多目标跟踪方法研究综述(图文)
计算机视觉中多目标跟踪算法的研究与优化
计算机视觉中多目标跟踪算法的研究与优化摘要：计算机视觉中的多目标跟踪算法是指在视频中同时跟踪多个目标的技术。
随着计算机视觉技术的不断发展，多目标跟踪在许多领域中得到广泛应用，例如智能监控、无人驾驶和机器人导航等。
然而，由于视频数据的复杂性和实时性要求，多目标跟踪依然具有一定的挑战性。
本文通过对多目标跟踪算法的研究与优化进行综述，旨在探讨多目标跟踪领域的最新进展和未来发展方向。
一、引言多目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，在诸多应用场景中发挥着重要作用。
传统的多目标跟踪方法主要基于滤波器，例如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
然而，由于目标特征的复杂性、运动模型的非线性以及背景噪声的影响，传统方法在处理复杂场景下的多目标跟踪问题时表现不佳。
二、多目标跟踪算法的研究进展1. 基于深度学习的多目标跟踪算法深度学习技术的崛起为多目标跟踪带来了新的机遇。
基于深度学习的多目标跟踪算法通过端到端的训练方式，能够自动从大规模数据中学习目标特征表示，并进行目标的关联和跟踪。
其中，Siamese网络、Faster R-CNN和Mask R-CNN等深度学习模型被广泛应用于多目标跟踪领域，并取得了显著的性能提升。
2. 基于特征匹配的多目标跟踪算法特征匹配方法通过提取目标的视觉特征，并通过匹配相邻帧之间的特征来进行目标跟踪。
根据特征的表示方式，特征匹配方法可以分为基于颜色直方图、局部特征描述子和深度特征的方法。
近年来，基于深度学习的特征匹配方法得到了广泛关注，并在多目标跟踪问题中取得了较好的性能。
3. 基于图论的多目标跟踪算法图论方法通过建立目标和观测之间的关系图来解决多目标跟踪问题。
常用的图论方法包括最大感兴趣区域（MOTA）、最小均方根（MST）、二部图最大匹配（BGM）、匹配追踪（MT）等。
这些方法通过优化图的结构和节点间的连接关系，实现对多目标的准确跟踪。
三、多目标跟踪算法的优化1. 关于目标特征的优化目标特征是进行多目标跟踪的关键。
多目标跟踪算法及实现研究
多目标跟踪算法及实现研究一、本文概述Overview of this article随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪算法已成为该领域的研究热点之一。
多目标跟踪旨在从视频序列中识别并持续跟踪多个目标对象，是许多实际应用如智能监控、人机交互、自动驾驶等不可或缺的关键技术。
本文旨在深入研究和探讨多目标跟踪算法的原理、发展现状以及实际应用。
With the rapid development of computer vision technology, multi-objective tracking algorithms have become one of the research hotspots in this field. Multi object tracking aims to identify and continuously track multiple target objects from video sequences, and is an indispensable key technology in many practical applications such as intelligent monitoring, human-computer interaction, and autonomous driving. This article aims to conduct in-depth research and exploration on the principles, current development status, and practical applications of multi-objective tracking algorithms.本文将对多目标跟踪算法的基本框架和关键技术进行概述，包括目标检测、数据关联、轨迹预测等核心组件。
文章将重点介绍当前主流的多目标跟踪算法，如基于滤波的方法、基于深度学习的方法等，并分析它们的优缺点和适用场景。
