自动判读中运动点目标脱靶量预测的数图结合法
校园定向训练经验
5.1技能训练：定向越野的技能，就是指在野外环境中迅速准确，运用地图和指北针，判定方向，选择路线，以最短时间到达目标点的能力，可以通过识图训练，用图训练和模拟比赛的方法来提高。
5.1.1识图训练定向运动的识图训练通常在学习地形图基本知识后进行，是对地形图基本知识学习的一种练习和巩固。
通过识图训练，使运动员提高快速读图能力和利用地图判定地形的能力。
定向识图训练的方法有以下几种。
5.1.1.1对定向运动图地物地貌识别的训练针对定向运动地图的特点，在图上开展作业。
要求运动员掌握定向运动图的地图符号规律和特点，既要学会判定地貌的起伏、高差、坡度和简单的通视度等，又要牢记定向运动图上的特殊符号。
即与地形学上不一样的符号。
定向运动员必须熟记这些国际定联规定的统一定向图符号。
对定向运动图地物地貌识别训练可按下列步骤进行：（1）通过阅读定向图，牢记地图符号。
（2）实施图上作业，在标有路线的图上让运动员独立完成越野路线，估算每段路实际距离及各点间的大致方位角等。
（3）进行记图训练，让运动员看几分钟地图，而后凭记忆将越野路线的大致地形进行描述，特别要描述出越野路线的距离和具有明显特征的地物。
5.1.2检查点说明符号的识别的训练对于国际定联规定的检查点说明符号，一定要记住，这样才能在野外寻找目标点时，运用自如。
对说明符号的识别训练，一般可以采用下列方法：（1）浏览全部检查点说明符号，从同类符号中寻找规律，帮助记忆。
（2）抽测运动员掌握情况，特别是符号相近似的，一定要区分含义。
（3）多做说明符号的解释练习，经常将以往比赛或训练中的检查点说明表，发给运动员，让他们独立完成解释练习。
5.1.3利用堆积简易沙盘进行地图立体形象训练堆积简易沙盘是定向运动地图进行立体形象化训练的极好辅助方法。
实施中可以由1至2名运动员根据要求和操作程序，在操场沙坑中堆积具有一定范围的地形，其他人员观摩过程，而后由教练员修正或讲评。
也可以由每个运动员独立完成堆积沙盘的过程，然后互相检查效果。
常用运动目标跟踪方法介绍
2．6．常用运动目标跟踪方法介绍2．6．1基于区域匹配的跟踪方法如绪论中所介绍，基于区域匹配的跟踪方法14 6J的基本思想是将检测阶段经过目标分割后获得的含有运动目标的区域提取出来，并作为跟踪匹配的模板，同时定义目标的匹配度量方法。
在后续序列的待搜索图像帧中，通过匹配度量全图搜索与模板达到最佳匹配的区域，找到的使得匹配度量值最小的位置即可确定为目标在当前帧的位置，从而达到运动目标跟踪的目的。
可以看出，基于区域匹配的跟踪算法的关键在于搜索方法以及匹配度量方法的定义，选取合适的搜索算法和匹配距离的度量方法成为这类算法中不断改进的突破点。
目前常用的搜索算法一般被归为全局搜索和局部搜索这两大类。
全局搜索主要是针对整幅图像进行全图搜索，这种搜索算法可以保证搜索的准确性，匹配的准确率高。
但其对于大幅图像来讲，搜索全图十分耗时，难以应用到实际的跟踪系统中；局部搜索相比于全局搜索的逐点扫描，需要预先检测当前帧中的运动目标，然后只针对运动目标所存在的区域进行匹配，从而实现了运动目标的跟踪。
局部搜索省去了全图搜索所耗费的大部分时间，因此实时性很好，但其对于目标检测的精确度要求较高。
局部搜索还有一个难点问题在于，其抗遮挡性能低，如果运动目标在检测过程中互相遮挡或是被背景等遮挡，则易导致跟踪精度大大降低，严重时甚至会出现目标丢失的情况。
因此采用局部搜索方法时一般还需研究专门的遮挡消除算法。
该方法的另一个关键点在于如何定义匹配度量方法。
目前常用的匹配度量方法有亮度匹配法、形态距离匹配法以及外部轮廓匹配法等等。
