干扰环境下运动目标跟踪的背景滤波

合集下载

红外小目标抗干扰跟踪算法研究

红外小目标抗干扰跟踪算法研究红外小目标抗干扰跟踪算法研究摘要：红外小目标的抗干扰跟踪是红外成像系统研究的重要课题之一。

本文针对目前红外小目标跟踪中存在的干扰问题，提出了一种基于深度学习和滤波技术相结合的抗干扰跟踪算法。

该算法通过深度学习网络对目标进行初步识别，然后利用滤波技术对目标进行跟踪，从而提高了跟踪的准确性和鲁棒性。

实验结果表明，该算法在复杂干扰环境下具有良好的抗干扰能力，能够稳定跟踪红外小目标。

关键词：红外小目标、抗干扰、跟踪算法、深度学习、滤波技术1. 引言红外成像技术已广泛应用于军事、医疗、工业等领域，其中红外小目标的跟踪是关键的研究方向之一。

然而，由于红外传感器本身的局限性以及环境中的复杂干扰，红外小目标的跟踪面临着诸多挑战。

因此，开发一种抗干扰能力强的红外小目标跟踪算法具有重要的理论和应用价值。

2. 相关工作目前，研究者们在红外小目标跟踪领域已经取得了一些进展。

一些算法利用传统的图像处理方法进行目标识别和跟踪，例如边缘检测、区域生长等。

然而，这些方法对于复杂干扰环境下的目标跟踪效果不佳。

另外，一些研究者尝试采用红外图像的特征提取和纹理分析等方法进行目标跟踪，这些方法能够一定程度上提高跟踪的准确性，但对于干扰的抵抗能力较弱。

3. 红外小目标抗干扰跟踪算法本文提出了一种基于深度学习和滤波技术相结合的抗干扰跟踪算法。

该算法的基本思路是首先利用深度学习网络对目标进行初步识别，然后利用滤波技术进行跟踪。

3.1 深度学习网络深度学习网络是一种强大的模式识别工具，可以对图像进行特征提取和分类。

在本算法中，我们使用预训练的卷积神经网络来提取红外图像中目标的特征。

通过网络的学习和训练，我们可以得到目标的特征向量，用于后续的跟踪过程。

3.2 目标跟踪滤波器在红外小目标跟踪中，滤波技术是一种常用的方法，其基本原理是利用目标的动态特性进行滤波处理，从而实现目标的跟踪。

在本算法中，我们采用了卡尔曼滤波器。

视频监控中的运动目标检测与跟踪

视频监控中的运动目标检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在我们生活中起到了越来越重要的作用。