多目标跟踪
多目标跟踪的基本理论所谓多目标跟踪，就是为了维持对多个目标当前状态的估计而对所接收到的量测信息进行处理的过程。
是指目标在未知的时间段内可能作己知的或未知的机动。
一般情况下，目标的非机动方式及目标发生机动时的不同的机动形式都可以通过不同的数学模型来加以描述。
在进行目标跟踪过程中，采用不正确的目标运动模型会导致跟踪系统跟踪性能的严重下降。
因而在目标跟踪过程中，运动模型采用的正确与否对目标的跟踪性能是至关重要的。
是指由传感器系统提供的量测数据可能是外部的干扰数据，它有可能是由杂波、虚警和相邻的目标所引起的，也可能是由被跟踪目标的对抗系统所主动发出来的虚假信息。
这种不确定性在本质上显然是离散的，给目标跟踪问题提出了极大的挑战，相应地也就产生了数据关联的问题。
数据关联数据关联的作用主要有：航迹保持、航迹建立和航迹终结。
数据关联算法主要有：“最近邻”方法，“全邻”最优滤波器方法、概率数据关联滤波器方法、多模型方法、相互作用多模型一概率数据关联滤波器方法、联合概率数据关联滤波器方法、多假设方法、航迹分裂方法。
1•“最近邻”方法的思想是：在落入跟踪波门中的所有量测中，离目标跟踪预测位置最近的量测认为是有效量测。
“最近邻”方法的好处是算法最简单，但是精度差，抗杂波干扰的能力差。
“最近邻”方法因为简单，算法易实现，因此也是目前广泛采用的一种数据关联算法.2 •“全邻”最优滤波器Singer,Sea和Housewright 发展了一类“全邻”滤波器，这种滤波器不仅考虑了所有候选回波(空间累积信息)，而且考虑了跟踪历史，即多扫描相关(时间累积信息)假定多余回波互不相关并且均匀分布于跟踪门内，则任何跟踪门的体积V内多余回波的数目Cx服从均值为BV的泊松分布。
假定在K-1时刻，轨迹a'正确的概率为Pa(k-1)。
关键问题是计算k时刻轨迹的正确概率Pa(k)。
I I标状态更新用卜'式完成；可帘.齡桂條正就为：A' =X P⑷ 口尉匕I) ◎ii厂u英中.为N如曲)N Cfc- I)亍榔可能的轨迹忌蛙同样，也正是由于N (k) = ((1+n (k)) N (k-1 ),这种最优滤波器在结构上要求计算机的存储量随扫描次数的增加而不断增加。
多目标跟踪算法
多目标跟踪算法多目标跟踪算法是计算机视觉领域中一项重要的研究任务，它的目标是在视频序列中同时跟踪多个目标。
本文将介绍一种基于深度学习的多目标跟踪算法。
该算法的主要步骤如下：1.目标检测：首先，使用卷积神经网络（CNN）对视频帧进行目标检测。
CNN可以提取图像特征，识别图像中的目标物体。
常用的CNN架构有Faster R-CNN、YOLO等。
2.目标特征提取：对于每一个被检测到的目标，通过CNN提取其特征表示。
这些特征可以包括目标的外观、形状、运动等信息。
3.目标关联：根据目标的特征，使用关联算法来建立当前帧和前一帧之间的目标关联。
常用的关联算法有卡尔曼滤波、匈牙利算法等。
如果一个目标在两帧中都被检测到且满足一定的相似度阈值，则认为它们是同一个目标。
4.目标轨迹估计：根据目标的关联关系，使用轨迹估计算法来预测目标在未来的位置。
常用的轨迹估计算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
通过预测目标的轨迹，可以实现对目标的跟踪。
5.目标更新：在每一帧中，根据新检测到的目标和通过轨迹估计算法预测的目标位置，更新目标的状态。
这种多目标跟踪算法基于深度学习的目标检测和特征提取实现了对视频序列中多个目标的准确跟踪。
同时，通过目标关联和轨迹估计算法，可以解决目标在视频中的跳跃和遮挡等问题。
这种算法在实际应用中具有广泛的应用前景，例如视频监控、自动驾驶等领域。
需要注意的是，多目标跟踪算法仍然存在许多挑战，例如目标遮挡、目标外观变化等。
未来的研究方向包括进一步提升目标检测和特征提取的准确性，改进目标关联和轨迹估计算法的效果，以及开发更加高效的实时多目标跟踪算法。
多目标跟踪方法及研究进展1
国外研究现状
代表性的人物：Yaakov Bar-Shalom及其弟子：University of Connecticut（康涅狄格）Electrical & Computer Engineering， /ece/ece_facu_bar-shalom.htm Marcelo G. S. Bruno http://www.ele.ita.br/~bruno/
