遮挡情况下基于粒子滤波的视觉跟踪算法研究
复杂环境下弱目标检测与跟踪算法研究
复杂环境下弱目标检测与跟踪算法研究1. 本文概述随着现代科技的发展，复杂环境下的目标检测与跟踪技术在众多领域扮演着越来越重要的角色，如智能监控、自动驾驶、军事侦察等。
在这些应用场景中，弱目标检测与跟踪，即对低对比度、小尺寸或部分遮挡目标的识别与追踪，是一项极具挑战性的任务。
本文旨在针对复杂环境下的弱目标检测与跟踪问题，提出一种新颖且高效的算法。
本文首先对现有的弱目标检测与跟踪算法进行全面的回顾与评估，分析其优缺点，并指出当前技术的瓶颈和未来发展趋势。
接着，本文将详细介绍所提出的算法，包括算法原理、实现细节以及创新点。
本文算法融合了深度学习、图像处理和多传感器数据融合等多学科知识，旨在提高复杂环境下弱目标的检测与跟踪性能。
本文将通过大量的实验验证所提算法的有效性和鲁棒性。
实验部分将包括不同场景、不同光照条件以及不同目标特性的测试，以确保算法的广泛适用性。
最终，本文将总结研究成果，讨论算法在实际应用中的潜在价值和可能面临的挑战，为复杂环境下弱目标检测与跟踪技术的发展提供新的思路和解决方案。
2. 相关工作综述在过去的几十年里，弱目标检测与跟踪在计算机视觉领域引起了广泛的关注，并且取得了显著的进展。
弱目标通常指的是在图像或视频中，由于尺寸小、对比度低、遮挡、运动模糊等原因而难以被直接观察和定位的目标。
弱目标检测与跟踪算法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
在弱目标检测方面，研究者们提出了多种方法。
基于背景建模的方法通过构建背景模型来区分目标和背景，从而实现对弱目标的检测。
这类方法在处理背景复杂、目标运动不规律的场景时具有较好的效果。
基于特征学习的方法也受到了广泛关注。
通过利用深度学习等机器学习技术，提取目标的特征表示，可以提高弱目标检测的准确性和鲁棒性。
在弱目标跟踪方面，研究者们同样提出了多种算法。
基于滤波的方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过预测目标的位置和状态，实现对弱目标的跟踪。
这类方法在处理目标运动模型已知的场景时具有较好的性能。
基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法
明： 该方 法具 有较 好 的 实时性 与鲁 棒性 ， 可 应 用 在 视 频 监 控 、 车寻 迹 等 场合 ． 小
关 键 词 粒 子 滤 波 ； 权 颜 色 直 方 图 ； ｈｔ — 加 Ｂ ａ ａ ｔ
ｃ ａｙａ距 离 ｈ ｒｙ
列进 行线 性 最 小 方 差 估 计 的 算 法 ， 有 计 算 量 小 、 实 时 计 算 的 特 具 可 点 ， 无 法适 应 运动状 态 随 机性 和 幅度 都 很 大 的情 况 ． 子 滤 波 是 一 但 粒 种从 带 噪声 的数 据 中估计 运动 状 态 的 技 术 ， 度可 以逼 近 最优 估 计 ， 精
文 章 编 号 ：６ ４７ ７ （ ０ １ ０ －３ ８０ １７ －００ ２ １ ） ５０ ９ －４
基 于 粒 子 滤 波 的 移 动 物 体 视 觉 跟 踪 方 法
钱 夔 宋 爱 国 熊鹏 文
摘 要 ’ 基 于 颜 色特 征 的 粒 子 滤 波 算 法 已成
为 移 动 物 体 跟 踪 的 热 点 ． 出 一 种 基 于 提
收 稿 日期 ２ １ －８３ ０ １０ －１
个 递归 过程 符合 马尔可 夫假 设 ， 有粒 子集 ｛
Ｗ
。权值 归 一化 为 ，