其中，运动目标检测与跟踪是视频监控系统中的关键技术之一。

本文将详细介绍视频监控中的运动目标检测与跟踪的原理和应用。

在视频监控系统中，运动目标指的是图像序列中不断变化的区域，例如人、车辆等。

而运动目标检测与跟踪则是指在视频中自动识别和跟踪这些运动目标的过程。

首先，运动目标检测是指在视频序列中找出运动目标所在的位置。

常见的运动目标检测算法包括帧间差、光流法和背景建模等。

帧间差方法通过比较连续帧之间的像素差异来检测目标的运动。

光流法则利用像素间的灰度变化来估计运动目标的移动。

背景建模则通过建立静止背景图像来检测运动目标。

其次，运动目标跟踪是指在检测到的运动目标中，跟踪其运动轨迹并实时更新位置信息。

常见的运动目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。

卡尔曼滤波器通过预测和观测更新的方式来估计目标的位置。

粒子滤波器则通过在候选区域中采样来估计目标的位置。

相关滤波器利用目标模板和候选区域之间的相关性来跟踪目标。

在实际应用中，运动目标检测与跟踪技术被广泛应用于视频监控系统中。

首先，它可以用于实时监测人员和车辆的行为，以便及时发现异常情况。

例如，当有人携带危险物品进入监控区域时，系统可以立即发出警报并采取相应措施。

其次，它可以用于交通管理系统中，监测交通流量和违规行为。

例如，当有车辆逆向行驶或超速行驶时，系统可以自动拍摄照片或录像作为证据。

此外，运动目标检测与跟踪技术还可用于视频分析和智能监控系统中，为用户提供更加智能的安防服务。

然而，运动目标检测与跟踪技术也存在一些挑战和局限性。

首先，复杂的背景和光照变化会对运动目标检测产生干扰。

例如，当目标混杂在复杂的背景中时，算法往往会出现误检测现象。

其次，目标遮挡和形状变化也会对运动目标跟踪产生困难。

例如，当目标部分被其他物体遮挡时，算法往往会失去目标的轨迹。

视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析

视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析随着科技的不断进步，视频监控系统在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。

视频监控系统不仅为我们提供了安全保障，还可以对运动目标进行跟踪与轨迹分析，以帮助我们更好地理解事件的发生和发展。

本文将探讨视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析的原理和应用。

运动目标跟踪是视频监控系统中的一个关键技术，它可以通过分析连续的视频帧来识别和跟踪目标的运动。

一般情况下，目标的跟踪可以分为两个阶段：目标检测和目标跟踪。

目标检测是指在每一帧中找到目标物体的位置和尺寸。

常见的目标检测算法有基于颜色、纹理或形状等特征进行匹配的方法和深度学习方法。

目标跟踪是指在连续的视频帧中追踪目标物体的运动轨迹。

常见的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。

在目标跟踪的基础上，轨迹分析可以提供关于目标运动模式、速度、行为等信息。

通过对目标的轨迹进行分析，可以判断目标是否具有可疑行为，进一步提高监控系统的安全性和效率。

轨迹分析的方法包括轨迹拟合、轨迹聚类和轨迹关联等。

轨迹拟合是指通过拟合轨迹的数学模型，预测目标的未来位置。

轨迹聚类是指将轨迹分为不同的群组，以便对目标进行分类和识别。

轨迹关联是指将多个目标的轨迹进行匹配和关联。

视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析具有广泛的应用。

在交通领域，可以利用目标的轨迹分析交通流量和拥堵情况，优化交通信号控制系统。

在工业领域，可以通过跟踪和分析工人的运动轨迹，提高生产效率和安全性。

在安防领域，可以通过跟踪和分析目标的运动轨迹，快速发现可疑的行为并采取措施。

此外，运动目标跟踪与轨迹分析还可以应用于体育比赛、行人检测、智能家居等领域。

然而，视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析仍然面临一些挑战和难题。

首先，目标的形状、大小和运动速度的多样性会对目标的跟踪和分析造成困扰。

其次，背景的变化和光照条件的变化也会干扰目标的跟踪和分析。

此外，复杂的场景中可能存在交叉和遮挡等问题，使得目标的识别和轨迹分析变得更加困难。

户外环境下抗遮挡的运动目标跟踪方法

１前言
基于视频的目标检测与跟踪技术是当今机器视觉领域热点研究课题之一，已广泛应用于安防、通监控等场合。视并交
强，同时处理时间也越长。中每个状态用一个高斯分布来近似，每个像素点颜色取值用变量表示，若来则定义当前像素
ｍｏｉｇｏｊｃ．ｅｓａｏｎｏｓｓｒｍｏｅ．ｉｓｇｔｅｍｅｏｆｐｅｉｔｍｏｅａｅｎＫｌｎｆｔｒｃｍ— ｖｎｂｅｔｔｎｈｄｗａｄｎｉｉｅｖｄＷｈｌｕｉｈｔｄｏｒｄｃｈｅｅｎｈｄｌｂｓｄｏａｍａｌｏｉｅ
ＦＮＧＫｅＣＮＬｎｉｎ．ｎｉｃｌｓｎｍｏｉｇｏｊｃｔａｋｎｔｏｎｏｔｏｒｅｖｒｎｎ．ｍｐｔｒＥｇｎｅ－Ｅ。ＨＥｉｑａｇＡｔｏｃｉｖｎｂｅｔｒｃｉｇｍｅｈｄｉｕｄｏｎｉｏｍｅｔ — ｕｏＣｏｕｅｎｉｅｒ
ＩｓｉｔｆＧｒｐｉｓａｄＩｇｓＰｏｅｓＨａｇｈｕＤｉｎｉＵｎｖｒｉＨａｇｈｕ３０８Ｃｉａｎｔｕｅｏａｈｃｎｍａｅｒｃｓ，ｎｚｏａｚｔｉｅｓｔｙ，ｎｚｏ１０１，ｈｎ
ｏｊｃ，ｎｏｊｃｅｅｔｇａｄｔｃｉｇａｍｅｈｄｂｓｄｏｅｉｒｖｄｍｉｔｒｕｓｄｌｉｐｏｏｅｏｄｔｃｔｅｂｅｔｏｂｅｔｄｔｃｉｎｒｋｎ，ｔｏａｅｎｔｍｐｏｅｘｕｅＧａｓｉｍｏｅｓｒｐｓｄｔｅｅｔｈｓｎａｈｎａ