亮度匹配主要是利用与颜色相关的特征如灰度、颜色值等，进行匹配度量；外部轮廓匹配主要是以目标的纹理、大致形状等为基准进行匹配度量。
基于区域匹配的跟踪方法由于提取了比较完整的目标模板，获得了更多的目标信息，因此其相比于其他跟踪算法，其更多的被用来对较小的或对比度较低的运动目标进行跟踪，尤其在军事领域有比较广泛的应用。
但其缺点也不容忽视：全局搜索的运算量大，局部搜索的遮挡问题等等，因此人们将运动预测方法结合到基于区域匹配的方法中，如Kalman预测，通过预测运动动目标在下一帧中可能出现的运动范围，进行局部搜索，从而提高了搜索的效率；而对于遮挡和阴影问题，则提出了利用彩色以及纹理等来解决。
脱靶量测量技术综述
支， 其发射波形为一极窄脉冲， 致使瞬时频带很宽， 可以获得 较高的距离和角度分辨率。冲击雷达技术在测量任意轨迹 弹道、 直接击中目标、 弹头爆炸、 识别导弹特征和测量低空交 会等情况时具有一定的鲁棒性。多普勒脱靶量测量技术利 用多普勒效应实测出弹靶径向速度的时间函数， 经与理论函 数的比较解算出标量脱靶量、 相对速度以及脱靶时刻， 其测 量精度取决于多普勒频率的测量精度。另外， )*+ 全球定位 系统的建成， 为靶场外弹道 （包括遭遇段） 测量提供了全新的
攻击武器在地面坐标系中的位置与运动参数， 而后换算成脱 靶量。具体设备可以是高精度多目标电子外弹道测量设备 或精密测量雷达、 经纬仪等。由于是以地面坐标系为准， 测 量误差与靶标和攻击武器二者相对于地面测量设备的位置 有关。当它们之间的距离较大时， 一般测量误差较大， 为提 高精度， 将使设备大为复杂化。这种体制的优点是有良好的 多目标测量性能， 不仅可提供矢量脱靶量信息， 而且能给出 多目标的航迹参数。对于第二种测量方法， 由于将测量设备 置于靶标上， 因而测量精度只与攻击武器和靶标的相对位置 有关， 而与二者至地面站的距离无关， 故一般易于得到较高 的测量精度， 设备较为简单。但这种方法的缺点是实现多目 标测量与矢量测量的技术难度大。 脱靶量测量系统包括协同式和非协同式两种工作方式。 协同式的特点是将系统分为 ! 大部分， 分别配置在导弹、 靶 标和地面上。弹上通过配置单频发射机产生一个稳定度较 高的单一频率信号， 由配置在靶标上的应答转发器接收来自 导弹的频率信号 （含有导弹和靶标之间的相对运动产生的多 普勒频移） 并向地面站转发， 地面站通过接收信号来计算出 脱靶量。这种工作方式的优点是测量精度受被测目标的影 响小， 易实现大脱靶量的测量。非协同式的特点是设备只分 为两大部分： 一部分为靶标上的雷达 " 遥测组合设备， 用于测 量弹、 靶交会时的距离信息并向地面站发回测得的实时信 息； 另一部分为地面站， 利用接收到的信息进行计算， 求出脱 靶量。这种工作方式可用于不允许或无法加装合作装置的 导弹的脱靶量测量， 但其要求导弹呈现某种目标特性， 如一 定的雷达散射截面积， 且测量精度受目标特性的影响。 !"# 基本原理 脱靶量的测量可以借助无线电波、 光波、 声波、 高能射线
MATLAB中的运动检测与目标追踪方法
MATLAB中的运动检测与目标追踪方法引言运动检测和目标追踪是计算机视觉领域的重要研究内容之一。
通过使用MATLAB等工具，可以实现各种运动检测和目标追踪算法，以应用于视频监控、自动驾驶等领域。
本文将介绍MATLAB中常用的运动检测与目标追踪方法，包括光流法、帧差法、背景建模法等，并探讨它们的优缺点及应用场景。
一、光流法光流法是一种通过分析连续两帧图像中像素的运动来检测运动的方法。
其核心思想是计算每个像素点在两帧图像中的位移向量，从而得到运动信息。
MATLAB中提供了光流法的实现函数，例如vision.OpticalFlow和opticalFlowLK等。