资助项 目 教育部重大创新工程培育资 金项 目 （ ０ ０ ５ ７８４ ）
作 者 简 介
ＪＷ ∑ ＝１则 ｋ ＿ 一 ， 时刻 目 标状态的 后验概率分布离散加权为
０ 引 言
移 动物体 的视觉 跟踪 是 计 算 机视 觉 与模 式 识 别研 究 领 域 的 核 心 课题 之 一 ， 主要是 通 过对 摄像 头获 得 的视 频 图像 进 行 分 析 ， 算 出移 计 动物 体 在每一 帧 图像 上 的二 维 坐标 位 置 ， 决 连 续 的 图像 序 列 之 间 解 基 于位 置 、 速度 、 状 等 有 关 特征 的对 应 匹配 问题 ， 形 检测 识 别 跟 踪 目
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究王进花
Key words:object tracking;particle filter;EKPF;UPF
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号:1001-9227(2013)-01-0010-04
0引言 视频目标跟踪一直是计算机视觉领域的核心问题，其广泛
应用在视频监控、计算机视觉导航、人机交互等领域[1-2]。视频目 标跟踪算法一般分为两类：确定性跟踪算法与随机性跟踪算 法。确定性跟踪算法归结为能量函数的优化问题，如最为常见 的均值漂移（mean-shift）算法，其有实时性好的优点，但容易收 敛到局部极值，导致目标跟丢[3]。随机性跟踪算法归结为动态系 统的状态估计问题，其中常见的是粒子滤波（particle filter）算 法。视频运动目标的跟踪是一个典型的非线性、非高斯问题，尽 管粒子滤波是一个解决非线性、非高斯的主流方法，但仍有重要 性函数的选择、权值退化与样本枯竭等问题，导致滤波发散。
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究 王进花，等
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究*
王进花，付德强，曹 洁，李 军 （兰州理工大学 电气工程与信息工程学院 甘肃兰州，730050）
摘 要:针对标准粒子滤波算法存在的缺陷，本文引入了两种改进的方法，引入最新的量测信息，改进粒子滤波的建
议分布。EKPF 通过引入扩展卡尔曼算法改进粒子分布，UPF 引入无验结果表明，UPF 算法优于扩展卡尔曼粒子滤波算法与标准粒子滤波算法。
关键词:目标跟踪；粒子滤波；EKPF；UPF
Abstract:For the defects of the standard particle filter algorithm, two improved algorithm are proposed, which introduced
双目视觉的弱点动目标粒子滤波跟踪定位研究
１ ． 大学 信息科学与工程学院 ， 新疆 乌鲁木齐 ８０ ４ ３０６
２天津市雅 浪通讯 ， ． 天津 ３ ０ ８ ０３４
１ｎｔｕｅ ｆｎｏｍａｉ ｃｅ ｃ ｄＥ ｇｎｅ ｎ ， ｎｉ ｇ ｉｅｓｙ Ｕｒｍｑ ３ ０ ６ Ｃ ｉａ ． ｓｔｔｏ ｆｒ ｔ ｎＳ ｉ ｅａ ｎ ｉｅｒ ｇＸｉ ａ ｖｒｉ ， ｕ ｉ ０ ４ ， ｈｎ Ｉ ｉ Ｉ ｏ ｎ ｎ ｉ ． ｊ ｎ Ｕｎ ｔ ８
摘
要 ： 研究红外 图像序 列的弱 点动 目标粒子滤 波跟 踪算法和双 目立体视 觉摄像机标 定算法的基础上 ， 在 基于双 目 觉设 计 了 视
