多目标跟踪国外综述
目标跟踪算法综述
目标跟踪算法综述目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要任务，它的目标是在视频中准确地跟踪一个或多个特定的目标。
目标跟踪技术在各个领域都有广泛的应用，比如视频监控、自动驾驶、智能交通系统等。
随着计算机性能的提高和人工智能的发展，目标跟踪算法也在不断地得到改进和创新。
本文将对目标跟踪算法的发展进行综述。
目标跟踪算法主要分为传统的基于模型的方法和基于深度学习的方法。
传统的基于模型的方法主要包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
这些方法首先通过对目标进行建模，然后通过观察视频序列中的目标状态来更新模型，从而实现跟踪。
由于这些方法对目标的形状、运动等进行了建模，因此在目标快速运动、形变、遮挡等情况下表现较好。
但是，这些方法对于复杂的场景以及目标外观的变化较为敏感。
近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标跟踪算法也取得了显著的进展。
深度学习通过神经网络模型对目标进行建模，并使用大量标注数据进行训练。
这种方法通过深度学习网络从图像中提取特征，并根据提取的特征进行目标检测和跟踪。
深度学习方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，在复杂的场景下表现优秀。
然而，由于深度学习方法需要大量的训练数据和计算资源，其运行速度较慢。
基于深度学习的目标跟踪算法主要包括基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。
基于CNN 的方法通过在网络中使用卷积层和池化层，对目标进行特征提取和表示。
这些方法一般将目标跟踪问题视为图像分类或目标检测问题，通过对目标进行分类或定位来实现目标跟踪。
基于RNN的方法则通过对时间序列数据进行建模，利用循环神经网络对目标进行跟踪。
这些方法一般采用LSTM或GRU等循环神经网络结构来对目标状态进行建模，并通过时间序列数据来更新模型。
除了基于模型和深度学习的方法，还有一些其他的目标跟踪算法，例如基于边界框的方法、基于稀疏表示的方法、基于流场的方法等。
这些方法各有特点，在不同的场景和需求下有着不同的应用。
多目标跟踪方法及研究进展1
多目标跟踪方法及研究进展1多目标跟踪方法及研究进展1多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在准确地追踪场景中的多个目标，并对它们进行跟踪和预测。
随着技术的进步，多目标跟踪在许多实际应用领域中得到了广泛的应用，如视频监控、自动驾驶等。
本文将介绍多目标跟踪的一些基本概念和常用方法，并对该领域的研究进展进行综述。
多目标跟踪的任务是从视频序列中提取目标的轨迹信息，一般包括目标的位置、速度、运动轨迹等。
多目标跟踪方法可以分为两个阶段：检测和关联。
检测阶段主要是使用目标检测算法，如基于深度学习的目标检测模型，对图像或视频序列中的目标进行检测和定位。
关联阶段则是对目标进行跟踪和关联，通常需要考虑目标的运动模型、目标之间的相似性以及信息传递等因素。
目前，多目标跟踪领域的研究进展主要集中在以下几个方面：1. 目标检测模型的发展：目标检测是多目标跟踪的基础环节，目标检测模型的性能直接影响到多目标跟踪的准确性和鲁棒性。
近年来，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的进展，如Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
这些模型利用深度神经网络对图像进行特征提取，并通过回归和分类的方式实现目标的检测和定位。
2.运动模型的建模：运动模型是多目标跟踪中的关键问题，其目的是对目标的运动轨迹进行建模和预测。
传统方法中常用的运动模型有卡尔曼滤波器和粒子滤波器等。
近年来，一些基于深度学习的方法也被应用于运动模型的建模，如长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
3.目标关联的方法：目标关联是多目标跟踪的核心问题，其主要任务是将目标在不同帧之间进行匹配和关联。
常用的关联方法包括匈牙利算法、卡方分布、卡尔曼滤波器和相关滤波器等。
近年来，一些基于深度学习的方法也被应用于目标关联中，如深度关联网络。