光流法的优点是计算简单，对算法要求不高，可以很容易地处理多对象的运动，适用于快速移动的目标。
然而，由于其基于两帧图像的位移变化进行计算，对于长时间运动或场景变换较大的情况下，光流法容易产生累积误差。
二、帧差法帧差法是一种通过比较连续两帧图像的像素值来检测运动的方法。
其基本原理是通过计算两帧图像之间的差异，得到表示目标位置的二值图像。
MATLAB中的imabsdiff函数可以方便地实现帧差法。
帧差法的优点是实时性好，对于动态场景具有较好的适应性。
然而，由于该方法是基于像素值差异来检测运动，对于光照变化、场景噪声等因素较为敏感，容易产生误检测的问题。
三、背景建模法背景建模法是一种通过将场景背景与前景目标进行分离，从而检测目标运动的方法。
其核心思想是先建立环境的背景模型，然后将当前帧图像与背景模型进行比较，得到表示前景的二值图像。
在MATLAB中，可以使用vision.ForegroundDetector函数实现背景建模。
背景建模法的优点是对于静态场景具有较好的适应性，能够有效抑制光照变化和场景噪声带来的干扰。
然而，该方法对于场景动态变化较快、背景模型建立较为困难的情况下，容易产生误检测和漏检测的问题。
四、区域增长法区域增长法是一种通过将连续像素点聚类，从而检测目标区域的方法。
运动目标检测ppt课件
基于MATLAB的背景减法实验
用事先存储或者实时得到的背景图像序列作为背景模型，将当前含运动 目标的图像帧和背景模型相减，其次，将计算结果在一定阈值T限制下 进行二值化，判断出当前图像中出现的偏离背景模型值较大的像素，则 为出现的运动目标像素。
相减后的图像，一般要进行连通性分析，判断此区域是否 为运动前景或者为噪声。去噪，剔除过小噪声。
图4-7 二值化后
图4-8 检测结果
帧差法与背景减法的比较分析
帧差法与背景减法都比较简单，普遍应用的运动目标检测方法。但是对于 帧差法，运动过快或者运动过慢的目标，检测的准确率大大降低，甚至检 测不出，在动态背景下也不适用，易受外界环境变化的干扰。背景减法的 关键在于背景模型，最简单的背景模型获取方法是在场景没有运动目标时 采集图像作为背景，但这种背景存在局限性。目前很多人致力于不同背景 模型，减少动态场景变化对运动目标检测的影响，如，W4模型、均值滤 波法和高斯背景模型等建模方法，获取良好的背景与背景模型不断更新能 保证基于背景减法检测出更精确的目标。背景减法越来越受到重视，逐渐 成为主流的运动目标检测，有广泛的研究前景。
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原理
背景减法
定义
背景减法，或称背景差法，是目前运动检测中的主流方法，它是利用含有运动目标的当前图像与
背景图像的差分来检测运动区域的一种技术，将当前帧与背景图像进行差分比较实现对运动区域 的检测，其中区别较大的像素区域被认为是运动区域，而区别较小的像素区域被认为是背景区域。
步骤
首先，用事先存储或者实时得到的背景图像序列作为背景模型，将当前含运动目标的图像帧和 背景模型相减，其次，将计算结果在一定阈值T限制下进行二值化，判断出当前图像中出现的
定向运动基础知识-2010级-(第四讲)
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二、选择运动路线的方法
选择运动路线归纳起来主要有如下几种方法：
1.参照点法
参照点法是指以一个明显的参照物引导运动方向，在站立点与目标点间选 择通行状况良好、 距离最近的运动 路线。
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4.指北针法
