基于计算机视觉技术的运动目标检测与跟踪.pdf

基于计算机视觉技术的运动目标检测与跟踪

运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域最常见的应用之一。随着技术的发展，

检测与跟踪方法不断更新迭代，已成为人们日常生活中不可缺少的一部分。现如今，

随着越来越多的应用场景出现，运动目标检测与跟踪技术的未来将更加广阔。本文

主要探讨基于计算机视觉技术的运动目标检测与跟踪，包括其概念、分类、实现方

法和应用前景等方面的内容。

概述

运动目标检测与跟踪的任务是在动态场景中自动地对目标进行检测和跟踪。它

是计算机视觉领域中的一个核心问题之一。在实际应用中，它可以被广泛应用于交

通监控、安防监控、视频分析、智能物流等各个领域。此外，随着机器视觉技术的

不断发展，运动目标检测与跟踪技术的前景也日益看好。

分类

运动目标检测与跟踪技术可以按照它们的算法基础、研究方法、应用领域等方

面进行分类。根据算法基础，可以将运动目标检测与跟踪技术分为传统的基于特征

提取的方法和基于深度学习的方法。前者是使用各种传统的特征提取算法，例如边

缘检测、角点检测等来检测目标。而后者则是使用神经网络模型来学习特征和进行

决策。

根据研究方法，运动目标检测可分为基于背景建模的方法、基于移动目标检测

的方法和基于目标跟踪的方法。其中基于背景建模的方法，是一种将背景分离出来

进行建模的技术，它主要依据帧与帧之间的相似度进行检测；基于移动目标检测的

方法主要是通过视频序列中的动态分割技术来检测；而基于目标跟踪的方法，则既

可以依据运动目标在时间上的连续性来完成，也可以依据目标在空间上行为的一些

规则来完成。

实现方法

基于传统图像处理技术的运动目标检测与跟踪技术常常采用背景模型法、光流

法和Haar-like特征+SVM等作为实现手段。背景模型法是一种依据场景中各个部

分区域相对平稳的性质对运动物体进行检测的方法。它的基本思想是，在场景静止

的条件下通过采集若干个图像帧来构建背景模型，然后把当前帧同背景模型进行比

较，查看场景中的变化情况以检测到运动物体。光流法是一种依据运动物体在图像

中的像素灰度值变化来进行检测的方法。它通过在时间上连接两个帧之间的运动对

象的像素值来求得匀速运动物体的速度和方向。而Haar-like特征+SVM的方法是

通过训练出一个分类器来实现的，它通过多个窗口提取Haar-like特征，然后使用

SVM对这些特征进行分类训练。在检测阶段，SVM将会返回特征提取窗口内是否

存在目标运动物体的信息。

基于深度学习的运动目标检测与跟踪技术主要采用卷积神经网络(CNN)进行

训练。在传统的运动目标检测与跟踪任务中，目标的特征不易抽象；但在使用深度

学习方法的过程中，通过CNN的不断优化，可以获得较好的特征抽象能力。常见

的深度学习方法包括FasterR-CNN、YOLO和SSD，这些方法常常能够达到非常

不错的检测结果。

应用前景

目前，运动目标检测与跟踪技术正越来越广泛地应用于各种领域。例如，在交

通监控领域中，汽车、行人等的检测和跟踪可以提高道路交通管制的效率以及提高

行车安全。在智能家居领域中，门禁、保安监控等方面也将用到运动目标检测与跟

踪技术。在智能物流领域中，可以用来处理运输场景下物流包裹的跟踪、围栏监控

等工作。除了应用领域外，在研究方向中，如何解决跨摄像头的运动目标跟踪，以

及如何提升目标检测和跟踪的精度、鲁棒性，也是研究人员关注的热点。

结论

基于计算机视觉技术的运动目标检测与跟踪是一个重要、热门、实用的领域，

其应用场景十分广泛。本文主要介绍了运动目标检测与跟踪的分类、实现方法及其

应用前景。虽然技术的应用与研究仍有许多需要进一步改善的地方，但是在未来，

运动目标检测与跟踪技术的应用前景是十分广阔的，相信这个领域在今后会有更加

广泛的发展。