运动目标跟踪算法及其应用分析

运动目标跟踪算法及其应用分析随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了极大的发展。

图像处理技术可以将图像进行分析和处理，并且可以将这些信息转换为数字化数据。

图像处理技术不仅可以用于医学诊断、生物学、工业监控等领域，而且也广泛应用于计算机视觉领域。

在计算机视觉领域中，运动目标跟踪技术是一项基础技术，它可以追踪视频图像中的目标并提供与目标相关的信息。

一、运动目标跟踪算法运动目标跟踪算法是和计算机视觉技术紧密相连的一种技术，主要是基于视频图像跟踪技术的实现。

一般来说，运动目标跟踪算法可以分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。

（1）目标检测目标检测是指在一个给定的时间段内，将目标从背景中检测出来并确定其位置、大小和形状等信息。

其中，检测算法和图像质量有着密切关系。

一般来说，目标检测算法可以分为两种：基于特征的目标检测算法和基于匹配的目标检测算法。

基于特征的目标检测算法主要是根据目标的特定外观特征进行识别和分类。

常用的特征包括Haar-like特征、SIFT特征、HOG特征等。

这些方法在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性，但是计算量比较大，需要消耗较多的计算资源。

基于匹配的目标检测算法主要是根据目标与背景之间的差异进行匹配和检测。

常用的匹配法包括基础匹配、Viterbi匹配、CAMshift算法等。

这些算法基于目标的运动状况，能够较好地适应不同的背景干扰和情况。

（2）目标跟踪目标跟踪技术是指在已经检测到目标的基础上，通过运用特定的算法，对目标进行跟踪。

常用的目标跟踪算法包括：Kalman滤波方法、Mean Shift方法和Template Matching方法等。

Kalman滤波方法是利用观测值来估计状态值的一种滤波方法。

它可以通过观察目标的位置和速度来预测后续帧中的目标位置。

Mean Shift方法是一种基于概率密度估计的跟踪方法，该方法通过目标物体在图像上的密度分布来进行目标跟踪。

Template Matching方法是一种基于模板匹配的方法。

基于微分光流和粒子滤波的视频运动目标跟踪

过程（）２的粒子经过传播后得到新的粒子集后，计算其各
个粒子的权值，计算方法与初始化类似。
（）４滤波估计ｋ时刻运动目标的状态可以估计为：
Ｎ
＝（ｉ）２ ∑ ＋／
ｉ＝１
（）９
认为第 —ｌ目帧标外接矩形框在第ｋ帧中所对应区域的微分
流模型，该模型在每一帧的跟踪处理之前获得更新。使用光流相似函数计算目标与粒子所表示区域的相似度，过粒子滤波估计实现目标通跟踪。实验结果表明，该方法在目标被与目灰度值相差较大和相近的２背景遮挡时均能保持对目标的正确跟踪。标种
关健诃：运动目标；跟踪；遮挡；微分光流；粒子滤波
［ｙｗｏｄｉｍｏｉｇｏｊｃ；ａｋｎ；ｃｌｓｎｄｒａｉｅｏｔａｆｗ；ａｔｌｆｔｒｇＫｅｒｓｖｎｂｅｔｔｃｇｏｃｕｉ；ｅｖｔｐｃｌｏｐｒｃｅｉｅｎｒｉｏｉｖｉｌｉｌｉＤＯＩ１．９９ｊｓｎ１０ —４８２１．３０７：０３６／ｉ．０３２．０１１．７．ｓ０
ＭｏｉｇｏｂｔｒｃｉｇｉｉｅａｅｎｖｎｊｃａｋｎＶｄｏＢｓｄ０ｅＴｎ
ＤｅｉａｉｅＯｐｉａｏａｄＰａｔｃｅＦｉｅｉｇｒｖｔｖｔｃｌＦｌｗｎｒｉｌｌｒｎｔ
ＺＨＡＯｎＦＬｉ，ＥＮＧｎＪＡｎ－ｉｏＹａ，ＩＹｉｇｂａ
２
垂直坐标以及相应的水平光流分量和垂直光流分量。通过对水平和垂直方向的光流分量进行叠加得到：

卡尔曼滤波器在运动目标中的跟踪

挑战
运动目标的跟踪面临许多挑战，如目标运动的不确定性、噪声干扰、遮挡等。
卡尔曼滤波器概述
01
02
03
定义
卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器，用于从一系列测量中估计状态变量的值。
特点
卡尔曼滤波器具有无偏性和最小方差性，能够提供状态变量的最优估计。
应用
卡尔曼滤波器广泛应用于各种领域，如控制系统、信号处理、金融预测等。
1
卡尔曼滤波器在运动目标跟踪中具有较高的跟踪精度和鲁棒性，能够适应不同场景和条件下的运动目标跟踪。
2
卡尔曼滤波器在实时性方面表现较好，能够快速响应运动目标的变化，满足实时应用的需求。
3
卡尔曼滤波器在运动目标跟踪中具有广泛的应用前景，可以应用于视频监控、自动驾驶、机器人视觉等领域。
05
卡尔曼滤波器在运动目标跟踪中的改进方向
根据实际观测结果和估计结果不断更新卡尔曼滤波器的参数，提高运动目标跟踪的准确性
。
04
卡尔曼滤波器在运动目标跟踪中的性能评估
性能评估指标
跟踪精度
衡量卡尔曼滤波器对运动目标位置估计的准确性。
鲁棒性
评估卡尔曼滤波器在不同场景和条件下对运动目标跟踪的稳定性
。
实时性
评估卡尔曼滤波器在运动目标跟踪过程中的计算效率。
实验结果展示与分析
实验一
在不同速度和方向变化的运动目标跟踪中，卡尔曼滤波器能够准确估计目标位置，并具有较好的鲁棒性。
实验二
在复杂背景和噪声干扰下，卡尔曼滤波器能够保持稳定的跟踪性能，并具有较好的抗干扰能力。
实验三
在实时性方面，卡尔曼滤波器能够快速响应运动目标的变化，并具有较快的计算速度。