双 目图像序列弱点动 目标的跟踪 、 空间定位 系 。仿 真实验表 明： 统 对粒 子基 于估计参数后的 密 函数分配权重 的算法 ， 弱 点动 目标的跟踪 ， 由于其在军事 、 民用方面 的重 要应用 前 景 ， 成为 信 号处理 、 像处理 领 域 中的典 型 问 图 题… 。而考虑到 双 目视觉运动 目 的特 性 ， 线性 滤波器能很 标 非 好地解决 这一非线性 问题 。目前 ， 经典 的非 线性 滤波器有 ： 扩
ｍｅ ｔ ｅｕｔ ｈ ｗ： ｆ ｒｅｔ ｔ ｇｔｅｄ ｎ ｆ ｕ ｃ ｏ Ｓ ａａ ｔｒ，ｈ ｌｏ ｔｍ ｉｈｄｓ ｉｕｅ ｅｗｅｇ ｔｏｐ ｒｉｌ ｃ ｏ ｄｎ ｎａ ｒｓ ｌ ｓ ｏ ａｔ ｓ ｍａｉ ｅ ｓ［ ｆｎ ｔ ｎ’ ｒｍｅｅｓ ｔｅａｇ ｒ ｈ ｗｈｃ ｉｔ ｂ ｔｓｔ ｉｈ ａｔ ｅａ ｃ ｒｉｇ ｌ ｓ ｅ ｉ ｎ ｈ ｙ ｉ ｐ ｉ ｒ ｈ ｔ ｃ
检测跟踪文献综述
近年来，智能视频监控技术的研究与应用备受人们关注。
作为其基本处理部分，视频监控图像的运动目标检测是一个非常活跃的研究方向，属于计算机视觉领域的重要研究内容,在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等方面有着广泛的应用前景.随着计算机软硬件技术的发展，计算机技术与监控技术相结合成为了一个新兴的应用研究方向。
这种监控系统与传统意义上的监控系统的本质区别在十其智能性.视频监控的目的主要是用十对入侵者的监视、交通流量的监测,以及大门出入人员的保安监控等。
传统的监控系统大都需要人工配合进行监控，存在各种问题。
采用红外传感器等半自动的检测方法又存在对猫犬等动物产生误报警等问题.因此，对智能化的监控系统的研究就非常有必要。
简言之，不仅仅用摄像机来代替人眼简单的获取现场图像信息，应用计算机技术来协助监控人员甚至代替监控人员来完成监控任务，从而既获得良好的监控效果，又大大地减轻监控中的人力投入。
由此可见，智能监控系统有着广泛的应用前景和潜在的市场价值。
然而要使监控系统达到智能化，就必须使计算机能够从监控摄像机里所获取的视频图像序列中提取出感兴趣的目标，并对其进行目标分类和跟踪，从而达到对目标行为进行理解与描述的目的。
智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题。
视频监控技术的发展大致经历了以下二个阶段：(1）第一代视频监控系统:早期的视频监控都是以模拟设备为主的闭路电视监控系统，称其为模拟视频监控系统。
通常采用同轴电缆的传输方式进行信号传输,但是这种模拟方式的传输要保证宽带信号具有高的信噪比和较小失真是十分困难的，所以第一代监控系统的可靠性和抗干扰性都较差，功能也相对简单。
(2)第二代视频监控系统：随着数字技术的发展，图像数据压缩编码技术及标准的改进，芯片成本的不断下降，数字视频监控系统也迅速发展起来。
人们利用计算机的高速数据处理能力进行视频采集和处理，大大提高了图像质量，增强了视频监控的能力,提高了系统的可靠性，增强其可扩展性,其功能也越来越专业化、多样化。
视觉跟踪
基于标准粒子滤波的视觉跟踪及实验对比
一、动机
标准粒子滤波是经典的粒子滤波算法 单特征、单目标视觉跟踪
说明基于粒子滤波的视觉跟 踪的优越性和前景
二、基于标准粒子滤波的视觉跟踪实现
1.视觉目标状态采样与转移： p X k X k 1 2.采用核（kernel）概率密度估计方法实现颜色特征的统计描述 3.用颜色概率分布直接加权采样粒子
由于退化现象 4. 重采样步骤
二、视觉目标状态转移模型