4.多目标跟踪框架的研究：为了提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性，一些研究者提出了一些新的多目标跟踪框架，如多特征融合、在线学习和端到端学习等。
多目标跟踪数据关联方法综述
多目标跟踪数据关联方法综述多目标跟踪（MOT）是计算机视觉中的一个重要任务，在很多应用领域中都有广泛的应用。
在实际的场景中，由于目标的数量众多，相互之间存在着交叉、重叠和遮挡等情况，因此需要开发一种有效的方法来进行多目标的关联追踪。
本文将综述一些常用的多目标跟踪数据关联方法。
1.基于传统图论的方法：传统图论方法是将多目标跟踪问题转化为图的模型。
其中最常用的方法是最大权匹配（MWM），即在图中找到一组边，使得边的权重之和最大。
该方法可以用于处理帧间的目标关联问题，但在长时间的跟踪中容易出现错误的关联。
2.基于滤波器的方法：滤波器方法是将跟踪问题建模为一个滤波过程。
其中常用的方法有卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
卡尔曼滤波器通过状态空间模型来预测目标的位置和速度，并根据观测值来更新目标的状态。
粒子滤波器通过利用粒子来表示目标的状态，并通过重采样和权重更新来估计目标的位置。
3.基于深度学习的方法：深度学习方法是近年来在多目标跟踪中取得显著成果的一种方法。
其中，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测和特征提取方法被广泛应用于多目标跟踪中。
通过在不同帧之间进行特征匹配和目标检测，可以实现目标的关联跟踪。
4.基于关联矩阵的方法：关联矩阵方法是通过计算不同目标之间的相似度来进行跟踪。
常用的方法有匈牙利算法和相关滤波器。
匈牙利算法通过计算目标之间的欧式距离来建立匹配关系。
相关滤波器通过计算目标之间的相似度来进行关联。
5.基于图神经网络（GNN）的方法：图神经网络是一种能够处理图数据的机器学习方法。
近年来，GNN在多目标跟踪中的应用得到了广泛关注。
通过将跟踪问题建模为图的结构，可以利用GNN来学习目标之间的关系，并进行目标的关联。
总结而言，多目标跟踪的数据关联方法有很多种，其中基于传统图论的方法、基于滤波器的方法、基于深度学习的方法、基于关联矩阵的方法以及基于图神经网络的方法是常用的方法。
不同的方法有着不同的优缺点，需要根据具体的应用场景选择合适的方法。
一体化多目标跟踪算法研究综述
一体化多目标跟踪算法研究综述
周雪;梁超;何均洋;唐瀚林
【期刊名称】《电子科技大学学报》
【年(卷),期】2022(51)5
【摘要】视觉多目标跟踪算法(MOT)一直是计算机视觉与视频图像智能分析领域的一个研究热点。
近年来,随着深度学习的发展及实际应用需要,越来越多性能优异的一体化多目标跟踪算法被提出,受到研究者的青睐。
对近年来广受关注的一体化多目标跟踪算法进行了系统性的综述。
从不同的一体化构建思路出发,梳理包括构建出发点、框架设计、方法优缺点、研究趋势等方面的内容,并在权威的MOT Challenge系列数据集上进行性能比较,定量地分析不同的一体化方法的优势和局限性。
最后,结合研究现状,提出了一体化多目标跟踪需要重点关注的若干问题及未来展望。
【总页数】9页(P728-736)
【作者】周雪;梁超;何均洋;唐瀚林
【作者单位】电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学自动化工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.多目标跟踪算法研究综述
2.一种多目标检测跟踪算法研究
3.复杂场景下基于OSA改进的多目标跟踪算法研究
4.基于深度学习的无人机载平台多目标检测和跟踪算法研究
5.图像边缘特征检测实现多目标跟踪的有序匹配算法研究
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多目标跟踪方法：deep-sort
多⽬标跟踪⽅法：deep-sort多⽬标跟踪⽅法：deep-sortdeep_so rt Multitarget tracking data asso ciatio n读'Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric, arXiv:1703.07402v1 ' 总结前⾔这篇⽂章依然属于tracking-by-detection 类，其在匹配detections时使⽤的是传统的匈⽛利算法。
⽂章中需要注意的⼏点包括：1. 在计算detections和tracks之间的匹配程度时，使⽤了融合的度量⽅式。
