追踪符号简介

目标跟踪相关研究综述

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/2114988783.html,/journal/airr https://www.wendangku.net/doc/2114988783.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.wendangku.net/doc/2114988783.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.wendangku.net/doc/2114988783.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.wendangku.net/doc/2114988783.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)

动态视频目标检测和跟踪技术 传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。 本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下： 背景减除背景减除（Background Subtraction）方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上，背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像，即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的，一旦建立之后，对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感，比如阳光照射方向，影子，树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。 时间差分时间差分（Temporal Difference 又称相邻帧差）方法充分利用了视频图像的特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像，若仔细对比相邻两帧，可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分，并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法，即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相

位置跟踪系统ART成功案例介绍

ART:虚拟现实专家 ART概况: -成立于1999年 -独立公司, 由多个CEO共同所有 -专注于红外光学位置追踪系统 -全部产品都为“德国制造” -全世界建立有1000个以上的追踪系统 -在2011/2012财年销售已超过150套系统 ART是虚拟现实应用的专家！ -虚拟现实光学追踪相关系统的市场领导者 -虚拟现实市场中众所周知的高质量追踪 -客户遍布各个领域：工业，研究机构，大学，医学和工程学 -自主研究，开发和生产制造 面向客户的解决方案 -高精度和简单易用的产品 -寿命长，稳定性高 -快速全面的现场支持 -我们的质量被我们众多合作伙伴所认可，在世界各地的虚拟现实展示中心中使用的都是ART产品（例如，达索巴黎总部，ICIDO和ESI办公室，RTT总部， Techviz总部以及很多其他场所） 达索巴黎总部

ART 产品: o洞穴系统解决方案: TRACKPACK /C o洞穴用摄像头 o35毫米直径的小型摄像头部 o捕捉范围3.5米 o Flystick2: o六自由度捕捉 o物理模拟摇杆和六个按键（包括下方的扳机） o无线信号传输（ISM频段） o保护良好的被动捕捉目标 o同时支持多个Flystick2同时使用 ? University of Siegen o Flystick3: o轻型交互设备 o六自由度捕捉 o物理模拟摇杆和4个按键（包括下方的扳机） o无线信号传输（ISM频段） o配有充电台 o同时支持多个Flystick3同时使用 ? University of Potsdam

ART 产品: o手指追踪: o我们的轻便手部追踪解决方案 o精确测量手指尖端位置信息（3或5个手指） o无线技术：主动标记点发送红外同步信号 o使用卫生，无需佩戴手套 o简单快速的两步校准过程 o软件提供多个校准配置管理功能 ? Volkswagen o安装简便的眼睛标记点: o在被动或主动立体系统中的头部位置追踪，追踪标记点必须与立体眼镜切实贴合。ART提供轻型的通用标记目标和为各类眼睛品牌型号制作的标记目标。 ? University of Potsdam o特殊定制标记目标: o在提供的标准标记目标系列之外，我们根据客户需要专业定制特殊的标记目标。 ?EADS

智能跟踪系统使用说明

HXT智能图像 定位跟踪切换系统V1.0 使用说明

目录 前言 ...................................................................................................................... I I 第一章外观及硬件 . (3) 1.1外观及硬件说明 (3) 1.1.1 开箱须知 (3) 1.1.2 主机规格 (3) 1.1.3 定位摄像机规格 (4) 1.2接口说明 (4) 1.3跟踪机实物 (5) 1.4跟踪机指示灯说明 (5) 1.5跟踪机线缆连接说明 (6) 1.5.1 定位摄像机图像输入连接 (6) 1.5.2 其他接口连接 (7) 第二章软件操作说明 (8) 2.1配置概述 (8) 2.1.1 特别说明 (8) 2.1.2 概述说明 (8) 2.2软件配置 (9) 2.2.1 详细配置 (9) 2.2.2 配置向导 (17) 2.2.3 高级配置 (21) 2.2.4 专业云台配置 (26) 2.2.5 网络设置 (27) 2.2.6 图像跟踪调试 (28) 2.2.7 手动导播控制 (29) 第三章附录 (30) 3.1VISCA RS-232C规格 (30)

前言 感谢您使用智能图像跟踪系统！ 本手册将帮助您对智能图像跟踪系统的安装及使用进行了解；帮助您排除智能图像跟踪系统在使用过程中的常见故障。在使用该系统之前，请仔细阅读本手册，这将有助于您更好地使用它。请将本手册保存好，以备随时查阅。 本手册在编排时力求清晰、全面，但因各种原因，未曾意识到的疏漏在所难免，如果您在使用手册的过程中发现错误或不明确的地方，请速与产品经销商联系。 为了最大可能地满足您的需求，同时能很好地适应市场发展的需要，我们将会不断地对硬件和软件作相应的升级和改动。当硬件和软件作相应的升级和改动出现实际情况与本手册不一致的地方，请您及时向经销商咨询，恕不另行通知。 感谢您对智能图像跟踪系统及相关产品的信任！