状态转移模型刻画了视觉目标在两帧之间的运动特性：越精确越有利于视觉跟 踪，但很难建立精确的模型。因此，建立近似状态转移模型： 1.从特定的训练图像序列中学习：很难有普遍适应性 2.选择特定的统计模型：自回归模型
三、建立视觉目标观测概率分布
是实现粒子权值计算的关键 特定视觉特征的统计描述 建立观测概率分布
结论：在复杂场景中，单视觉特征的区分性是动态变化的，很难具有长期 的稳定区分性，采用单视觉特征的视觉跟踪性能会随着视觉特征的区分能力下 降而下降。
视觉目标的视觉特征是冗余的，且一些视觉特征是互补的，也就是说在视 觉目标运动过程中，虽然在某时间段某个视觉特征的区分性下降，但总会有一 个或几个具有较稳定区分能力的视觉特征用于描述视觉目标。因此，在复杂场 景下，多视觉特征融合跟踪是改善视觉跟踪性能的有效途径
2 N i i i i 2 E N k Nwk r Ck N max r i 1 N i 1
那么该粒子滤波算法将在均方误差意义下收敛
五、粒子滤波采样策略
拒绝采样法 重要性采样法：最优重要性建议分布准则（重要权值方差最小）
马尔科夫链-蒙特卡罗采样法 ：Metropolis-Hastings（M-H）算法和Gibbs采样
harp跟踪方法
harp跟踪方法HARP跟踪方法HARP跟踪方法（Hierarchical Adaptive Real-time Tracking，分层自适应实时跟踪）是一种用于目标跟踪的计算机视觉算法。
它通过分层的方式，实时地跟踪目标在视频序列中的位置和形状变化。
本文将介绍HARP跟踪方法的原理和应用，并分析其优缺点。
一、原理HARP跟踪方法基于分层的思想，将目标跟踪问题分为两个层次：全局层和局部层。
全局层负责整体目标的跟踪，而局部层负责目标的细节部分跟踪。
全局层通过颜色和纹理特征对目标进行建模，并使用粒子滤波器进行跟踪。
局部层则通过局部特征（如边缘和角点）对目标进行建模，并使用卡尔曼滤波器进行跟踪。
两个层次的跟踪结果通过融合方法得到最终的目标位置和形状。
具体来说，全局层首先在视频序列的初始帧中手动选择目标，并提取目标的颜色和纹理特征。
然后，通过粒子滤波器对目标进行跟踪，不断更新目标的位置和形状信息。
局部层则在每一帧中通过边缘和角点检测算法提取目标的局部特征，并使用卡尔曼滤波器对目标进行跟踪。
最后，通过融合全局层和局部层的跟踪结果，得到最终的目标位置和形状。
二、应用HARP跟踪方法在许多领域有广泛的应用。
在视频监控领域，它可以用于实时跟踪行人、车辆等目标，帮助安全管理和犯罪侦查。
在无人驾驶领域，它可以用于实时跟踪其他车辆和行人，帮助自动驾驶系统做出正确的决策。
在虚拟现实领域，它可以用于实时跟踪用户的手部和头部动作，实现更加自然和沉浸的交互体验。
三、优缺点HARP跟踪方法具有以下优点：1. 高效性：HARP跟踪方法通过分层的方式，充分利用了全局信息和局部信息，提高了跟踪的准确性和效率。
2. 鲁棒性：HARP跟踪方法在目标形状变化、光照变化和背景干扰等情况下，仍能保持较好的跟踪效果。
3. 实时性：HARP跟踪方法采用了粒子滤波器和卡尔曼滤波器等实时算法，能够在实时视频流中进行目标跟踪。
然而，HARP跟踪方法也存在一些缺点：1. 对目标的先验知识要求较高：HARP跟踪方法需要手动选择目标，并提取目标的颜色和纹理特征，对目标的先验知识要求较高。
追踪算法原理
追踪算法原理
追踪算法是一种用于跟踪目标在连续帧图像序列中的位置的技术。
它被广泛应用于计算机视觉、图像处理和视频分析领域。
追踪算法的原理基于以下几个步骤：
1. 目标初始化：在第一帧中，通过用户输入或者其他目标检测算法，获取目标的位置和外观信息。
