视频序列运动目标检测与跟踪(瞿中,安世全)思维导图
序列图像中运动目标检测与跟踪方法分析
序列图像中运动目标检测与跟踪方法分析罗志升;王黎;高晓蓉;王泽勇;赵全轲【摘要】运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究争图像编码研究的主要内容,有着广泛的应用领域.研究了目前运动对象检测与跟踪的一些常用方法,包括时域差分法、背景差分法、基于光流场的检测方法和卡尔曼滤波、特征光流法的跟踪方法,井对各种方法进行了比较,指出其优缺点及适用范围,并给出了时域差分及背景差分方法的实验结果.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)011【总页数】4页(P125-128)【关键词】运动目标;时域差分;背景差分;光流法;卡尔曼滤波;特征光流法【作者】罗志升;王黎;高晓蓉;王泽勇;赵全轲【作者单位】西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031【正文语种】中文【中图分类】TN919.80 引言序列图像中运动目标检测与跟踪的主要工作可以分为两方面，即运动目标的检测和运动目标的跟踪，这两方面工作是一个承接的关系，但同时也相互影响。
运动目标检测是序列图像运动目标检测与跟踪的第一部分，它就是实时的在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。
视频序列中的运动目标跟踪一直是计算机视觉、数字视频与处理和模式识别领域中一个重要的研究课题，运动目标跟踪同样也是衔接运动目标检测和目标行为分析和理解的一个重要环节[1,2]。
1 运动目标检测的基本方法1.1 时域差分法时域差分法主要利用视频序列中连续的两帧或几帧的差异进行目标检测和提取。
对于许多应用来说，检测序列中连续帧之间的差异是非常重要的。
因为场景中任何可观察的运动都会体现在场景序列的变化上，如果能检测这种变化，就可以分析其运动特性。
最基本的时域差分法的基本过程如图1所示。
视频检测和运动目标跟踪方法总结
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。
视频序列中人体运动目标的检测与跟踪
02
人体运动目标检测
基于图像处理的目标检标从背景中分离出来。
特征提取
利用颜色、纹理、形状等特征，对分割后的人体运动 目标进行特征提取和描述。
目标检测
通过特征匹配、分类器设计等方法，实现人体运动目 标的检测。
基于视频处理的目标检测
视频帧分割
目标遮挡与消失的问题
01
遮挡问题
人体运动目标可能被其他物体遮 挡，导致目标部分或全部不可见 。
消失问题
02
03
遮挡与消失的处理
在视频序列中，人体运动目标可 能由于视角变化、距离过远等原 因而消失。
需要采用有效的算法来处理遮挡 和消失问题，如基于深度学习的 目标检测算法。
运动目标的快速跟踪与准确定位
国内外研究现状
近年来，国内外研究者针对人体运动目标检测与跟踪问题提出了许多方法，包括 基于特征的方法、基于滤波的方法、基于机器学习的方法等。同时，深度学习技 术的快速发展也为人体运动目标检测与跟踪提供了新的思路和方法。
研究发展趋势
随着深度学习技术的不断发展和计算机视觉技术的广泛应用，未来的人体运动目 标检测与跟踪研究将更加注重模型的鲁棒性和实时性，同时结合多模态信息进行 融合和交互，进一步提高检测和跟踪的准确性和稳定性。
目标检测
通过训练好的深度学习模型，对输入的视频帧进行特征提取和分 类，实现人体运动目标的检测。
模型优化
通过不断优化深度学习模型的结构和参数，提高人体运动目标检 测的准确性和效率。
03
人体运动目标跟踪
基于特征匹配的跟踪方法
01
02
03
特征提取
从视频帧中提取人体运动 目标的特征，如边缘、轮 廓、纹理等。
视频序列中人体运动目标的 检测与跟踪
视频运动目标检测方法研究与分析
视频运动目标检测方法研究与分析视频运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它广泛应用于智能视频监控、交通流量统计、自动驾驶、医学图像分析等领域。
目标检测任务的难度主要在于在不同场景下，不同光照条件下，物体会呈现出不同的外观变化，同时还存在图像噪声、遮挡、部分遮挡等问题，这些因素都会对目标检测结果造成干扰。