货物追踪系统

货物追踪系统 一、系统目标： 为实现铁路货物运输的实时动态追踪，研究提出一种新的铁路货物运输实时追踪系统。根据系统方案基本架构和系统应用流程，对铁路车号自动识别系统、GPRS数据服务器、Web 服务器等主要关键子系统进行了介绍。该系统实现的主要功能是货物运输误点报警及准点提示、货物实时动态追踪，实现车辆的合理调度，提高车辆的利用率。 我国铁路由运输服务向物流服务的战略转移是推进铁路运输跨越式发展的必然选择。从现代物流的观念看，从发站至到站这一运送过程是运输企业的主要物流服务职能，而提供全面物流信息服务则成为货运业务中的一个至关重要的核心竞争要素，其中货物追踪查询信息则是客户最需要信息之一。 二、需求分析： 近年来，我国铁路企业在货运信息管理方面取得了很大进步，但在货票信息共享、货物追踪等服务方式和手段方面还有需要优化改进的地方。为此，研究提出一种新的铁路货物运输实时追踪系统，以解决铁路货物运输全程实时动态追踪、车辆调度和有效利用，以及车辆成本核算等问题。该铁路货物运输实时追踪系统是建立在铁路车号自动识别系统之上的，其地面识别设备(AEI)能实时准确地完成对车辆标签信息的采集，并将采集的信息进行处理，通过铁路网络安全平台传输到GPRS数据服务器。GPRS数据服务器通过对传输数据进行分析，解码，然后保存到数据库服务器中。铁路货物运输实时追踪系统首先将车辆标签与货票相关联，然后借助移动设备或PC机接入网络，实现对货物运输全程的实时动态追踪，从而提高车辆的有效利用率，降低铁路运输成本。 三、系统原理图：

四、系统原理介绍： 1、系统架构： 铁路货物运输实时追踪系统的基本架构如图l所示，主要由铁路车号自动识别系统、移动设备客户端、GPRS数据服务器、数据库服务器和w曲服务器等组成。 2、系统应用流程： 铁路货物运输实时追踪系统应用的前提条件是货物承运装载后，将填写的货票信息保存到数据库服务器中，并在铁路干线主要出入站安装AEI设备，对有关车辆信息进行准确识别。系统具体应用流程如下。 货物自始发站发出时，AEI设备自动读取车辆标签，并通过无线网络经由铁路网络安全平台传输给GPRS数据服务器。GPRS数据服务器将车辆标签及经过AEI设备的时间等信启、存入数据库服务器；通过无线网络发信息到移动设备客户端，告之货物已经从始发站发出。车辆到达第一到站时，AEI设备监测车辆到达时间，通过无线网络经由铁路网络安全平台发信息到GPRS数据服务器；GPRS数据服务器执行相关操作并通过无线网络发信息到移动设备客户端。同样，车辆从第一到站出发时，数据库服务器保存车辆经过AEI设备的时间等信息，GPRS 数据服务器发信息通知车辆监控人员，货物从第一到站发出。在货物运输的全过程中，AEI 设备会将车辆信息通过无线网络上传到GPRS数据服务器，并保存在数据库服务器中。任何授权用户在远程浏览客户端可以通过Web服务器查询车辆信息，实现对货物运输全程的实时动态追踪。 3、关键子系统简介： 3．1 铁路车号自动识别系统： 铁路车号自动识别系统(Automatic Train IdentificationSystem，ATIS)是铁路运输信息化的重要组成部分。ATIS的实施为铁路货物运输实时动态追踪提供了即时有效的信息源。AEI设备是铁路车号自动识别系统的核心设备，它与磁钢、天线、防雷装置、机柜等组成完整的铁路车号自动识别系统。AEI设备的基本工作原理是当有列车经过，车轮压过开机磁钢(车轮传感器)时，AEI设备感知这一变化，启动射频功放模块，经天线辐射出微波信号，进入准备接车状态，列车到达天线上方时，AEI设备接收车底标签信息。当列车经过后，AEI 设备关闭射频功放模块，将收到的标签信息经过处理通过无线网络传送到GPRS数据服务器。AEI设备的工作信息流程如图2所示。 3．2 GPRS数据服务器 GPRS数据服务器包括以下核心内容。 (1)GPRS传输技术。 通用分组无线业务(General Packet Radio Service，GPRS)是在GSM系统上发展出来的一种新的分组数据承载业务。GPRS与GSM语音系统的最根本区别为：GSM是一种电路交换系统，而GPRS是一种分组交换系统。因此，GPRS特别适用于间断的、突发性的，或者频繁的、少量的数据传输，也适用于偶尔的大数据量传输。这一特点正适合于大多数移动互联的应用。而且，由于不再需要现行无线应用所需要的中介转换器，所以连接与传输都更加方便和容易。 (2)GPRS的特点如下。 实时在线：即用户随时与网络保持联系。高速传输：GPRS采用分组交换技术，数据传输速率最高理论值能达到171．2 Kbps。快捷登录：GPRS的用户开机就会附着在GPRS网络上，使用时只需要一个激活过程，一般1～39就能登录至Intemet。按量计费：用户可以一直在线，

