機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-05
機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的實(shí)例教程
基于matlab的交互多模算法（IMM）機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，完整的15頁文檔論文。根據(jù)二維空間內(nèi)目標(biāo)作勻速直線運(yùn)動(dòng)和勻速圓周運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，在建立目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型和觀測模型的基礎(chǔ)上采用基于交互多模算法（IMM）的卡爾曼濾波器對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。仿真結(jié)果表明，該算法不僅能夠?qū)蛩僦本€運(yùn)動(dòng)和勻速圓周運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，而且在運(yùn)動(dòng)模型發(fā)生變化時(shí)，濾波誤差也比較小。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于matlab的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤濾波方法，勻加速模型（CA）、多模型有交互式多模型（IMM）、擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）、不敏卡爾曼濾波（UKF）進(jìn)行跟蹤濾波。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
同時(shí)，針對(duì)對(duì)精度要求較高的場景，PP-Tracking還提供了精度高達(dá)MOTA75.3的高精版跟蹤模型~
視頻引用公開數(shù)據(jù)集[3]
多類別跟蹤
PP-Tracking不僅高性能地實(shí)現(xiàn)了單鏡頭下的單類別目標(biāo)跟蹤，更針對(duì)多種不同類別的目標(biāo)跟蹤場景，
增強(qiáng)了特征匹配模塊以適配不同類別的跟蹤任務(wù)，
實(shí)現(xiàn)跟蹤類別覆蓋
人、自行車、小轎車、卡車、公交、三輪車
等上十種目標(biāo)，精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)多種不同種類物體的同時(shí)跟蹤。
視頻引用公開數(shù)據(jù)集[2]
跨鏡頭跟蹤
安防場景常常會(huì)涉及在多個(gè)鏡頭下對(duì)于目標(biāo)物體的持續(xù)跟蹤。當(dāng)目標(biāo)從一個(gè)鏡頭切換到另一個(gè)鏡頭，往往會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)跟丟的情況，這時(shí)，一個(gè)效果好速度快的跨鏡頭跟蹤算法就必不可少了！PP-Tracking中提供的跨鏡頭跟蹤能力基于DeepSORT[6]算法，采用了百度自研的輕量級(jí)模型PP-PicoDet和PP-LCNet分別作為檢測模型和ReID模型，配合軌跡融合算法，保持高性能的同時(shí)也兼顧了高準(zhǔn)確度，
實(shí)現(xiàn)在多個(gè)鏡頭下緊跟目標(biāo)，無論鏡頭如何切換、場景如何變換，也能準(zhǔn)確跟蹤目標(biāo)的效果。
展開 視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)，作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中基礎(chǔ)的、重要的研宄方向之一，一直是研宄人員的關(guān)注熱點(diǎn)。
視頻目標(biāo)跟蹤要求在已知第一幀感興趣物體的位置和尺度信息的情況下，對(duì)該目標(biāo)在后續(xù)視頻幀中進(jìn)行持續(xù)的定位和尺度估計(jì)Ｗ。廣義的目標(biāo)跟蹤通常包含單目標(biāo)跟蹤和多目標(biāo)跟蹤。兩者既有差別又有緊密的聯(lián)系。多目標(biāo)跟蹤算法主要包括目標(biāo)檢測和軌跡關(guān)聯(lián)，以確保同一個(gè)物體在視頻中獲得固定的、唯一的數(shù)字標(biāo)識(shí)。多目標(biāo)跟蹤通常限定在目標(biāo)類別已知的場景中，如多行人、多車輛的視覺跟蹤。因此，多目標(biāo)跟蹤算法高度依賴現(xiàn)成的目標(biāo)檢測器。物體檢測的質(zhì)量直接關(guān)系到后續(xù)的多目標(biāo)軌跡關(guān)聯(lián)。不同地，單目標(biāo)跟蹤算法要求處理任意類別的物體，即不知道任何關(guān)于目標(biāo)的先驗(yàn)信息。雖然前提條件略有差異，但正如其名，單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤都緊緊圍繞著視頻中的物體識(shí)別與跟蹤，因而在外觀建模、運(yùn)動(dòng)分析、軌跡關(guān)聯(lián)等技術(shù)細(xì)節(jié)上有緊密的關(guān)聯(lián)。如何將單目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)用于多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域也被廣泛研宄。因此，研究經(jīng)典的、通用的單目標(biāo)跟蹤任務(wù)對(duì)于整個(gè)跟蹤領(lǐng)域的發(fā)展有重要意義
隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算性能的突飛猛進(jìn)、高性能攝像終端的廣泛普及、以及視頻分析需求的與日俱增，目標(biāo)跟蹤算法應(yīng)用范圍愈發(fā)廣泛，落地需求愈加強(qiáng)烈。實(shí)現(xiàn)一個(gè)可以精準(zhǔn)地、穩(wěn)健地、快速地執(zhí)行目標(biāo)定位的高效視覺跟蹤系統(tǒng)是目前不懈努力的技術(shù)方向＝近年來，在國內(nèi)外大量學(xué)者的努力研宄下，該方向已經(jīng)取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，但同時(shí)仍存在許多亟需解決的問題，例如如何應(yīng)對(duì)跟蹤過程中目標(biāo)的形變、模糊、旋轉(zhuǎn)、遮擋、超出視野等。隨著深度模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
（Convolutional Neural Network，CNN）
等的應(yīng)用，以及GPU設(shè)備帶來的計(jì)算效率的巨大躍升，目標(biāo)跟蹤技術(shù)受益于更魯棒的特征表達(dá)以及端到端的模型訓(xùn)練，已經(jīng)在速度和精度方面漸漸接近了人們?cè)趯?shí)際生活中的應(yīng)用需求。
展開 針對(duì)室內(nèi)場景目標(biāo)多種多樣，各目標(biāo)之間差異較大，比如有靠椅、有凳子等，傳統(tǒng)圖像算法難以完整的分割出目標(biāo)，且難以獲得類別標(biāo)簽等更多的信息。近年來，隨著GPU 算力的增長以及數(shù)據(jù)集的完善，基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法飛速發(fā)展，圖像分割技術(shù)水平大幅提高，可以實(shí)現(xiàn)圖像像素級(jí)分類，目標(biāo)分割完整度得到大大提升，進(jìn)而分割精度得到大大提升Long等人于 2014 年提出了全卷積網(wǎng)絡(luò)（Fully Convolutional Network，F(xiàn)CN）進(jìn)行語義分割，該網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了端到端的逐像素分類，是深度學(xué)習(xí)語義分割方法的基石。該算法以 VGG-16 網(wǎng)絡(luò)為主干網(wǎng)絡(luò)，去除了網(wǎng)絡(luò)后的全連接層（Fully Connected Layer，F(xiàn)C）。由于 VGG-16 中只有全連接層要求輸入尺寸為固定大小，去除全連接層后，輸入網(wǎng)絡(luò)的圖像尺寸便可以是動(dòng)態(tài)大小，去除了固定輸入尺寸的限制。同時(shí) FCN 根據(jù)不同的下采樣倍率，將下采樣時(shí)得到的特征圖與上采樣進(jìn)行轉(zhuǎn)置卷積計(jì)算時(shí)的特征圖進(jìn)行融合得到了精細(xì)的像素級(jí)分割結(jié)果，為后續(xù)語義分割網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)框架。所以后續(xù)分割算法大都以其為基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn)。SegNet在解碼器部分使用上池化操作進(jìn)行上采樣保留了高頻細(xì)節(jié)的完整性，實(shí)現(xiàn)了更精細(xì)的分割。之后的Unet在編解碼器間加入了若干跳躍連接，融合了編解碼器不同層次的特征，減小了信息丟失來提升精度，由于 Unet 設(shè)計(jì)了簡單高效的特征融合方式，在醫(yī)學(xué)圖像上作細(xì)胞分割效果較好，之后醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域出現(xiàn)了很多基于 Unet 改進(jìn)的分割網(wǎng)絡(luò)。2014年，Chen 等人在FCN 的特征提取網(wǎng)絡(luò)輸出端添加了條件隨機(jī)（Conditional Random Fields，CRF）模塊，進(jìn)而提出了 Deeplab 方法，顯著提高了分割的精度。
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機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的最新內(nèi)容
基于CV模型卡爾曼濾波、CT模型卡爾曼濾波、IMM模型濾波的目標(biāo)跟蹤。輸出跟蹤軌跡及其誤差。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于matlab的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤濾波方法，勻加速模型（CA）、多模型有交互式多模型（IMM）、擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）、不敏卡爾曼濾波（UKF）進(jìn)行跟蹤濾波。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于matlab的交互多模算法（IMM）機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，完整的15頁文檔論文。根據(jù)二維空間內(nèi)目標(biāo)作勻速直線運(yùn)動(dòng)和勻速圓周運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，在建立目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型和觀測模型的基礎(chǔ)上采用基于交互多模算法（IMM）的卡爾曼濾波器對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。仿真結(jié)果表明，該算法不僅能夠?qū)蛩僦本€運(yùn)動(dòng)和勻速圓周運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，而且在運(yùn)動(dòng)模型發(fā)生變化時(shí)，濾波誤差也比較小。