复杂环境下运动目标跟踪

复杂环境下的运动目标进行有效跟踪，并且有较强的抗干扰能力和自动恢复能力。
关键词：目标跟踪；挡；子滤波器；色模型；遮粒颜巴特查里亚系数中图分类号：Ｎ１文献标识码：文章编号：６３— ７３２０）４－０４— ５Ｔ９９Ａ１７４９（０８００２０
ＡｂｔａｔＴｉｐｐｒｉｌｗｒｓｏａｋｎｆｏｓｃ：ｈｓａｅｎｙｏｋｎｔｃｉｇｏｎ—ｒｉｏｉｇｏｊｃｏｐｉａｄｂｃｇｏｎｒｍａｒｎｉｄｍｖｂｅｔｉｃｍｌｔａｋｒｕｄｇｎｓｎｃｅ
ｏｊｃｓｎａｅｓｏｇｒａｔ—ｉｔｆｒｎｅａｉｔａｄｔｅｃｐｂｌｙｏｕｏａｃｒｃｖｒ．ｂｅｔａｄｈｖｔｎｅｎｉｎｅｅｅｃｂｌｙｎａａｉｔｆａｔｍｔｅｏｅｒｒｉｈｉｉｙ
Ｋｅｒｓｔｃｉｇｍｏｉｇｏｊｃ；ｃｌｓｎｐｒｃｅｆｔｒｃｌｒｉｏｒｍ；ｈｔｃａｙａｃｅｃｎｙｗｏｄ：ａｋｎｖｎｂｅｔｏｃｉ；ａｉｌｉｅ；ｏｓｇａｂａｔｈｒｙｏｆｉｔｒｓｕｏｔｌｏｈｔａｉｅ
ｔｅｔａｋｎｒｃｓ．ｈｉｌｔｎｅｐｒｍｅｔｉｄｃｔｓｔａｈｓａｇｒｈｃｎｅｅｔｅｙｔａｋｍｏｉｇｈｒｃｉｇｐｏｅｓＴｅｓｍｕａｉｘｅｉｎｎｉａｅｈｔｔｉｌｏｉｍａｆｃｉｌｒｃｖｎｏｔｖ
复杂环境下运动目标跟踪