33无线定位及追踪系统

无线定位及追踪系统 1.系统功能简介 ?无线终端定位及追踪系统，基于Cisco业界领先的统一无线平台,在无线覆盖情况下对无线终端及贴有RFID标签的人员或物品进行定位和追踪。 ?实现仓储无线管理。 ?配有移动服务引擎的思科无线控制系统，用于实现精确的资产跟踪。 ?终端定位及追踪系统网络方案示意图如下： 2.系统先进特性 ?迅速交付服务和应用：从控制和网络平面中提取服务和应用，以便它们能各自独立发展，提升工作人员的效率。 ?管理：此移动服务引擎是各种增值服务的集成点，所有移动服务都通过与无线控制系统的集成而集中管理。 ?准确：思科无线定位及追踪系统可以利用思科无线局域网控制器和思科轻型接入

点，跟踪无线设备的物理位置，结果可以准确到几米之内。 ?无线安全和快速排障：思科无线定位设备让IT经理可以迅速、准确地发现及排除安全威胁，例如恶意接入点和设备，从而进一步加强WLAN的安全。 3.系统配置说明 ?无线定位及追踪系统（详细报价请向思科销售部门问询） -Cisco 4400系列和WiSM无线控制器和各类AP对企业进行无线覆盖； -WCS无线网管系统通过导入建筑平面图，使无线管理可视，直观的显示覆盖区域和性能，为终端定位搭建平台； -Cisco MSE移动服务引擎与思科统一无线网络和思科统一通信解决方案集成，充分利用现有企业移动投资。它所支持的各种服务，包括收集人员、事物和资 产相关环境信息的能力，能够优化业务流程。 4.系统应用领域 ?终端定位及追踪系统可以满足以下需求： -需要实现精确的资产跟踪定位，实现投资保护。 -提高员工的办事效率。 -力求改善客户满意度，尽量减少客户等待时间。 -全自动化流水线无线定位需求 ?终端定位及追踪系统可以部署到在以下行业应用系统中： -医疗业：实时病患追踪和遥测，医疗器械的定位和追踪

多目标跟踪算法

多目标跟踪算法 先来回顾下卡尔曼滤波器： 假定k k x |表示当前k 时刻目标的状态，k 1k x |+表示下一个时刻目标的状态，k z 则表示k 时刻的实际观测。一般地模型都假定为线性的： 这里的1k x +为k+1时刻目标的状态，k x 为k 时刻的状态，为状态转移矩阵，而是服从均值为0方差为的正态分布，表示由噪声等引起的干扰。卡尔曼滤波采取初步估 计： 这里的估计只是初步的估计，状态估计与实际状态的误差矩阵等于状态1k x +的的方差，即： 更新（修正）： 这里已知了实际观察，同样是假定观测与状态的似然关系是线性的，即满足： 服从一个均值为0方差为 的正态分布。 卡尔曼滤波器给出了经过更新后得到的比较合理的k+1时刻的估计为： 相应地得到了更新后方差的估计： 这里： 其实这些都是通过最小二乘法推出来的，即使得误差： 最小，而初步估计也是通过最小二乘法获得，即使得： 最小。有了上述估计方程后，便可以获得一个估计流程：

下面再介绍下贝叶斯公式 先看一个定义 马氏链： 设{} ,,,k j i E =为有限集或可列集，称()0n n X ≥为定义在概率空间()P F,,Ω上，取值于空间E 的马氏链，如果满足下面的马氏性：对一切n 10i i i ,,, 有 [][]1n 1n n n 1n 1n 00n n i X i X P i X i X i X P ----======|,,| 若左边的条件概率有定义，则称[]i X j X P 1n n ==-|为在n-1时刻状态为i,在n 时刻在j 的转移概率函数，若它与n 无关，则记为ij p ，并称为时齐的或齐次的。显然这里的马氏性接近于独立性，在一定程度上可以称为无记忆性或无后效性。 下面我们来推导贝叶斯公式： 容易由条件概率公式定义知 而 ()()()()()()( ) ()() ()( ) ()() ( )() ()()() 1 k 1 k 1k k k 1 k k 1k k k 1k k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k 1k 1k z x f dx x f x z f x f x z f z f dx x f x z f x z f z f x f x z f x z f dx z x f x z f z x f x z f x f +++++++++++++++++++++++== ? == ?? ?||||||||||||||||||||||||| 就得到了更新后的公式如下： 这里记 于是就可以得到贝叶斯滤波器跟踪流程如下： 实际上可以证明，卡尔曼滤波器是贝叶斯滤波器的一种特殊形式，由于假定噪声服从正态分布，同样地观测与状态估计的误差也是服从正态分布，那么不难得：