1 0 0
0⎤ 0⎥ ⎥ 0⎥ ⎦
⎡0 1 0⎤ ˆ (θ ( k ) ) = ⎢0 0 1 ⎥ Ω 3 ⎢ ⎥ ⎢1 0 0 ⎥ ⎣ ⎦
⎡0 ˆ (θ ( k ) ) = ⎢ 1 Ω 4 ⎢ ⎢0 ⎣
1 0 0
0⎤ 0⎥ ⎥ 1⎥ ⎦
⎡1 0 0 ⎤ ˆ (θ ( k ) ) = ⎢ 0 1 0 ⎥ Ω 5 ⎢ ⎥ ⎢1 0 0 ⎥ ⎣ ⎦
x(k + 1) = F (k )x(k ) + v(k ) ⎧ H (k )x(k ) + w(k ) y (k ) = ⎨ 杂波 ⎩ 观测来自目标时 其它
滤波和预测
状 态 估 计
时 刻 状 态 估 计
状 态 协 方 差 估 计
k 时 刻 状 态 误 差
k
ˆ xk
协 方 差 Pk
状 态 预 测 协 方 差
β i (k )
几种修正PDAF原理图解
PDAF-BD 门限
PDAF 门限
服从泊 松分布
几种PDAF原理图解
仿真结果
标准PDAF的单目标跟踪
均方误差
联合概率数据关联滤波器（JPDA）
PDA能够对单个目标进行非常有效的跟踪，但对于目标密集 环境，容易产生误跟。对此，Bar-shalom等人对其进行了推 广，提出了一种多目标跟踪的数据关联算法，即联合概率数 据关联算法 两个基本假设 1、每一个观测有唯一的源，即任一个观测不源于某一目 标，则必源于杂波。 2、对于一个给定的目标，最多有一个观测以其为源。如果 一个目标有可能与多个观测匹配，则将取一个为真，其它为 假。 确认矩阵及其互联矩阵
计算机视觉中的多目标跟踪算法研究
计算机视觉中的多目标跟踪算法研究一、简介计算机视觉是人工智能领域的分支之一，其研究方向是使计算机具备对图像、视频等视觉信号的理解能力，目前已经广泛应用于人脸识别、场景分类、动态跟踪等方面，取得了非常显著的成果。
多目标跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其核心是通过对图像或视频中的多个目标进行处理，确定每个目标在不同帧中的位置和状态，从而实现跟踪，并对目标进行各种应用与分析。
本文将详细介绍计算机视觉中的多目标跟踪算法研究，包括其基本概念、主要应用、研究方法等。
二、多目标跟踪的基本概念多目标跟踪是指通过最小化跟踪误差，对图像或视频中的多个目标进行连续跟踪的技术。
其基本流程包括以下几个步骤：1.目标检测：对图像或视频进行处理，寻找其中的目标，一般使用目标检测算法实现。
2.目标定位：在目标检测的基础上，确定目标在当前帧中的位置，通常使用目标定位算法实现。
3.目标识别：确定当前目标与已经跟踪的目标是否相同，或是新出现的目标。
4.目标匹配：将跟踪到的目标与新的目标进行匹配，以确定跟踪结果的正确性。
5.状态更新：根据新的测量结果，更新目标的状态信息，以提高跟踪精度。
三、多目标跟踪的主要应用多目标跟踪在实际应用中有着广泛的应用，主要的应用场景包括以下几个方面：1.交通监控：交通监控系统中的车辆识别、行人跟踪等都是多目标跟踪技术的应用。
2.智能视频监控：智能视频监控系统中采用多目标跟踪技术，可以对场景中的目标进行实时监控，发现异常事件。
3.运动分析：多目标跟踪技术可以对运动中的目标进行轨迹分析，以掌握运动过程中的动态变化。
4.目标跟踪：多目标跟踪技术可以应用于目标跟踪，如人脸跟踪、目标跟踪等。
四、多目标跟踪的研究方法多目标跟踪技术的研究方法主要包括以下几种：1.基于特征的跟踪算法：该方法通过对目标的形态、颜色、纹理等特征进行提取和匹配，确定目标在下一帧中的位置和状态。
2.基于运动的跟踪算法：该方法利用目标的运动信息进行跟踪，通过对目标的速度、加速度等运动信息的分析，确定目标位置与状态。
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。
基于人脸识别技术的多目标跟踪方法研究
基于人脸识别技术的多目标跟踪方法研究摘要：人脸识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，多目标跟踪是其中的一个关键问题。
本文旨在研究基于人脸识别技术的多目标跟踪方法，探讨如何利用人脸识别技术来实现高效准确的多目标跟踪。
本研究分析了当前多目标跟踪方法的研究现状和存在的问题，并针对这些问题提出了一种基于人脸识别技术的改进方法。
通过实验证明，该方法在多目标跟踪场景中具有较好的性能。