包括卡尔曼滤波中预测位置和观测位置在马⽒空间中的距离 和 bounding boxes之间表观特征的余弦距离。
2. 其中bounding box的表观特征是通过⼀个深度⽹络得到的128维的特征3. 在匈⽛利匹配detections和tracks时，使⽤的是级联匹配的⽅式。
这⾥要注意的是，并不是说级联匹配的⽅式就⽐global assignment效果好，⽽是因为本⽂使⽤kalman滤波计算运动相似度的缺陷导致使⽤级联匹配⽅式效果更好。
具体内容We adopt a conventional single hypothesis tracking methodology with recursive kalman filtering and frame-by-frame data association.轨迹处理和状态估计状态估计: 使⽤⼀个8维空间去刻画轨迹在某时刻的状态 ,分别表⽰bounding box中⼼的位置、纵横⽐、⾼度、以及在图像坐标中对应的速度信息。
然后使⽤⼀个kalman滤波器预测更新轨迹，该卡尔曼滤波器采⽤匀速模型和线性观测模型。
其观测变量为轨迹处理: 这个主要说轨迹什么时候终⽌、什么时候产⽣新的轨迹。
国外综述
Application of fuzzy multi-criteria decision making methods for financial performance evaluation of Turkish manufacturing industrie值 • MCDM methods 多准则决策是从多个可行方案中寻找最优方案的过程，其中每个方案都可以 用一系列的准则或属性评价。 Steps: – 确定评价准则（制造业重要的绩效指标） – 构造评价准则的层次并确定各准则权重 – 运用TOPSIS和VIKOR方法实现排序 – 评价并比较两种排序结果
国外企业绩效评价研究状况
<国外企业绩效评价研究状况>
• 层次分析法(AHP) • 数据包络分析法(DEA) • EVA评价法 • 平衡计分卡(BSC)
<AHP>
• 层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)是一种 定性与定量相结合的决策分析方法。它常常被运用于多目 标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂决策问题， 特别是战略决策问题的研究，具有十分广泛的实用性。 • AHP决策分析法，是一种将决策者对复杂问题的决策思 维过程模型化、数量化的过程。通过这种方法，可以将复 杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简 单的比较和计算，就可以得出不同方案重要性程度的权重， 从而为决策方案的选择提供依据。
<DEA>
模型发展
• 1978年由著名的运筹学家Charnes, Cooper和Rhodes首先提出了一个 被称为数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)的方法，去 评价部门间的相对有效性。他们的第一个模型被命名为CCR模型。 • 1984年 Banker, Charnes和Cooper给出了一个被称为BCC的模型。 • 1985年Charnes, Cooper, Golany, Seiford, Stutz给出了CCGSS模 型 • 1986年Charnes, Cooper 和魏权龄为了进一步地估计“有效生产前沿 面”，利用Charnes, Cooper和Kortanek于1962年首先提出的半无限 规划理论，研究了具有无穷多个决策单元的情况，给出了一个新的数 据包络模型——CCW模型．
国外粒子滤波目标跟踪算法技术的应用情况
国外粒子滤波目标跟踪算法技术的应用情况应用一《粒子滤波在自动驾驶汽车中的奇妙表现》你能想象吗？如今的汽车都变得越来越聪明啦，好多都有了自动驾驶这个超酷的功能。
而在这背后呀，国外的粒子滤波目标跟踪算法可是出了不少力呢！我有个朋友，特别喜欢新潮的玩意儿，前阵子就买了一辆带有自动驾驶辅助功能的车。
有一天，我们一起出去自驾游，一路上那叫一个轻松愉快。
当车行驶在高速公路上时，我朋友就把自动驾驶功能打开了。
这时候，粒子滤波目标跟踪算法就开始大显身手啦！车子前方的摄像头就像一双敏锐的眼睛，不断地捕捉着周围的信息。
粒子滤波算法通过分析这些图像数据，精准地追踪着前面车辆的位置和速度。
只见它能清楚地分辨出哪辆车在加速，哪辆车在减速，然后根据这些情况，很聪明地调整我们车的速度和间距。