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争 【摘要】本文讨论目标检测、跟踪与识别技术在现代战争各个领域中的应用，总结目标识别技术的发展方向，提出目标识别技术工程化实现方法，同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势，提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。 关键词目标检测；目标跟踪；目标识别；雷达；人工神经网络；精确制导 1．引言 随着现代科学技术的飞速发展及其在军事领域内日益广泛的应用，传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第一次海湾战争到科索沃战争，特别是刚刚结束的海湾战争，空中精确打击和空地一体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于一体的C ISR 已成为取得战场主动权，赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。在现代化战争中，目标识别技术在预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域都有广泛的应用前景，已受到了世界各国的关注。 现代战争中取得战场制信息权的关键之一是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂，作战双方都在采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术，进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠一种或少数几种识别手段很难准确地进行目标识别，必须利用多个和多类传感器所收集到的多种目标属性信息，综合出准确的目标属性，进行目标检测，跟踪后进行识别。 2．目标检测、跟踪与识别技术在现代战争中的应用 2．1 目标检测、跟踪与识别技术在预警探测上的应用 目标检测、跟踪与识别技术对于弹道导弹的预警工作有重要的作用。弹道导弹一般携带多个弹头，其中可能包含核弹头或大规模杀伤的弹头以及常规弹头，预警雷达必须具备对目标进行分类和识别真假弹头的能力，将核弹头或大规模杀伤的弹头分离出来，为弹道导弹防御(BMD)系统进行目标攻击和火力分配提供依据。早期的BMD系统假设只有一个核弹头，多弹头分导技术的出现，使问题转化为雷达的多目标识别问题，加上电子对抗技术的广泛使用，给目标识别技术带来很大困难。另外，预警雷达还要对空中目标或低空目标进行探测，对来袭目标群进行分类识别。利用星载雷达以及远程光学望远镜等观测设备，可以对外空目标进行探测，对外空来袭目标进行分类和识别，达到早期预警的工作。

视频目标跟踪算法综述_蔡荣太

1引言 目标跟踪可分为主动跟踪和被动跟踪。视频目标跟踪属于被动跟踪。与无线电跟踪测量相比，视频目标跟踪测量具有精度高、隐蔽性好和直观性强的优点。这些优点使得视频目标跟踪测量在靶场光电测量、天文观测设备、武器控制系统、激光通信系统、交通监控、场景分析、人群分析、行人计数、步态识别、动作识别等领域得到了广泛的应用[1-2]。 根据被跟踪目标信息使用情况的不同，可将视觉跟踪算法分为基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪。基于对比度分析的跟踪算法主要利用目标和背景的对比度差异，实现目标的检测和跟踪。基于匹配的跟踪主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位。基于运动检测的跟踪主要根据目标运动和背景运动之间的差异实现目标的检测和跟踪。前两类方法都是对单帧图像进行处理，基于匹配的跟踪方法需要在帧与帧之间传递目标信息，对比度跟踪不需要在帧与帧之间传递目标信息。基于运动检测的跟踪需要对多帧图像进行处理。除此之外，还有一些算法不易归类到以上3类，如工程中的弹转机跟踪算法、多目标跟踪算法或其他一些综合算法。2基于对比度分析的目标跟踪算法基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪、形心跟踪和质心跟踪等。这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。边缘跟踪的优点是脱靶量计算简单、响应快，在某些场合（如要求跟踪目标的左上角或右下角等）有其独到之处。缺点是跟踪点易受干扰，跟踪随机误差大。重心跟踪算法计算简便，精度较高，但容易受到目标的剧烈运动或目标被遮挡的影响。重心的计算不需要清楚的轮廓，在均匀背景下可以对整个跟踪窗口进行计算，不影响测量精度。重心跟踪特别适合背景均匀、对比度小的弱小目标跟踪等一些特殊场合。图像二值化之后，按重心公式计算出的是目标图像的形心。一般来说形心与重心略有差别[1-2]。 3基于匹配的目标跟踪算法 3.1特征匹配 特征是目标可区别与其他事物的属性，具有可区分性、可靠性、独立性和稀疏性。基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。寻找的 文章编号：1002－8692（2010）12-0135-04 视频目标跟踪算法综述* 蔡荣太1，吴元昊2，王明佳2，吴庆祥1 （1.福建师范大学物理与光电信息科技学院，福建福州350108； 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033） 【摘要】介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展，包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法。重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展。此外，还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展。 【关键词】目标跟踪；特征匹配；贝叶斯滤波；概率图模型；均值漂移；粒子滤波 【中图分类号】TP391.41；TN911.73【文献标识码】A Survey of Visual Object Tracking Algorithms CAI Rong-tai1,WU Yuan-hao2,WANG Ming-jia2,WU Qing-xiang1 （1.School of Physics,Optics,Electronic Science and Technology,Fujian Normal University,Fuzhou350108,China; 2.Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Science,Changchun130033,China）【Abstract】The field of visual object tracking algorithms are introduced,including visual tracking based on contrast analysis,visual tracking based on feature matching and visual tracking based on moving detection.Feature matching,Bayesian filtering,probabilistic graphical models,kernel tracking and their recent developments are analyzed.The development of multiple cues based tracking,contexts based tracking and multi-target tracking are also discussed． 【Key words】visual tracking;feature matching;Bayesian filtering;probabilistic graphical models;mean shift;particle filter ·论文·*国家“863”计划项目（2006AA703405F）；福建省自然科学基金项目（2009J05141）；福建省教育厅科技计划项目（JA09040）