2. 特征提取：从目标区域中提取特征，例如颜色、纹理、形状等。
这些特征描述了目标的独特属性，用于区分目标和背景。
3. 相似度度量：通过计算当前帧中目标区域和上一帧中目标区域的相似度来判断目标的位置。
常用的相似度度量方法包括相关性滤波器、边缘匹配、颜色直方图等。
4. 目标位置预测：根据目标在前几帧中的运动轨迹，预测目标在当前帧中的位置。
可以使用一些预测模型，例如卡尔曼滤波器或粒子滤波器。
5. 目标更新：在当前帧中，更新目标的位置和外观信息，用于下一帧的追踪。
这可以通过目标检测、特征匹配、背景建模等方法来实现。
6. 追踪目标：对于后续帧，重复上述步骤，不断跟踪目标的位置。
可以使用连续多帧的信息来提高追踪的准确性和稳定性。
追踪算法的性能受到多种因素的影响，包括目标的运动模式、遮挡、光照变化、背景复杂性等。
不同的追踪算法适用于不同的场景和应用要求，例如基于特征点匹配的追踪、基于图像区域的追踪、基于深度学习的追踪等。
总结起来，追踪算法通过提取目标特征、度量相似度、预测目标位置和更新目标信息等步骤，实现目标在连续帧图像序列中的准确跟踪。
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。按照遮挡时间长短， 可分为： 瞬时遮挡
和长时间遮挡。 其中运动目标被场景中的静止物 体所遮 挡 是 遮 挡 中 的 常 见 问 题。 多 特 征 跟 踪 算 法
［2 —4 ］
， 对解决目标的自遮挡有良好的效果 ； 多子块
［5 —7 ］
或多区域跟踪算法
， 对运动目标的局部遮挡和
［8 ， 9 ］
联合数据关联 瞬时遮挡下具有良好鲁棒性，
第 12 卷 第 32 期 2012 年 11 月 1671 — 1815 （ 2012 ） 32-8536-03
科
学
技
术
与
工
程
Science Technology and Engineering
Vol. 12 No. 32 Nov． 2012 2012 Sci. Tech. Engrg.
遮挡情况下基于粒子滤波的视觉 跟踪算法研究
A 和 C 即为： 那么， 2 0 A = 1 0 0 2 0 1 －1 0 0 0 0 － 1 C = ， 0 0
珔 X=X k －1 | k －1
F k （ X ） X
，
珔 X=X k －1 | k －1
在视觉跟踪中， 通常取近似的状态转移模型， 在此选择简单二阶自回归模型。如果将 k 时刻视觉
T xk ， yk ， x k －1 ， y k －1］ ， 目标状态变量定义为 X k = ［ 观测 T xk ， y k］ 为视觉目标在二维图像域上的位置 Z k = ［
， 对
解决多目标之间的相互遮挡有良好的效果 。 但是 当目标发生全部遮挡特别是长时间全部遮挡 ， 这些 算法就将失效。 本文在粒子滤波框架下， 提出了静物遮挡情况 下的目标跟踪算法。 首先利用 EKF 对粒子滤波进 行预测采样， 优化了粒子滤波算法， 根据 EKF 预测 判别目标是否发生遮 值和粒子滤波的跟踪值比较， 挡。在遮挡情况下， 利用 EKF 进行跟踪。对于长时 间遮挡， 现提出了跟踪阈值法， 停止 EKF 更新， 减小 误差时间积累， 有效克服了目标丢失问题。
［1 ］
1
基于粒子滤波的视觉跟踪
基于粒 ik ｝ N 组加权的随机样本 （ 又称粒子 ） ｛ X k ， i = 1 近似目