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ＢｃｇｏｎｉｅｉｇｆｒｖｎｊｃｒｃｉｇａｋｒｕｄＦｌｒｎｉｇＯｂｅｔａｋｎｔｏＭｏＴ
ｉｎｅｆｒｎｅＥｎｉｏｍｅｎＩｔｒｅｅｃｖｒｎｎｔ
ＬＩ１ＺＨＯＵＹｏｇ．ｎ
（ｃｏｌｆｍｐ￣ｒｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｉａＵｉｅｓｙｏｎｎｎｅｈｏｏｙＸｚｏ２１６ＣｉａＳｈｏｏＣｏｕｉｃｎｅｈｏｏｙＣｈｎｎｖｒｉｆＳｅｔＭｉｉｇａｄｃｎｌｇ，ｕｂｕ２１１，ｈｎ）Ｔ
Ｄ０Ｉ１．６０ｉｎ１０ —４８２１．．５：０３９．ｓ．０３２．１１０８９ｓ００６
１概述
ＭｅｎＳｉ是一种无参数密度梯度估计算法…。文献【】ａｈｆｔ２
目标特征的描述口。假设彩色空间被划分成ｍ个区间，用每】个区间的索引ｕ表示该颜色簇，目标初始中心位置为Ｚ，目
［ｓｒｃ］Ｍｅｈｆｂｓｄｏｊｃｔｃｉｇａｇｒｈｍａｉｗｉｅａｇｔｓｈｇｎｃｌｏｅｎｅｅｅｃｖｒｎｎ．ｈｓａｅＡｂｔａｔｎａＳｉａｅｂｅｔｒｋｎｌｏｉｍｙｆｌｈｌｔｒｅｉｃａｉｇｉｓａｅｒｎｔｔｒｎｅｅｉｍｅｔＴｉｐｐｒｔａｔａｅｈｔｎｎｉｈｉｒｆｎｏ
中分类ｔＰ９４圈号３１１Ｔ・
干扰环境下运动目标跟踪的背景滤波
李毅，周勇
（中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州２１１）２１６
攮
耍：基于Ｍｅｎｈ的目跟踪算法，在目标发生明显尺度变化或存在背景干扰的情况下，跟踪就会失败。为此，￣ｘ跟踪过程中的ａｉＳｆｔ标ｔ￣－
ｉｔｅｅｃａｋｒｕｄａｄｒｌｂｌｙｏｊｃａｋｎｓｒｖｄｎｅｒｎｅｂｃｇｏｎ，ｎｉｉｔｆｂｅｔｃｉｇｔｋｉｉｏｅ．ｆｒｅａｉｏｒｔａｓｍｐ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
［ｅｏｄ］ｏｅｔａｋｇｍｏｏｔｔｎｂｃｇｏｎｌｒｇＭｅｎｈｔｇｒｈｉｅｅｅｃＫｙｒｓ￣ｃｎ；ｔｎｓｍａｏ；ａｋｒｕｄｔｉ；ａｉｏｉｍ；ｔｒｅｗｃｔｉｒｉｅｉｉｉｆｅｎＳｆａｔｎｒｎｌｆ