自动跟踪系统

自动跟踪系统 抛物面聚光器只能收集太阳的直射光线，而对散射部分无能为力。因此所讨论的光路主要直射太阳辐射能。抛物面聚光器的聚光系统必须使光轴指向太阳，即进行太阳的高度角和方位角的跟踪。高度角跟踪机构的作用是让反射镜绕俯仰轴旋转，以跟踪太阳的高度角，即上下转动。方位角跟踪机构的作用是让反射镜绕太阳方位旋转，它的旋转平面是水平面，即左右转动。按照入射光线和主光轴位置关系我们可以把他们划分为两轴跟踪型和单轴跟踪型。(1)单轴跟踪型：跟踪系统的转轴南北(东西)方向安装，东西(南北)转动跟踪。(2)双轴跟踪型：跟踪系统有方位轴和俯仰轴两个转轴。方位轴垂直于水平面，俯仰轴同方位轴垂直。反射镜同时绕两个轴转动以使反射镜的光轴和太阳光线方向一致。单轴跟踪按布置的不同可以再进行划分。所以常见的抛物面聚光器归纳为下面几类： (1) 南北地轴式：跟踪系统的转轴南北方向倾斜布置，东西跟踪。跟踪系统的转轴指向地球的北极并与地平面倾斜一角度B, B角一般等于当地的地理纬度角①。 (2) 南北水平式：跟踪系统的转轴南北方向水平布置，东西转动跟踪。 (3) 东西水平式：跟踪系统的转轴东西方向布置，南北转动跟踪。 (4) 两轴跟踪式：跟踪系统存在着方位轴和俯仰轴两条转轴。方位轴垂直于地 平面。俯仰轴同方位轴垂直。反射镜同时绕两轴转动以使反射镜的光轴和太阳光线方向一致。如图1所示: 切 卩& W 詹北水平式 图1几种跟踪方式原理图 采用的是抛物面聚光器，双轴跟踪时聚光器收集到的能量最大，反射镜的光学性能也最好 东四水平式

1. 时钟法 由于地球除沿椭圆轨道绕日公转外，还绕地独自转，因此从地面上的观察者看来，太阳在天空中的位置不断变化。从地面上的观察者看来，太阳在天空半球内的位置完全可以由天顶角（或高度角）和方位角二者所确定。如图2所示。 图2 描述太阳位置的地平面坐标系 太阳天顶角度为自观察者所在地的天顶至观察者与太阳连线之间的夹角；太阳高度角h为自观察者所在地的地平面至观察者与太阳连线之间的夹角，显然，太阳天顶角和太阳高度角二者互为余角，即 9+ h= 90 °（4 —1） 太阳方位角r为自观察者所在地朝正南的水平线至观察者与太阳连线在地平面上的投影之间的夹角。通常规定，上午的太阳方位角为正，下午的太阳方位角为负。其中h和r均与观察者所在地的地理纬度①、一年中的日期以及一天中的时刻（当地的标准时或太阳时）有关。 根据太阳能光伏系统所在位置的地理纬度①、某天的太阳赤纬度S和某个时刻的太阳时角①，根据已有公式即可计算出某地任何时刻太阳的高度角h和方位角r。 这一方法是根据太阳能光伏发电系统所在地理位置的时间，计算出太阳的高度角h和方位角r，从而确定出步进电机驱动聚光器根据太阳的位置相应变动。这种方法称为时钟跟踪法。 2. 太阳角度计算方法 采用时钟跟踪方法，通过程序计算出太阳在反射镜所处地理位置某时刻的高度角和方位角，同反射镜上次转动停留角度相比较，计算出反射镜需要转动的角度，然后控制高度角和方位角两个方向上的电机，驱动反射镜转动相应的角度来跟踪太