标后验概率分布 p（ X k | Z1： k ） 。由粒子滤波原理可 知， 该跟踪算法包含三个基本步骤： 视觉目标状态 采样与转移、 状态样本加权和状态估计输出。 其中 视觉目标状态采样与转移是影响视觉跟踪性能的 并 重要因素。由于粒子滤波的视觉跟踪的稳健性， 不过度依赖系统的状态转移模型的精确性 。 因此， 大多基于粒子滤波的视觉跟踪， 根据先验知识选择 作为目标的状态转移模型。 但是 特定的统计模型， 当目标发生遮挡时， 由于部分粒子或者全部粒子为 无效粒子， 使得状态转移模型的误差变大， 特别是 在长时间的遮挡情况下， 误差随时间积累， 很容易 丢失目标。
32 期
孙
等： 遮挡情况下基于粒子滤波的视觉跟踪算法研究 巧，
8537
i 珔 q（ X ik | X ik －1 ， Z k ） ≈ N（ X P ik ） 。 k， i i 珔 X 其中， k 和 P k 为 EKF 预测的粒子均值和协方差阵 。
波估计值进行比较， 可判断目标是否被遮挡。 ^ k， ^ a ‖2 。 ^ σ = ‖X a － X k ‖2 / ‖ X k， ^ k， ^ k 为粒子滤波跟踪值， X 式中 X σ a 为 EKF 预测值 ， 为阈值， 通常取 σ = 20% 。 当目标被遮挡的特殊情况下， 可以用 EKF 预测 值作为目标的实际位置进行跟踪。 当目标被长时 间遮挡时， 由于误差积累， 导致跟踪目标丢失。 在 实验时发现大多数被遮挡的区域占图像的比例都 是相对较 小 的， 在 图 像 跟 踪 中， 设 定 阈 值， 可停止 EKF 更新。 ^n ^1 λ = ‖X k， a － X k ‖2 / ‖ sizeX ‖2 。 ^1 ^n X 式中 X k， k， a 为发生遮挡时 EKF 预测值 ， a 为当前遮 挡时 EKF 预测值，sizeX 为图片的大小，λ 为阈值， 可以通过先验知识或者人为的设定 。
2012 年 7 月 16 日收到 第一作者 简 介： 孙 巧， 男。 第 二 炮 兵 工 程 大 学 硕 士 研 究 生 。 Email： zhanlan32@ 126． com。
2
遮挡情况下基于粒子滤波的视觉跟踪
基于粒子滤波视觉跟踪的采样， 其关键在于建
立一个有效的重要性建议分布 q（ X ） ，使采样粒子 尽可能多地集中在视觉目标出现的图像区域 。 采 用 Kalman 滤波理论能够较为精确地对目标的运动 （ 位置、 速度、 加速度） 作出预测， 建立有效的重要性 建议分布。局部线性化的 EKF 预测法， 将重要性建 议分布近似为高斯分布：
孙 巧 张胜修 李小峰
（ 第二炮兵工程大学 304 室， 西安 710025 ）
摘
要
针对遮挡情况下视觉跟踪的问题， 提出了一种基于粒子滤波与 KF 预测判别的跟踪算法， 很好地解决了目标跟踪丢 视觉跟踪 遮挡 粒子滤波 KF 预测 A
均能稳定地跟踪目标。 失问题。实验结果表明： 该跟踪算法在瞬时遮挡和长时间遮挡情况下， 关键词 中图法分类号 TN919. 22 ； 文献标志码
遮挡是运动目标跟踪中的难点问题。 按照遮 挡物体时空相对位置变化可分为： 运动目标被场景 中的静止 物 体 所 遮 挡； 多 运 动 目 标 之 间 的 相 互 遮 挡； 目标由 于 自 身 旋 转 变 形 等 原 因 造 成 的 自 身 遮 全 挡。按照运动场景中遮挡程度划分： 局部遮挡， 部遮挡
通过 EKF 预测可以很方便地将当前的观测信息组 EKF 为 近 似 最 优 合到 重 要 性 建 议 分 布 中， 而 且， MMSE 状态估计， 能较有效地进行 Kalman 预测。 由 EKF 理论可知， 为了实现 EKF 预测， 需将非 线性状态空间模型局部线性化， 且线性化的雅可比 矩 阵 A 和 C 可 由 式 Ak = Ck = H k （ X ） X 求得。