核的合同，我们要求相关单位和部门走手工审批流程，对于提交至我部门的手工审批的合同，我们对其100%进行了审核。全年共审核此类合同1412份，其中合作项目联合施工协议70份，房地产建设部各类合同15份，局机关其他部门各类合同11份，其他合同1316份。由于一些合同属于阴合同（比如合作项目的联合施工协议及某些工程分包类合同），不适宜在OA系统中进行审核；还有一些合同（主要是局机关各部门合同）由于数量较少，并没有在OA系统中设置专门的审核流程。对于上述合同我们要求相关单位或部门填写合同审批表，我部门负责联系局机关相关部门进行审核，并提出修改意见，主办单位或部门依据修改意见进行修改，并在我部门核对无误后方可签订。工作要点1.3：合同签订之后100%进行备案。在2017年度，我部门对签订的各类合同，进行了100%备案。对于在OA系统中进行审核的合同，我们要求相关单位在合同签订完毕后，将合同相关信息录入OA系统中的项目管理模块，并将双

基于视频监控的运动目标跟踪算法

第36卷第12期 2010年12月北京工业大学学报J OURNA L O F BE IJI NG UN I V ERS I TY OF TEC HNOLOGY V o.l 36N o .12D ec .2010基于视频监控的运动目标跟踪算法胡宏宇1,2,王殿海1,3,李志慧1,杨希锐1,4,王庆年2 (1 吉林大学交通学院,长春 130022;2 吉林大学汽车工程学院,长春 130022; 3 浙江大学建筑工程学院,杭州 310058; 4 解放军汽车管理学院,安徽蚌埠 233011) 摘要:利用K a l m an 滤波思想对运动目标的前时刻状态信息进行预测,获取重心位置与形态紧密度估计值;将估计值与当前时刻观测值进行匹配,根据匹配误差修正运动目标的速度与紧密度变化值,通过递归算法实现常态下运动目标的准确、快速跟踪.针对复杂场景下由于运动遮挡造成无法准确估计目标运动轨迹,采用灰色模型GM (1,1)保证了跟踪过程的连续、稳定.最后,通过不同交通场景的视频序列对本文算法进行了验证,结果表明本文方法具有较好的适应性、鲁棒性,可实现复杂遮挡情况下连续、稳定、实时的目标运动跟踪. 关键词:智能交通;视频监控;运动跟踪;特征匹配;K a l m an 滤波;灰色模型中图分类号:TP 391;U 121文献标志码:A 文章编号:0254-0037(2010)12-1683-08 收稿日期:2008 11 03. 基金项目:国家 863 计划项目资助(2009AA 11Z210),国家自然科学基金青年科学基金项目(50808092),吉林省科技发展计划项目(20080432).作者简介:胡宏宇(1982!),男,长春人,讲师. 交通流中运动物体的运动行为是研究交通流特性与交通流管制的基础.视频监控技术为研究混合交通运动物体的运动特性与交通行为提供了有力工具,运动目标跟踪技术是其重要组成部分.而目标的特征匹配与遮挡处理决定了目标跟踪的性能. 目前,运动目标跟踪算法是国内外研究的热点与重点内容之一.Ko ller [1]利用3D 模型跟踪运动车辆,但该方法依赖物体三维几何模型,计算复杂度较高,难以满足实时要求;Co if m an [2]提取车辆的角点,根据运动约束对物体进行跟踪,但是角点易受光照强度的变化及噪声等因素的干扰;Parag ios [3]采用自动更新的封闭主动轮廓曲线实现车辆的跟踪,但轮廓曲线初始化较为复杂且容易受到运动状态变化的影响;K ato [4]利用马尔科夫随机场模型提出了运动目标跟踪算法,而模型参数难以确定是其面临的主要问题;Rad [5]利用重心、速度对物体进行跟踪,但该方法仅考虑了物体的运动特性,匹配精度难以保证.另外,文献[6 9]对运动目标跟踪算法进行了一定研究,但跟踪过程中遮挡处理的局限性和实验场景的单一性限制了其应用的普适性.由于物体运动状态、周围环境的复杂多变以及可能发生的运动遮挡对跟踪造成严重影响,因此建立复杂交通场景下连续、快速、稳定的运动目标跟踪算法尤为重要. 作者结合运动物体的运动特征与形态特征,基于K al m an 滤波(KF)思想实现跟踪目标的运动特征与形态特征的快速匹配.针对跟踪过程中可能发生的运动遮挡现象,提出了基于灰色预测模型的遮挡处理方法,保证了跟踪算法的连续、稳定,同时对于运动目标进出检测区域边界时特征匹配的不稳定性给出了解决办法.跟踪实验表明,本文方法具有实时性好、鲁棒性强的特点,可实现复杂环境下的运动目标跟踪.1 运动检测运动目标的检测与分割是实现运动跟踪的前提.本文采用文献[10]中基于聚类识别的背景初始化方法获取背景.该方法首先利用滑动可变窗口检测每个像素的时间训练序列所有不重叠平滑子序列,获取可能背景;然后选择每个平滑子序列的中值样本点构建分类序列集,根据未知类别的无监督聚类识别思想,获取背景子集实现背景初始化.该方法具有良好的鲁棒性,可满足车流较大条件下背景初始化的要