目标检测与跟踪

第九章图像目标探测与跟踪技术 主讲人：赵丹培 宇航学院图像处理中心 zhaodanpei@https://www.wendangku.net/doc/2114988783.html, 电话：82339972

目录 9.1 概论 9.2 目标检测与跟踪技术的发展现状9.3 目标检测与跟踪技术的典型应用9.4 图像的特征与描述 9.5 目标检测方法的基本概念与原理9.6 目标跟踪方法涉及的基本问题

9.1 概论 1、课程的学习目的 学习和掌握目标探测、跟踪与识别的基本概念和术语，了解一个完整信息处理系统的工作流程，了解目标探测、跟踪与识别在武器系统、航空航天、军事领域的典型应用。了解目标检测、跟踪与识别涉及的关键技术的发展现状，为今后从事相关的研究工作奠定基础。 2、主要参考书： 《目标探测与识别》，周立伟等编著，北京理工大学出版社； 《成像自动目标识别》，张天序著，湖北科学技术出版社； 《动态图像分析》，李智勇沈振康等著，国防工业出版社；

引言：学习目标检测与跟踪技术的意义 ?现代军事理论认为，掌握高科技将成为现代战争取胜的重要因素。以侦察监视技术、通信技术、成像跟踪技术、精确制导技术等为代表的军用高科技技术是夺取胜利的重要武器。 ?成像跟踪技术是为了在战争中更精确、及时地识别敌方目标，有效地跟踪目标，是高科技武器系统中的至关重要的核心技术。 ?例如：一个完整的军事战斗任务大致包括侦察、搜索、监视以及攻击目标和毁伤目标。那么快速的信息获取和处理能力就是战争胜利的关键，因此，目标的实时探测、跟踪与识别也成为必要的前提条件。

?随着现代高新技术的不断发展及其在军事应用领域中的日益推广，传统的作战形态正在发生着深刻的变化。 1973年的第四次中东战争，1982年的英阿马岛之战，1991年的海湾战争及1999年的科索沃战争，伊拉克战争等都说明了这一点。西方各军事强国都在积极探索对抗武器，特别是美国更是投入了巨大的物力、人力和财力积极研制弹道导弹防御系统。而图像检测、跟踪和识别算法作为现代战场信息环境作战成败的关键，具备抗遮挡、抗丢失和抗机动鲁棒性的智能跟踪器，将是现代战场作战必备品，具有广泛的应用前景。

系统日志跟踪

中国邮政储蓄银行公司业务系统 运维操作手册 （参考文件） 1转发核心系统处理时异常或超时 1.1故障描述 监控系统报“转发核心系统处理时异常或超时”，以下图为例 1.2问题分析 （1）查日志 根据监控系统的日志单号Q850345070找到对应的交易流水，再根据流水的交易机构+前端流水号找到对应后台的日志单号B494275313，然后查后台日志：

（2）查询SQL执行计划 以上执行SQL语句耗时（05/12 16:14:42--05/12 16:16:01=1分19秒）。 根据上述SQL语句从v$sql中找到sql_id（9563ys15nrxx6）。 select sql_id, sql_text from v$sql where sql_text like '%v_sp_in_jnl%' and sql_text like '%140000902%' and sql_text like '%detail_flag%' and sql_text like '%bill_date%' and sql_text like '%deal_flag%' ; 根据sql_id查询该语句的执行计划，详细如下：

从执行计划来看，使用INDEX不合理，不应使用I_SP_IN_JNL_HIS_2，应使用I_SP_IN_JNL_HIS_4。 INDEX_NAME COLUMN_POSITION COLUMN_NAME ------------------------------ --------------- -------------- I_SP_IN_JNL_HIS_2 1 UNIT_CODE I_SP_IN_JNL_HIS_2 2 BILL_DATE I_SP_IN_JNL_HIS_2 3 REM_SERIAL_NO I_SP_IN_JNL_HIS_4 1 BILL_DATE I_SP_IN_JNL_HIS_4 2 PROV_UNIT_CODE I_SP_IN_JNL_HIS_4 3 DEAL_FLAG 1.3处理措施 （1）重新收集数据 Sqlplus cpcb@cpcbdb SQL> exec cpcb_gather_part(‘sp_in_jnl_his’, P201005); （2）重新做 在核心应用主机上做以下操作 Sqlplus cpcb@cpcbdb SQL>grant select on sp_in_jnl_his to sys ; 在数据库主服务器以oracle用户登录，并做以下操作

视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1 帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示： 1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1) 2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。 111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T +++>?=?≤? （T 为阈值） （2-2）