指北针法是指以指北针确定运动方向，运动路线以目标方向引导。在实际应 用中，始终把握好运动方向，同时也应以奔跑速度和所用时间估量奔跑距离，确 保准确抵达实地 目标点。
如图, 由指 北针确定运动方 向，从站立点直 线穿越树林可抵 达目标点（独立 房）。
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5.组合法
组合法是指根据实际地形，利用多种选择运动路线的方法逐步抵达目标点。 这种方法在定向运动中选择运动路线时普遍采用。
（四）要注意读图与记图的关系
读图时，要边理解边记忆，对在比赛中可能有助于判明方向与确定站立点的各种要素 更应如此。有效地读图应转变为这样一种能力：比赛中不必过多而频繁地查看地图就能在 自己的意识中清楚地再现从图上得到的信息，并根据自己的记忆快速而准确地确定自己在 图上的位置、下一步的运动路线和方向。
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三、指北针定点法
当检查点位置处在地势空旷地带或可跑（白色）林地，地形特征比较简单， 不易选择参照 物时。可利用 指北针瞄准目 标点方向，结 合步测、目测 等方法测算距 离，逐渐地接 近检查点。
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第四节 读图的技术
读图是参加者通过对地图符号的识别与解释，将一张平面图形所表 达的对象与实地特征进行对照的过程。
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（四）速度 一般来讲不宜过快。过快或在途中加速太猛不仅会影响体力的正常发挥， 而且会严重地影响判断力。但是对于一名有经验的参加者来说，当地形有利、道 路平坦时，则应尽可能的快跑。
自动判读中运动点目标脱靶量预测的数图结合法
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第２卷第３ ９ 期
２０ ０ ７年 ６月
探 测 与 控 制 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｔｃｉｎ ＆ Ｃｏ ｔｏ ｏ ｒ ａ ｆＤｅｅ ｔ ｏ ｎｒｌ
Ｖｏ１２ ． ． ９Ｎｏ ３
Ｊ ｎ ２ ０ ｕ．０７
自动 判 读 中运 动 点 目标 脱 靶 量 预 测 的 数 图 结 合 法
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Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｔｍａｉ ｎｅｐ ｅａｉｎ； ｖｎ ｏ ａｇ ｔ； ｕ ｎ ｉ ｆ ｓｉｇ ｄｓ ｎ ｅｐ ｅ ｉｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｕ ｏ ｔ ｉｔｒ ｒ ｔｔ ｃ ｏ ｍｏ ｇ ｄ ｔｔｒ ｅｓ ｑ ａ ｔ ｙｏ ｓｎ ｉｔ ｃ ｒ ｃｉ ｉ ｔ ｍｉ ａ ｄ ｏ
基于红外多目标图像序列的自动判读技术
基于红外多目标图像序列的自动判读技术
李铫;刘文;刘朝晖
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2009(32)2
【摘要】提出了一种红外多目标图像序列的自动判读方法,先着重阐述一种目标序列段自动变步长搜索方法精确定位有用目标序列段,然后对图像二值化分割批处理方法以及判读脱靶量计算等关键性技术进行说明,最后输出准实时脱靶量;探讨目标搜索中步长和信号量阈值对搜索时长以及精度的影响.实验结果表明,对于低SNR 的红外弱小多目标图像序列,该判读方法能缩短判读时间,提高判读的准确性.