质量目标完成情况报告

质量目标完成情况报告 Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】

质量目标完成情况报告今年10月中旬，品控部会HACCP小组对公司质量目标及各部门的分解目标完成情况进行了考核，现将考核的有关情况汇总如下：一、公司的质量目标完成情况通过对各部门/车间的考核，公司的质量目标完成情况良好，其具体实现情况如下：原辅料检验合格率：100% 产品出厂合格率：99%以上；顾客满意率：95%以上；二、各部门/车间分解目标完成情况 6.1公司办公室：保持了办公环境卫生文明整洁；确保内部行政信息沟通迅捷；培训合格率100%以上。确保公司生产设备的及时采购并组织验收；保证了公司生产过程中的采购物资质优价廉且及时，不合格品及时退货；确保采购物资合格率100%以上。 6.2品控部确保生产现场的质量监督工作；原辅料合格率达到了100%，在线品控工作到位率100%；质量目标的考核到位率100%；检测设备正按计划进行送检。确保了生产现场不会出现重量不足等质量问题，出厂合格率达到99%。 6.3生产部合理组织和安排焊接衬垫的生产计划，对生产任务进行分解，并及时推行巡查制对生产加强监控以确保生产进度。每月对生产计划完成情况进行小结，对设备的保养情况进行监督检查。每日对生产现场进行安全生产检查到位率保持在100%。 6.4销售部确保接受订单及时并下达相应的生产计划信息。确保顾客满意信息监测的准确率100%，顾客对服务的投诉处理率100％。 6.5财务部确保资金回收率100%；监督了公司仓库的原材料和成品的管理工作。 6.6各车间

公司绩效考核跟踪分析报告

××××公司绩效管理体系试运行情况跟踪分析报告 ××××公司绩效考核项目组（2015年×月）

（一）绩效考核体系的建立按照××××电力建设公司全面实施绩效考核的总体安排，2015年五月份公司建立了绩效考核推进组织，明确了责任和目标，召开了动员会并且开展了多层面的培训和调研，为全面实施绩效考核做好了充分的准备工作。为了建立一套适合于××公司并且科学有效的绩效管理和绩效考核体系，首先进行了系统调研，全面了解了××公司基本情况、管理现状、生产和经营实际以及企业管理者对实施绩效考核的基本需求，对照GB/T19004《追求组织的持续成功中组织成熟度模型》，对××公司组织能力和流程成熟度进行评估,为全面实行绩效考核，不断提升公司管理水平和整体业绩，建立××公司基于流程成熟度模型，构建新型绩效考核体系做好了基础性工作。 ××××电建公司基于流程成熟度模型构建新型绩效考核体系，考核体系由绩效考核管理办法、绩效考核指标架构和绩效考核评价改进机制构成。其中：绩效考核管理办法包括绩效考核管理流程、绩效考核各阶段管理要求和各部门职责分工以及相关表单；绩效考核指标体系包括指标关系图和指标库，指标关系图依据流程体系建立，指标库在原先同业对标以及考核指标基础上，依据流程和现有业绩指标建立指标初始库，并根据考核体系成熟度，逐步完善调整；借鉴流程成熟度理论，建立××电建绩效考核成熟度评估和持续改进机制。七月份公司新型绩效考核体系进入试运行阶段，重新明确了各部门职责核定了岗位，并按照确定的奖惩标准进行了考核。图一：××公司绩效考核体系框架

（二）试运行阶段的跟踪调查为了更加深入的了解绩效考核实施效果和员工对于实施绩效考核的意见反馈，项目组采用调研访谈的形式，对项目运行情况进行跟踪，深入一线倾听大家的心声，为进一步优化体系做好了准备。调研访谈是全面跟踪公司推行绩效管理和绩效考核试运行阶段状况的基本途径，对于下一阶段进一步调整绩效考核办法和KPI的设定，以及纠正执行中的偏差有着重要的意义。从10月14日到10月21日，项目组按照《调研计划》分别对公司领导、职能部门、项目部和基层班长及员工进行了走访调研，特别是通过和公司主要领导以及基层一线员工座谈进一步了解了公司深入贯彻××供电公司领导的要求，以全面提升公司管理水平为目标，以服务××发展和加快电网建设为己任，坚持安全发展、确保生产稳定，不断提高经济效益，各项工作呈现出良好发展态势。同时跟踪访谈，也了解了公司领导对于持续改进和不断发展的深刻思考，以及进一步优化绩效管理方法，深化绩效管理的期望和要求。调研访谈同时也是宣传和培训的过程。在调研访谈中通过对《绩效考核管理办法》的讲解和讨论进一步加深了公司各层面对制度的理解，为依据办法进一步开展绩效评价工作铺平了道路。试运行阶段的调研访谈同时也了解实施过程中存在的问题，为进一步修订制度，调整KPI，改善管理中的环节积累了第一手资料。 1、调查访谈目的（1）通过跟踪企业实施绩效考核的过程，全面了解《绩效考核管理办法》和变电项目部、输电项目部《实施细则》的落实情况，和部门及岗位职责（岗位说明书）与实际工作的匹配度，运用跟踪调研访谈和数据的搜集整理等措施查找问题，进一步优化实施方案，提升管理绩效，有的放矢的开展咨询工作。（2）通过系统调研和全面跟踪，进一步了解企业各级组织和员工对于绩效考核模式和基本流程的了解程度，有针对性的开展相关培训，促进员工深入了解绩效模式，提升整体绩效水平。（3）通过跟踪调研了解和查找企业在在绩效管理中的短板，有针对性的制定整改方案，不断持续改进，全面提升管理水平，促进绩效的全面改善。