目标识别与跟踪综述

综述 摘要：人体的运动分析主要指的是对场景中的运动个体或者群体进行运动检测、运动跟踪与理解以到达描述人体行为的目的。通过阅读文献，本文将从人体检测，人体跟踪和人群运动分析三个方面介绍人群特征分析的方法。 1．绪论 随着社会的发展，公共需求的提高，群体运动的分析越来越受关注。并且随着人口的增长，人群活动日益增加，相应的人群安全问题也越来越突出。对人群的分析研究分别在社会学、心理学、建筑学、计算机等各个学科受到极大的关注。人群分析主要分为以下五个方面。 (1)人群管理:对大型集会的人群管理，是公共安全管理领域中最亟待解决的问题。人群分析可以更好的发展人群管理策略，避免因人群拥挤而发生的灾难事件，确保人身安全。 (2)虚拟环境:通过构造人群的数学模型结构,在虚拟环境下来模拟人群场景,来丰富人的生活体验。如一些虚拟的聊天室、电影或者动画制作过程中的特效应用等。 (3)智能环境:在一些涉及到大型人群的智能环境下,人群分析可以预协调人群。如在博物馆,人群的模式决定了如何疏散人群。 (4)公共场所设计:人群分析可以为公共场所的设计提供指导,如对商场的人流估计，使得商场的布局更方便于顾客或者最可能有效的利用空间优化办公室场所。 (5)视觉监控:人群分析可以用来自动检测场景中的异常情况。而且,在人群中的个体跟踪有助于协助安防人员捕捉嫌疑犯。 虽然人群运动分析技术研究已取得了一定的成果，但是人群运动的复杂性以及实际运动场景的多变性仍然给人群运动分析带来很多的研究难点。目前在人群运动的自动检测与跟踪方面，也没有相对完善的理论基础，各向技术也处在完善阶段。主要表现在: (1)运动检测与分割：在人群运动分析系统中，如何对人群运动实现快速而准确的分割是极为重要的难题。由于视频序列中运动场景极易受到各种客观因素的影响，如光照变化、背景与前景的混杂干扰、运动目标与环境之间或者运动目标之间的遮挡现象等，使得对人群运动实现有效分割变的十分的困难。目前常用的运动分割算法如帧间差分法或背景相减法都难以适应复杂或者拥挤场景的运动分

目标检测与跟踪方法在自动跟踪装置中的应用

第33卷增刊2007年11月 光学技术OPTICAL TECHN IQU E Vol.33Suppl. Nov.　2007 文章编号:100221582(2007)S 20069203 目标检测与跟踪方法在自动跟踪装置中的应用 Ξ 伍翔,霍炬,杨明,董红红 (哈尔滨工业大学控制与仿真中心,哈尔滨　150082) 摘　要:介绍了一种应用于自动跟踪装置上的运动背景下目标检测与跟踪的方法,采用仿射模型作背景运动估计进行检测以及mean 2shift 算法跟踪目标,并将该方法应用到一套自动跟踪系统实验平台上。 关 键 词:仿射模型;mean 2shift 算法;自动跟踪装置 中图分类号:TP751 文献标识码:A Application of a moving target detecting and tracking method in the automatic 2tracking equipment WU X iang ,H UO J u ,Y ANG Ming ,DONG H ong 2hong (Control and Simulation Center ,Harbin Institute of Technology ,Harbin 150082,China ) Abstract :This paper presents a moving target detecting and tracking method in moving background for the automatic 2tracking equipment.It uses affine model to estimate the moving character of the background for detecting ,and uses mean 2shift algorithm for tracking.An automatic 2tracking experimental system is realized by using this method. K ey w ords :affine model ;mean 2shift algorithm ;automatic 2tracking equipment 0　引　言 基于图像处理的运动目标检测与跟踪,作为图像处理技术的一个分支,由于其在民用和军用上的广泛应用 [1,2] ,也逐 渐成为研究的热点。本文主要针对自动跟踪装置,研究与设计一种图像处理的方法,实现运动背景下运动目标检测与跟踪,并应用到所搭建的自动跟踪仿真系统中。 1　自动跟踪系统实验平台 利用图像处理的方法实现自动跟踪功能的跟踪系统一般由摄像机、图像采集卡、计算机、伺服系统几部分组成。摄像机、图像采集卡以及计算机都装载在伺服系统上,当摄像机的视野中出现运动目标时,计算机对图像采集卡采集到的图像进行处理分析,得出运动目标的位置等信息,传递给伺服系统,伺服系统带动相机跟踪目标,使得目标始终保持在视野的中心 。 图1　自动跟踪系统实验平台结构框图 图1即为所搭建的自动跟踪系统实验平台的结构框图, 该平台是专门根据自动跟踪装置的结构和特点设计的,对自动跟踪装置进行模拟。由图1可知,在计算机上实现的图像处理部分,是整个系统的关键。它所要完成的功能是从采集图2　图像处理部分基本流程 到的每幅视频图像中找出运动目标的位置,即运动目标的检测与跟踪。它主要包括两方面:第一,运动目标的检测与提取;第二,目标跟踪。其处理流程图如图2所示。 2　运动目标检测 2.1　背景模型选取 根据摄像机相对于场景的运动情况可以将运动目标检测分为静止背景下运动目标检测和运动背景下运动目标检测两种。由自动跟踪装置的特性可知,在跟踪目标的过程中,摄像机随着伺服系统一起运动,所以应该考虑的是运动背景下运动目标的检测。 本文采用的是运用背景运动估计进行建模的思想,将两帧图像之间的背景运动关系用仿射变换表示,建立一个仿射运动参数模型。如 x k +1=a 1x k +a 2y k +d x y k +1=a 3x k +a 4y k +d y (1) 9 6Ξ收稿日期:2006212211 E 2m ail :wuxiang602@https://www.wendangku.net/doc/2114988783.html, 基金项目:国家自然科学基金资助(60434010) 作者简介:伍翔(19842),男,苗族,湖南省人,哈尔滨工业大学硕士研究生,从事图像处理研究。

