跟踪技术综述-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港电动液压滚圆机滚弧
作者:lujianjun | 来源:欧科机械 | 发布时间:2019-08-02 15:10 | 浏览次数:

本文有公司网站网站采集转载中国知网网络整理http://www.hfwgjx.cn 目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的一个基本课题和研究热点,在军事领域、视频监控、人机交互、交通监测、精准制导等多个领域中有着重要的应用,具有重要的理论研究意义与实际应用价值。本文旨在对经典目标跟踪的技术流程以及技术发展现状作简要阐述。尤其对近些年研究热点,如相关滤波和深度学习的跟踪方法进行了概述,对其未来发展趋势进行了展望。另外,本文分析了多种方法的优缺点,提出了目标跟踪过程的主要挑战和难题,为相关研究人员提供参考和建议言目标跟踪是在给定的视频序列中,对感兴趣的目标进行检测,并在整个视频序列中对该目标的位置进行实时跟踪,找到目标物体并提取出目标位置后进行进一步的分析应用.跟踪系统通常会给出目标在给定视频序列初始帧中的位置框,根据目标的初始状态进而对其进行跟踪.目标跟踪中主要有以下几个模块:1)目标检测;2)目标分类;3)目标跟踪,如图1所示.目标跟踪在军事领域、视频监控、人机交互和交通监测等领域都发挥着重要的作用[1-2].在目标跟踪中,由于物体形态的多变性、运动速度过快、光照变化、跟踪技术综述-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港电动液压滚圆机滚弧机折弯机背景变化以及物体被遮挡或多个目标相互遮挡[3]等复杂情况,目前尚未找到一个鲁棒的算法能够完美地解决这些复杂情形.经典的目标跟踪方法往往分为基于生成式的跟踪和基于判别式的跟踪.生成式跟踪算法是通过提取目标特征找到能够表征目标的外观模型,利用生成的模型在图像区域进行匹配,找到与其最匹配的区域,即为目标[4];常见的基于生成式的跟踪算法有、粒子滤波[7]本文有公司网站网站采集转载中国知网网络整理http://www.hfwgjx.cn 、卡尔曼滤波[8]以及基于特征点的光流算法.而在目标跟踪的过程中,经常会有目标特征与背景相似的情况出现,仅仅对跟踪目标进行建模已经不能满足目标跟踪算法的需求.SAvidan[9]提出了基于判别式的目标跟踪算法,把目标跟踪问题转换成为一个对目标和背景进行区分的二分类问题,通过在线或离线学习的检测器对目标和背景进行区分,进而规模庞大的深度网络,在计算上带来了很大的开销,运算的速度难以达到目标跟踪的要求,且深度学习模型对硬件(如GPU)也有一定的要求.所以深度学习在目标跟踪中的应用也并不是一帆风顺,还有一系列的问题需要去解决.纵观目前深度学习在目标跟踪中带来的显著提升,其依然是一个令人有所期待的发展趋势,也有显著的研究空间.图4VITAL主要结构F结束语本文概述了目标跟踪的发展、技术流程以及常用的技术方法.目前目标跟踪技术的发展中,现有的传统方法已经不能很好地适用于当前需求.由于现实生活中,跟踪目标自身形态的变化、运动的复杂,背景环境的复杂,各种遮挡现象的存在以及在多目标跟踪中各个目标之间的相互遮挡等等复杂的情况,一个能够适应各种复杂情况的跟踪算法亟待提出,当前存在的各种算法大多只在特定的环境条件下能够发挥出理想的效果,目前所提各种方法是在理想实验环境中获得的,应用于工业生产还有一段很长的路.目前目标跟踪的发展方向是朝着设计一种能够自动提取目标特征、自动检测运动目标、自动跟踪运动目标并能够对跟踪目标的信息及行为进行一定的预测分析的跟踪器所进行的.当前基于相关滤波和深度学习的目标跟踪成为了一个研究热点,其不论是在精度或是鲁棒性上,表现都比经典的跟踪方法有显著提升.在最近两年的各类挑战中,基于深度学习和相关滤波的跟踪器表现突出,性能遥遥领先其他算法,但是其仍然还有跟踪技术综述-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港电动液压滚圆机滚弧机折弯机本文有公司网站网站采集转载中国知网网络整理http://www.hfwgjx.cn