计算机视觉中的目标跟踪技术研究.pdfVIP

计算机视觉中的目标跟踪技术研究--第1页

计算机视觉中的目标跟踪技术研究

计算机视觉是现代科技领域中非常重要的一个分支，它的应用

涉及了许多领域，例如智能监控、自动驾驶等。作为计算机视觉

领域的一个研究方向，目标跟踪技术能够对物体进行快速、高效

的跟踪，为日常生活带来了很大的便利。

本文将会从计算机视觉应用的现状以及研究方向入手，系统地

介绍目标检测技术普遍存在的问题，以及目标跟踪的技术思路和

算法，并综述当前的研究进展和未来发展方向。

一、计算机视觉技术的现状及发展方向

计算机视觉技术是将数字图像和视频与计算机技术有机结合的

结果,已经成为了现代计算机基础技术中必不可少的一环。随着计

算机硬件和算法的快速发展，计算机视觉技术得到了广泛的应用

和研究，为人们带来了诸多方便。

计算机视觉技术的应用非常广泛，可以应用于工业、军事、安

防、广告、医疗、教育等各个领域。随着各种智能终端的发展，

计算机视觉技术将越来越普及。

二、目标检测普遍存在的问题

目标检测是计算机视觉领域中的一个基础问题，其目的是在图

像或视频中找到和识别出目标。然而，在实际应用中，目标检测

往往存在着以下几个问题：

计算机视觉中的目标跟踪技术研究--第1页

计算机视觉中的目标跟踪技术研究--第2页

1.复杂背景干扰

在复杂背景下，目标检测往往会受到非目标区域的干扰，使得

检测结果不够准确。

2.遮挡问题

当目标被遮挡时，检测结果很容易受到影响。

3.光照变化问题

在光照变化的情况下，传统的目标检测算法通常表现不佳，会

导致误判。

4.目标形态变化问题

当目标形态变化较大时，传统的目标检测算法也难以实现准确

的检测。

三、目标跟踪方法及算法

为了解决目标检测的问题，目标跟踪技术应运而生。与传统的

目标检测技术不同，目标跟踪技术可以持续追踪目标，适用于目

标不断运动的场景。

目标跟踪可以分为两种类型：第一种是基于模型的跟踪，第二

种是基于特征的跟踪。基于模型的跟踪是指使用一个预设的运动

模型来预测目标在下一帧中的位置；而基于特征的跟踪是指使用

图像特征来描述目标，通过特定的相似度度量来跟踪目标。

计算机视觉中的目标跟踪技术研究--第2页

计算机视觉中的目标跟踪技术研究--第3页

目前，目标跟踪技术主要利用以下算法来实现目标跟踪：

1.卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波算法是一种广泛应用于目标跟踪的算法。它利用随

机变量的均值和方差来估计目标的状态，并根据相邻状态之间的

协方差矩阵来对目标进行预测和修正。

2.粒子滤波算法

粒子滤波算法是一种随机筛选算法，可以对目标进行定位和跟

踪。它通过生成一组粒子（即在图像中随机生成的点），利用预

测模型来预测每一个粒子的状态，然后通过对粒子的权重进行计

算，来确定目标的位置。

3.相关滤波算法

相关滤波算法是一种基于特征的跟踪算法。它是通过计算图像

之间的互相关来确定目标区域在下一帧中的位置。相关滤波算法

的速度快，非常适合于实时跟踪。

四、当前的研究进展和未来发展方向

目前，目标跟踪技术已经得到了广泛的研究和应用，但仍然存

在一些问题，例如静态背景下的目标跟踪、目标运动模式不确定

带来的问题、运动模糊和变形的影响等。

计算机视觉中的目标跟踪技术研究--第3页

计算机视觉中的目标跟踪技术研究--第4页