比如说，前面有一辆车突然减速了，可能是司机发现有个小动物跑上了路。
这时候呀，咱的车就像是有了心灵感应一样，通过粒子滤波算法的判断，也跟着慢慢地减速。
整个过程特别流畅，没有一点慌乱的感觉。
而且呀，当那辆车重新加速后，我们的车也会稳稳地跟着加速，始终保持着一个安全又合适的距离。
还有啊，当旁边车道有车要变道插入我们前面时，粒子滤波算法也能及时察觉到，提前做好应对准备，稍微再降点速度，给它留出足够的空间。
就这样，一路下来，我们轻轻松松地就到达了目的地，不用一直紧张兮兮地盯着路况，这都得感谢粒子滤波目标跟踪算法的出色表现呀！它可真是自动驾驶汽车中的一个“聪明小助手”。
应用二《粒子滤波在无人机追踪拍摄中的独特魅力》嘿，你有没有见过那些超酷的无人机追踪拍摄画面？比如说在一些体育赛事或者大型活动现场，无人机就像是一个灵活的小摄影师，总能准确地捕捉到精彩瞬间。
这里面呀，国外的粒子滤波目标跟踪算法也起到了至关重要的作用。
我之前参加过一次马拉松比赛，现场就有好多无人机在天上飞呢。
其中有一架无人机就特别吸引我的注意。
比赛开始后，那架无人机就一直紧紧地跟着一位领先的选手。
目标跟踪算法综述
目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是通过对连续视频序列的处理，实现对特定目标在时间和空间上的持续追踪。
目标跟踪旨在通过对目标表观、运动和特征的建模，以及对背景的建模，进行目标的检测、定位和分析。
目标跟踪的技术在很多应用领域中都有广泛的应用，如视频监控、交通系统、智能车辆等。
因此，研究人员们提出了各种各样的目标跟踪算法，不断提升目标跟踪的准确性和效率。
下面将介绍几种常见的目标跟踪算法。
首先，基于特征的目标跟踪算法是最常见的一类方法。
该方法通过提取目标在空间和时间上的特征，如颜色、纹理、形状等，对目标进行建模和描述。
常见的特征提取方法包括灰度直方图、颜色直方图、兴趣点检测等。
接着，通过计算目标特征与候选目标特征之间的相似度，确定目标的位置。
特征的选取和相似度计算是该方法的两个关键问题。
其次，基于机器学习的目标跟踪算法是一类比较新兴的方法。
该方法通过利用机器学习的方法，使用大量的标注数据对目标特征和运动进行训练，从而实现目标跟踪。
常见的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。
这些方法可以有效地学习到目标的表示和动态模型，提高目标跟踪的准确性。
然而，该方法需要大量的样本数据进行训练，且模型的泛化能力和鲁棒性需要进一步研究。
进一步，基于深度学习的目标跟踪算法是近年来的研究热点。
深度学习通过多层次的非线性变换，可以从特征层次上学习到高级的抽象表示，对目标进行表达和建模。
深度学习的优势在于可以通过大规模数据集进行训练，获取更好的特征描述和运动模型。
最常用的深度学习网络结构是卷积神经网络（CNN），其利用卷积和池化操作对目标进行特征提取和降维，并通过全连接层进行分类或回归。
深度学习在目标跟踪问题上取得了很多重要的突破，但对于目标跟踪中的实时性和鲁棒性仍然有待改进。
最后，基于概率模型的目标跟踪算法是一类对目标的位置进行建模的方法。
该方法通过在时间序列上对目标的位置进行统计建模，利用概率模型对目标的运动轨迹进行预测和估计。
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多目标跟踪国外综述
多目标跟踪是计算机视觉和机器学习领域的一个研究热点。
该技
术可以用于从视频或图像中跟踪多个目标，并实时更新其位置和姿态
信息。
在实际应用中，多目标跟踪技术广泛用于视频监控、交通管理、人工智能辅助驾驶等领域。
近年来，国外学者对多目标跟踪技术进行了广泛的研究。
其中，
深度学习技术被广泛应用于多目标跟踪，包括基于深度神经网络的目
标检测、分类和跟踪。
此外，许多研究者也研究了多目标跟踪的实时
性和准确性问题。
在多目标跟踪技术的研究中，卡尔曼滤波和粒子滤波等传统跟踪
方法仍被广泛使用。
然而，由于这些方法在处理非线性系统时存在一
定的局限性，因此许多研究者提出了新的跟踪方法，如基于非线性统
计学方法、强化学习和图神经网络等方法。
另外，许多研究者也将多目标跟踪技术与其他技术进行了结合，
如目标检测、行为识别、三维重建等。
这样可以更准确地跟踪目标，
同时为目标的行为分析提供更多的信息。
总之，多目标跟踪技术是计算机视觉和机器学习领域的一项重要
研究方向。
未来，随着技术的不断进步，多目标跟踪技术在实际应用
中的作用将变得越来越重要。