1. 引言多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究问题，其在视频监控、智能交通等领域具有重要的应用价值。
人脸识别技术作为一种有效的目标跟踪手段，被广泛应用于多目标跟踪领域。
本研究旨在探讨如何利用人脸识别技术来提高多目标跟踪的准确性和效率。
2. 多目标跟踪的研究现状目前，多目标跟踪方法主要包括基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。
传统方法通常利用颜色、纹理等特征来描述目标，并通过目标的运动信息进行跟踪。
然而，传统方法在复杂场景中存在一定局限性，难以实现准确的跟踪。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的多目标跟踪方法取得了显著的进展，但仍然存在识别准确性和计算效率的问题。
3. 基于人脸识别技术的多目标跟踪方法为了解决多目标跟踪中的问题，本研究提出了一种基于人脸识别技术的改进方法。
该方法主要包括以下几个步骤：3.1 人脸检测首先，使用人脸检测算法对视频帧进行处理，从中提取出所有可能的人脸区域。
3.2 人脸特征提取与匹配对于每个检测到的人脸区域，利用人脸特征提取算法提取出其特征向量，并与已知人脸特征库中的特征进行匹配。
通过对匹配结果进行筛选，得到最终的目标候选集。
3.3 目标跟踪在目标跟踪阶段，利用目标的运动信息和上一帧的跟踪结果，通过相关滤波等方法进行目标跟踪。
同时，利用人脸识别的结果进一步提升跟踪的准确性。
4. 实验与结果分析为了验证本方法的有效性，我们在多个数据集上进行了实验，并与其他常用的多目标跟踪方法进行了比较。
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多目标跟踪方法研究综述(图文)
论文导读：随着复杂环境中对检测和跟踪多个被遮挡的人和计算他们
的精确位置的需要，多视点的方法成为研究的热点。
尽管通过相机不能很
好的解决目标跟踪问题，但却提出了一些很好的想法，如选择最正确视点，但这些方法都以实际环境模型和相机校正为特征。
除此之外，也有在原来
的单视点跟踪系统进行扩展的多视点跟踪方法。
随着监控设备的开展和设
施的铺设，多视点的场景图像是很容易得到的，因此借助信息融合的思想，充分利用不同角度对目标的描述信息，可以很大的改进目前基于单视点的
多目标检测和跟踪的精度，能够很好的解决单视点方法中不能很好解决的
遮挡问题。
关键词：单视点，多视点，目标跟踪，信息融合
1、多目标跟踪的一般步骤
基于视频的多目标跟踪技术融合了图像处理、模式识别、人工智能、
自动控制以及计算机视觉等众多领域中的先进技术和核心思想。
不同的多
目标跟踪方法其实现步骤有一定的差异，但多目标跟踪的主要流程是相同的，如图1所示，其主要包括图像预处理、运动目标检测、多目标标记与
别离、多目标跟踪四个步骤。
图1多目标跟踪根本流程图
2、多目标跟踪方法
2.1单视点的方法
单视点方法是针对单一相机获取的图像进行多目标的检测和跟踪。
该
方法好处在于简单且易于开发，但由于有限的视觉信息的获取，很难处理
几个目标被遮挡的情况。
块跟踪〔Blob-tracking〕是一种流行的低本钱的跟踪方法[6-7]。
论
文检测。
这种方法需要首先在每一帧中提取块，然后逐帧寻找相关联的块，从而实现跟踪。
例如BraMBLe系统[8]就是一个基于的背景模型和被跟踪
的人的外表模型计算出块的似然性的多块跟踪器。
这种方法最大的缺乏之
处在于：当由于相似性或者遮挡，多个目标合并在一起时，跟踪将导致失败。
因此，可以取而代之的方法是通过位置、外观和形状保存清晰目标的
状态。
文献[9]利用组合椭圆模拟人的形状，用颜色直方图模拟不同人的
外观，用一个增强高斯分布模拟背景以便分割目标，一旦场景中发现对应
于运动头部的像素，一个MCMC方法就被用于获取多个人的轮廓的最大后
验概率，在单相机的多人跟踪应用中取得了非常有意义的结果。
Okuma等
人提出了一种将Adaboot算法和粒子滤波相结合的方法[10]。
该方法由于
充分利用了两种方法的优点，相比于单独使用这两种方法本身，大大降低
了跟踪失败的情形，同时也解决了在同一框架下检测和一致跟踪的问题。
Brotow等人提出了一个用于在人群中检测单个行人的特征点轨迹聚类的