目标跟踪算法综述

。 目标跟踪算法综述 大连理工大学卢湖川一、引言 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重 要问题，在运动分析、视频压缩、行为识 别、视频监控、智能交通和机器人导航等 很多研究方向上都有着广泛的应用。目标 跟踪的主要任务是给定目标物体在第一帧 视频图像中的位置，通过外观模型和运动 模型估计目标在接下来的视频图像中的状 态。如图1所示。目标跟踪主要可以分为5 部分，分别是运动模型、特征提取、外观 模型、目标定位和模型更新。运动模型可 以依据上一帧目标的位置来预测在当前帧 目标可能出现的区域，现在大部分算法采用的是粒子滤波或相关滤波的方法来建模目标运动。随后，提取粒子图像块特征，利用外观模型来验证运动模型预测的区域是被跟踪目标的可能性，进行目标定位。由于跟踪物体先验信息的缺乏，需要在跟踪过程中实时进行模型更新，使得跟踪器能够适应目标外观和环境的变化。尽管在线目标跟踪的研究在过去几十年里有很大进展，但是由被跟踪目标外观及周围环境变化带来的困难使得设计一个鲁棒的在线跟踪算法仍然是一个富有挑战性的课题。本文将对最近几年本领域相关算法进行综述。 二、目标跟踪研究现状 1. 基于相关滤波的目标跟踪算法 在相关滤波目标跟踪算法出现之前，大部分目标跟踪算法采用粒子滤波框架来进行目标跟踪，粒子数量往往成为限制算法速度的一个重要原因。相关滤波提出了 一种新颖的循环采样方法，并利用循环样 本构建循环矩阵。利用循环矩阵时域频域 转换的特殊性质，将运算转换到频域内进 行计算，大大加快的分类器的训练。同时， 在目标检测阶段，分类器可以同时得到所 有循环样本得分组成的响应图像，根据最 大值位置进行目标定位。相关滤波用于目 标跟踪最早是在MOSSE算法[1]中提出 的。发展至今，很多基于相关滤波的改进 工作在目标跟踪领域已经取得很多可喜的 成果。 1.1. 特征部分改进 MOSSE[1] 算法及在此基础上引入循 环矩阵快速计算的CSK[2]算法均采用简单 灰度特征，这种特征很容易受到外界环境 的干扰，导致跟踪不准确。为了提升算法 性能，CN算法[3]对特征部分进行了优 化，提出CN（Color Name）空间，该空 间通道数为11（包括黑、蓝、棕、灰、绿、 橙、粉、紫、红、白和黄），颜色空间的引 入大大提升了算法的精度。 与此类似，KCF算法[4]采用方向梯度 直方图（HOG）特征与相关滤波算法结合， 同时提出一种将多通道特征融入相关滤波 的方法。这种特征对于可以提取物体的边 缘信息，对于光照和颜色变化等比较鲁棒。 方向梯度直方图（HOG）特征对于运 动模糊、光照变化及颜色变化等鲁棒性良 好，但对于形变的鲁棒性较差；颜色特征 对于形变鲁棒性较好，但对于光照变化不 够鲁棒。STAPLE算法[5]将两种特征进行 有效地结合，使用方向直方图特征得到相 关滤波的响应图，使用颜色直方图得到的 统计得分，两者融合得到最后的响应图像 并估计目标位置，提高了跟踪算法的准确 度，但也使得计算稍微复杂了一些。 图1 目标跟踪算法流程图