【总页数】4页(P154-157)
【作者】李铫;刘文;刘朝晖
【作者单位】中国科学院,西安光学精密机械研究所,陕西,西安,710119;中国科学院,研究生院,北京,100039;中国科学院,西安光学精密机械研究所,陕西,西安,710119;中国科学院,研究生院,北京,100039;中国科学院,西安光学精密机械研究所,陕西,西安,710119
【正文语种】中文
【中图分类】TP753
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一种快速的运动目标跟踪方法
一种快速的运动目标跟踪方法摘要:本文详细介绍了一种快速的运动目标跟踪方法。
首先采用基于时间差分的方法将运动目标从背景中提取出来。
然后使用连通区域分析法,确定每个目标块的具体位置信息。
最后通过区域对应和基于颜色最小欧式距离的方法画出每一个目标在场景中的轨迹信息。
实验证明,本文的方法能够快速实时实现目标的跟踪,并且具有较高的准确性。
关键词:目标提取目标定位轨迹跟踪1 引言视频中运动目标的跟踪在机器人、安全监控、计算机视觉、模式识别、医疗辅助诊断等方面都有着广泛的应用[1-2]。
运动目标跟踪大致需要以下几步:目标提取、目标定位、轨迹跟踪。
其中,目标提取是计算机自动将运动目标从静止的背景图像中提取出出来,这是进行运动目标跟踪的先决条件。
目标定位步骤是确定运动目标在场景中的具体位置信息,是运动目标跟踪中至关重要的一步,其后续轨迹跟踪就是基于目标定位所确定的具体位置信息展开的。
通过轨迹跟踪,计算机将自动给出目标在场景中行走的完整轨迹图。
本文将全面详细介绍一种快捷有效的运动目标跟踪方法。
2 算法介绍2.1 目标提取本文采用一种基于时间差分的方法进行运动目标提取。
因为运动目标在相邻帧之间位置存在差别,即同一位置上的像素点值发生较大的变化,而背景点在相邻帧之间像素点值不会发生较大的变化,基于这一原理,我们将相邻帧做时间差分并进行阈值化处理。
其中运动像素点用黑色点表示,背景点用白色表示。
时间差分的运动目标提取方法有较强的适应性。
其中为阈值, 为相邻帧的间隔,当运动物体运动较快时,如汽车或跑步的人,可取1,当运动较慢时,可取2、3或4。
对于目标提取所获得的二值化前景图像,往往包含着小洞、噪声或裂缝,影响后续的目标定位,因此,我们这里采取形态学滤波:开运算和闭运算进行处理。
开运算使运动目标轮廓光滑,去掉毛刺,同时减小或完全抑制小的噪声点,对目标区域出现的断点也可得到桥连。
闭运算则填平了小沟,弥合了孔洞和裂缝。
2.2 目标定位在去噪后的二值图像上,寻找各运动目标块的具体位置参数信息,以确定目标的位置。
径赛自动判读系统的算法改进与软件实现
割，把图像分割出来。增加注意力机制和蒸馏算法等。 2.3 训练后 如果存在同类下多框重叠，那么改进用 Soft NMS 的
方法进行最大值抑制算法。 3 运动员人体的提取与定位算法流程 田径运动员的身体提取与定位算法的流程：图像增
（湖南师范大学，长沙 410081） （Hunan Normal University，Changsha 410081，China）
摘要院在径赛自动判断系统中，田径运动员的身体的检测与识别是一项十分重要的研究内容。提高对田径运动员的身体检测与识 别的效率，采用 faster-rcnn 的方法进行训练和目标检测，进而通过改 hough 变换结合图像处理的手段检测到终点线，用图像处理的手
段得到成绩。通过分析，在多个视频的检测中，成绩判定的效果是优越的，可以达到自动判断的效果。
Abstract: In the automatic judgment system of track and field competition, the detection and recognition of track and field athletes'
主要的算法设计目标在用目标定位的算法设计较好 的模型，并且进行实践，得到最好的效果，本文采取训练原 始的数据集的形式，然后进行有效测试，其中关于田径比 赛的视频有 10 个，可以实现有效的算法设计，为后面的跑 道线识别和成绩的判断，打下了比较好的基础。
本文在算法 RCNN、fastRCNN、asterRCNN 的基础研究 上，还进行 ACF 算法设计，其中 ACF 代表聚合通道特征 检测，即多通道特征的检测算法，分别对正确率，错检率， 漏检率等进行统计和分析，得到检测结果。其中因为要后 面进行成绩的判断，这里需要满足目标框和真实的坐标框 误差不能太大，否则会导致成绩判断错误，那么正确率是 指的本来是目标，采取优化的形式得到了网络架构和网络 参数的变化情况。