ｐｅｅｔａａｋｒｕｄｆｔｎｒｂｅｔｒｃｉｇａｃｒｉｇｔｅｍｏｉｎｏｒｅ．ｈｔｒｉｌｃｍｅｔｎｅｄｏｇｔｃｏｄｎｓａｔｒｓｎｓｃｇｏｎｌｒｇｆｊｃｔａｋｎｃｏｄｎｔｔｆａｇｔＴｅｆｕｅｄｓａｅｎｄｓｅｆａｅｃｒｉｇｔｉｓｂｉｅｉｏｏｏｈｏｔｕｐａｐｔｒａｏｔｐ
ｍｏｉｇｔａｋａｅｅｔａｅ．ｓｅｎｔａ，ｈａｇｔｉｄｐｘｌｓｒｍｏｄｆｏｔｅｃｄｄａｅｌｃｔｏｐｐｓｔｈｅｍｏｉｖｎｒｃｒｓｍｔｄＢａｄｏｈｔｔｅｔｅｌｉｒｋｅｉｅｓｉｅｖｅｒｍｈａｉｔｏａｉｎｏｏｉｎｅｔｖｎｇｄｒｃｏｆｔｒｅ．ｅｉｅｔｎｏａｇｔＴｈｉｉｔｄｉｅｅｍｎｄｂｈｂｏｕｅｖｌｅｏａｇｔｄｐａｅｎ．Ｅｘｅｍｅｔｌｒｓｌｓｏｅｉｆｌｒｗｉｔｓｄｔｒｉｅｙｔｅａｓｌｔａｕｆｔｒｅｓｌｃｍｅｔｅｈｉｐｒｎａｅｕｔｈｗｓｔｍｐｒｖｄａｐｏｃｓｒｂｓｇｉｓｅｉｈｏｅｐｒａｈｉｏｕｔａａｎｔｔｈ
第３卷第１７６期
、．７ｂ１３
・
计
算
机
工
程
２１０１年８月
Ａｕｕｓ０１ｇｔ２１
Ｎｏ．６１
ＣｍｐｔｒｇｎｅｉｇｏｕｅｉｅｒＥｎｎ
人工智能及识别技术－
：ｔｏ－４（１１＿７＿３文标识Ａ￣ｌｌｏ３８０）－１＿ｔｌｑｔ０２２１６００献码。
研究了Ｍｅｎｈｔａｉ算法并作推广，ｓｆ指出了Ｍｅｎｈ算法潜在ａｉＳｆｔ的应用领域。在此基础上，文献【】Ｍｅｆ算法应用到了３将ａＳｔｎｈｉ非刚体的目标跟踪、图像分割、图像平滑和特征空间分析等领域并证明了其在特定条件下的收敛性。文献［中给出的Ｍｅｎ３】ａＳｉ算法就是采用物体颜色的概率分布（ｈｔｆ核直方图）来描述被跟踪目标。然而，当物体发生明显的尺度变化或者背景中出现与目标物体近似的色彩分布时，仅仅依据目标颜色信息就无法实现对目标的可靠跟踪。为此，很多研究人员做了大量
背景干扰问题，出根据目标运动状态进行背景滤波的目提标跟踪算法。根据目跟踪过程中产生的运动轨迹估计目标位移和速度，沿着目标标可能的运动方向的反方向对候选区域进行背景滤波，滤波区域宽度根据目标位移大小确定。实验结果表明，改进后的算法对背景信息具有较好的鲁棒性，提高目标跟踪的可靠性。关翻：目标跟踪；运动估计；背景滤波；Ｍｅｎｈ算法；干扰ａｉＳｆｔ