概率框架[11]。
这个框架有一个根本假设是一起运动的点对可能是同一个
个体的一局部，并且把它用于检测和最终的跟踪。
对于完全和局部遮挡目
标以及外观变化，这些方法和另外一些相似的方法都有很大的局限性。
为了解决遮挡问题，一系列单视点跟踪技术应运而生。
典型的方法是
利用块合并来检测遮挡的发生[12]。
当被跟踪的点消失，跟踪特征点的方
法就简单的将其作为一个被遮挡特征点。
近年来，基于目标轮廓和外观的
跟踪技术利用隐含的目标到相机的深度变化来表示和估计目标间的遮挡关系。
但大多数方法都只能解决局部遮挡，不能解决完全被遮挡的情况。
另外，小的一致运动被假设为是可以从遮挡视点中可以预测运动模式的，这
些给没有预测运动的较长时间的遮挡的处理带来问题。
尽管这些单视点的
方法有较长的研究历史，但这些方法由于不能明锐的观察目标的隐藏局部，因此不能很好的解决有2或3个目标的遮挡问题。
2.2多视点的方法
随着复杂环境中对检测和跟踪多个被遮挡的人和计算他们的精确位置
的需要，多视点的方法成为研究的热点。
多视点跟踪技术的目的就是利用
不同视点的冗余信息，减少被遮挡的区域，并提供目标和场景的3D信息。
尽管通过相机不能很好的解决目标跟踪问题，但却提出了一些很好的想法，如选择最正确视点，但这些方法都以实际环境模型和相机校正为特征。
90年代后半期，在很多文献中给出了多视点相关的多目标跟踪方法。
论文检测。
比方利用一个或多个相机与观察区域相连的状态变化映射，同
时给出一系列的行为规那么去整合不同相机间的信息。
利用颜色在多个视
点中进行多目标的跟踪的方法，该方法模拟了从基于颜色直方图技术的背
景提取中获得的连接块并应用其去匹配和跟踪目标。
除此之外，也有在原
来的单视点跟踪系统进行扩展的多视点跟踪方法。
该方法主要是通过一个
预测，当预测当前的相机不在有一个好的视点时，跟踪就从原来凯斯的那
个单相机视点的跟踪转换到另外一个相机，从而实现多视点的跟踪。
基于
点与它对应的极线的欧氏距离的空间匹配方法、贝叶斯网络和立体相对合
并的方法都是多目标多视点跟踪的常见方法。
尽管这些方法都试图去解决
遮挡问题，但由于遮挡的存在，基于特征的方法都不能根本解决，其次，
这些方法中的遮挡关系的推理一般都是根据运动模型，卡尔曼滤波或者更
普遍的马尔科夫模型的时间一致性来进行的。
因此，当这个过程开始发散，这些方法也不能恢复遮挡关系。
论文检测。
最近一种基于几何结构融合多个视点信息的Homegraphicoccupancyconrraint(HOC)[12]方法，可以通过在多场景平台
对人的定位来解决遮挡问题。
仅采用随时间变化的外表信息用于从背景中
检测前景，这使得在拥挤人流的场景中的外表遮挡的解决更健壮。
利用多
视点中的前景信息，主要是试图找到被人遮挡的场景点的图像位置，然后
这些被遮挡的信息用于解决场景中多个人的的遮挡和跟踪问题。
在这种思
想指导下，Mittal，Leibe，Franco等的研究工作和机器人导航中基于遮
挡网格的距离传感器的并行工作是相似的，这些方法在融合3D空间信息
的时候需要进行校正相机。
但HOC方法是完全基于图像的，仅需要2D结
构信息进行图像平面的融合。
当然也有另外一些不需要进行相机校正的算
法被提出，但需要学习一个与相机最小相关的信息。
在目标跟踪过程中，
由于这些方法依赖于单个相机的场景，对于拥挤场景中目标分布密度增加
九无能为力了。
在HOC的多视点的目标跟踪中，对于任何单一相机的场景，或者相机对的场景，都不需要进行定位和跟踪目标，而是从所有相机的场
景中收集证据，形成一个统一的框架，由于该方法能够从多个时间帧的场
景中进行场景被遮挡概率的全局轨迹优化，因此可以同时进行检测和跟踪。
3、总结
动态目标检测与跟踪是智能监控系统的重要组成局部，它融合了图像
处理、模式识别、自动控制及计算机应用等相关领域的先进技术和研究成果，是计算机视觉和图像编码研究领域的一个重要课题，在军事武器、工
业监控、交通管理等领域都有广泛的应用。
尤其是对于多目标检测与跟踪
中的遮挡与被遮挡的处理，对提高智能监控中目标的行为分析有着重要的
意义。
随着监控设备的开展和设施的铺设，多视点的场景图像是很容易得
到的，因此借助信息融合的思想，充分利用不同角度对目标的描述信息，
可以很大的改进目前基于单视点的多目标检测和跟踪的精度，能够很好的
解决单视点方法中不能很好解决的遮挡问题。