一、传统视频目标检测方法1. 基于帧间差分法帧间差分法是电子监控领域最早使用的目标检测算法之一，其基本思路是将相邻两帧图像进行相减得到差值图，然后根据设定的阈值进行像素分类。
若差分结果大于阈值，则判断该像素点为运动像素点；反之，若差分结果小于阈值，则认为该像素点是背景像素点。
帧间差分法简单易行，速度较快，但由于只考虑了像素值的变化，无法区分运动目标和噪声或背景像素，且当目标的运动速度较慢、光照条件发生变化时，容易产生误检测。
2. 基于背景建模法背景建模法是一种通过学习并建模背景图像来实现目标检测的算法。
该方法常用的技术有Mixture of Gaussian（高斯混合模型）、Self-Organizing Background Subtraction （自组织背景减法）等。
Mixture of Gaussian方法建立了一个高斯混合模型来对背景进行建模，通过计算像素值与模型高斯分布之间的距离来判断像素点是否属于背景。
该方法在处理室外环境下的背景建模效果优异，但在室内环境下易受到光照变化和阻挡干扰，容易产生误检测。
二、深度学习相关方法在深度学习技术的快速发展下，深度神经网络被广泛应用于目标检测任务中。
1. R-CNN方法系列R-CNN方法系列是一种基于卷积神经网络的目标检测算法。
其主要思路是将输入图像划分为多个候选框，然后通过卷积神经网络对每个候选框进行特征提取。
最后，通过SVM分类器和回归器来计算候选框的置信度和坐标信息，以确定目标类别和位置。
R-CNN方法系列在目标定位和分类任务上取得了不错的效果，但缺点是算法速度较慢，不适用于实时应用场景。
视频序列中基于特征匹配的目标跟踪方法
第9卷 第19期 2009年10月167121819(2009)1925811204 科 学 技 术 与 工 程Science Technol ogy and Engineering Vol 19 No 119 Oct .2009Ζ 2009 Sci 1Tech 1Engng 1视频序列中基于特征匹配的目标跟踪方法焦 波 李 燃1(国防科技大学信息系统与管理学院,长沙410073;总参工程兵科研三所1,洛阳471023)摘 要 视频序列中运动目标的跟踪是智能视频监控领域中的一项重要问题,目标跟踪就是建立视频序列的不同帧中目标的对应关系。
针对现有方法目标特征信息考虑不足的缺陷,提出一种基于特征匹配的目标跟踪方法。
实验结果表明,所提方法在实时性的前提下,可以实现运动目标的准确跟踪。
关键词 实时跟踪 运动目标 特征匹配 视频序列中图法分类号 T N941.1; 文献标志码 A2009年6月24日收到第一作者简介:焦 波(1981—),湖北人,博士,研究方向:计算机视觉。
针对监控目标主要是人或车辆的固定摄像机监控视频,其中运动目标的特征通常可以被提取。
Kal m an 滤波[1,2]可以采用预测方法对运动目标质心进行跟踪,但其没有考虑运动目标的其它特征信息。
如果在Kal m an 滤波的基础上添加特征信息,则将有效提高运动目标跟踪的准确性。
轮廓和颜色直方图是常用的运动目标特征信息[3],但颜色直方图仅是对像素颜色值的简单统计,没有考虑颜色值在运动目标区域的分布情况。
因此,提出一种考虑颜色值分布的颜色特征提取方法,并结合框架和几何形态特征,设计一种基于特征匹配的目标跟踪方法T BC M (Tracking Based on CharactersMatching )。
1 运动目标特征信息本文主要提取运动目标的三个特征,分别为框架、几何形态和颜色特征:111 框架特征框架是指包含运动目标的最小竖直矩形框,如图1(a 2)(b 2)(c 2)(d 2)的黑色矩形框给出了图1(a 1)(b 1)(c 1)(d 1)的框架特征,其中图1(a 1)(c 1)及图1(b 1)(d 1)为相邻两帧的同一运动目标。
(完整版)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）帧差流程图从结果看在简单背景下帧差法基本可检测到运动目标所在的位置，而且计算简单，复杂度低。
目标检测目标跟踪报告ppt课件
• 利用有效片的概念，我们为每个目标建立两种模板， 临时模板和参考模板。
• 临时模板—实时更新的模板，在无遮挡情况下跟
踪，可以解决目标外观缓慢变化的问题。
• 参考模板—能够很好的表示目标的模板，用于遮
挡情况下的跟踪。