基于matlab的關(guān)于多目標(biāo)跟蹤的的濾波程序，包括采用聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)（JPDA）算法實(shí)現(xiàn)兩個(gè)個(gè)勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的點(diǎn)跡與航跡的關(guān)聯(lián)，輸出兩個(gè)目標(biāo)跟蹤的觀測位置、估計(jì)位置以及估計(jì)誤差。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于matlab的彈道目標(biāo)跟蹤濾波方法，擴(kuò)展卡爾曼濾波（extended Kalman filter, EKF）、轉(zhuǎn)換測量卡爾曼濾波（conversion measurement Kalman filter, CMKF）跟蹤濾波，得到距離、方位角、俯仰角誤差結(jié)果。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
源自：控制與決策 作者：薛俊韜 馬若寒 胡超芳
摘要
針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法在多目標(biāo)跟蹤中的實(shí)時(shí)性問題, 提出一種基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤算法. 借助于MobileNet深度可分離卷積能夠?qū)ι疃染W(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行壓縮的原理, 將YOLOv3主干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNet, 通過將標(biāo)準(zhǔn)卷積分解為深度卷積和逐點(diǎn)卷積, 保留多尺度預(yù)測部分, 以有效減少參數(shù)量. 對(duì)于檢測得到的邊框信息, 利用
如今，深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展越來越迅速，并且在圖像處理以及目標(biāo)對(duì)象識(shí)別方面已經(jīng)得到了較為顯著的突破，無論是對(duì)檢測對(duì)象的類型判斷，亦或者對(duì)檢測對(duì)象所處方位的檢測，深度學(xué)習(xí)算法都取得了遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率。當(dāng)前，可以機(jī)器人技術(shù)分為以下兩種學(xué)科的跨學(xué)科分支，即工程和科學(xué)。其包含計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)械工程、電子信息工程等。機(jī)器人的設(shè)計(jì)與制造和用于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃控制、傳感器反饋和信息處理的技術(shù)系統(tǒng)在機(jī)器人鄰域都有涉及
Abstract：視覺跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域（人工智能分支）的一個(gè)重要課題，有著重要的研究意義。在軍事制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、機(jī)器人視覺導(dǎo)航、人機(jī)交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究，視覺目標(biāo)跟蹤在近十幾年里有了突破性的進(jìn)展，使得視覺跟蹤算法不僅僅局限于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮
來源 |
CV技術(shù)指南
在琳瑯滿目的視覺應(yīng)用中，對(duì)車輛、行人、飛行器等快速移動(dòng)的物體進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤及分析，可以說是突破安防、自動(dòng)駕駛、智慧城市等炙手可熱行業(yè)的利器。
但要實(shí)現(xiàn)又快又準(zhǔn)的持續(xù)跟蹤，往往面臨被檢目標(biāo)多、相互遮擋、圖像扭曲變形、背景雜亂、視角差異大、目標(biāo)小且運(yùn)動(dòng)速度快等產(chǎn)業(yè)難題。
來源 |
人工智能感知信息處理算法研究院
受到閾值分割方法的啟發(fā)，在早期圖像分割常用傳統(tǒng)的閾值分割方法結(jié)合具體的使用場景手動(dòng)設(shè)計(jì)特征并調(diào)參進(jìn)行場景分割，基于閾值的二值分割的算法得到廣泛應(yīng)用。楊等人基于直方圖提出了一種改進(jìn)的閾值分割方法并將其應(yīng)用在足球機(jī)器人上。王等人利用閾值提取邊緣并基于邊緣信息對(duì)圖像進(jìn)行分割。趙等人利用 Otsu閾值及炭疽孢子的連通特性及形狀特征實(shí)現(xiàn)對(duì)炭疽孢子的分割