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分片跟踪
•多组实验结果：
1.可以有效的解决目标遮挡 2.在目标表现模型缓慢变化的情况下，实时更新模板 3.在背景较为简单的情况下实现目标尺度的更新
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基于MRF的运动目标分割
• 马尔可夫随机场是把一维因果马尔可夫链扩展成二 维的结果，Hammersley-Clifford定理指出了 MRF和Gibbs分布之间的等价性，每个MRF都可 以用一个Gibbs分布来描述，这样就解决了MRF 概率难求的问题。
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• Gibbs分布可定义成如下公式：
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车辆检测与跟踪概述
车辆检测：改进的码本算法
解决车辆检测中的阴影问题;
车辆跟踪: Kalman预测的方法
解决车辆跟踪中的遮挡问题;
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基于改进码本的车辆检测方法 运动检测方法：
• 帧间差分方法 • 光流场方法 • 背景减法
构建较为理想的背景模型
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常用背景建模和更新算法
➢混合高斯模型(Mixture of Gaussians,MOG)：
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基于码本模型的运动目标检测方法
➢ Kim K ， Proceedings of IEEE International
Conference on Image Processing ；2004
➢ 算法是利用量化和聚类技术来构建背景模型；
➢ 针对彩色监控视频,对背景中的每一个像素点进行
一段时间的采样，采样值聚类成码本的形式，码 本就代表了背景模型。 运动检测时，对新输入的像素值与其对应码本做 比较,如果能找到与其匹配的码字，则认为该像素 点为背景点，否则为前景点。
目标跟踪算法
目标跟踪算法目标跟踪算法是指通过视频分析技术，实时追踪视频序列中的目标并获取其位置、形状、速度等信息的一种算法。
目标跟踪算法在计算机视觉、机器人、无人驾驶等领域广泛应用，能够实现自动驾驶、智能监控、动作捕捉等功能。
目标跟踪算法的主要步骤包括目标检测、目标跟踪和目标预测。
目标检测是指通过检测算法从视频帧中提取目标的位置和形状信息。
目标检测算法有很多种，常用的包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法和基于传统计算机视觉方法的背景建模、特征提取和分类器等算法。
目标跟踪是指在视频序列中连续追踪目标的位置和形状信息，实时更新目标的状态。
目标跟踪算法有很多种，常用的包括基于特征匹配的相关滤波器算法、卡尔曼滤波器算法和粒子滤波器算法等。
这些算法通过使用目标的特征信息（如颜色直方图、纹理特征等）来匹配目标并更新目标状态，从而实现目标的连续跟踪。
目标预测是指在目标跟踪的基础上，对目标未来位置进行预测。
目标预测算法有很多种，常用的包括基于卡尔曼滤波器的预测算法和基于运动模型的预测算法等。
这些算法通过分析目标的运动规律来推测目标未来位置，从而提前做出反应。
目标跟踪算法的性能指标通常包括跟踪精度、实时性和鲁棒性等。
跟踪精度是指算法追踪目标的准确度，即目标位置和形状信息的准确性。
实时性是指算法处理速度的快慢，即算法在给定时间内能够处理的视频帧数。
鲁棒性是指算法对噪声、光照变化、遮挡等外界干扰的抗干扰能力。
目标跟踪算法的应用非常广泛，如智能监控、自动驾驶、图像检索等。
智能监控系统可以通过目标跟踪算法实现对目标的自动跟踪和报警功能。
自动驾驶系统可以通过目标跟踪算法实现对前方车辆和行人的跟踪和避让功能。
图像检索系统可以通过目标跟踪算法实现对目标图像的搜索和匹配功能。
总之，目标跟踪算法是一种重要的视频分析技术，具有广泛的应用前景。
随着深度学习等技术的发展，目标跟踪算法的性能将进一步提升，应用范围也将更加广泛。