浅析动态视频目标检测和跟踪技术

文章摘要：1、有一个运动检测区域存在，但与任何已知目标都不匹配。在这种情况下，我们需为其创立一个新的目标模型，但它的可信度值比较低。 2、有一个已知目标与任何一个运动检测区域都不匹配。在这种情况发生的可能性包括：在该目标已移出图像视场，该目标被其他目标遮挡，或该目标未被检测出来。在这种情况下，该目标的可信度值也比较低。 3、有一个已知目标与一个运动检测区域完全匹配，这是目标轨迹跟踪问题中的一种最好情况。将该目标的运动轨迹模型更新，并增加其可信度。 4、有一个已知目标与多个运动检测区域都匹配。发生这种情况的可能性包括：一个目标分裂成为多个独立目标（例如一辆车里出来多个人，或一个多人组合各奔东西），或者目标

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1、有一个运动检测区域存在，但与任何已知目标都不匹配。在这种情况下，我们需为其创立一个新的目标模型，但它的可信度值比较低。

2、有一个已知目标与任何一个运动检测区域都不匹配。在这种情况发生的可能性包括：在该目标已移出图像视场，该目标被其他目标遮挡，或该目标未被检测出来。在这种情况下，该目标的可信度值也比较低。

3、有一个已知目标与一个运动检测区域完全匹配，这是目标轨迹跟踪问题中的一种最好情况。将该目标的运动轨迹模型更新，并增加其可信度。

4、有一个已知目标与多个运动检测区域都匹配。发生这种情况的可能性包括：一个目标分裂成为多个独立目标（例如一辆车里出来多个人，或一个多人组合各奔东西），或者目标检测中的聚类算法未能将同一个目标的像素正确地聚为一个目标。在这种情况下，我们可以根据相关函数的值来选择一个最好的区域作为目标的新位置。

5、多个目标与一个运动检测区域匹配。发生这种情况的可能性包括：两个目标互相遮挡，两个目标交合（例如多个人上了一辆车，或多个人组合成为一个组），或者是由于聚类算法的失误而分类的同一目标的两部分重新归为一个。 在这种情况下，需要对该目标的以前的轨迹做一分析。比如这两个目标以前一段时间内的轨迹重合或很相似，则可以将他们合为一个目标。否则，需要将他们按两个独立目标分别对待。

更新目标轨迹模型

根据目标匹配的情况对目标模型的参数进行更新。更新后的目标位置由相关函数计算到亚像素精度。更新后的速度经一个IIR滤波器得出。

消除误报

任何一个高性能和高可靠性的目标跟踪系统都需要处理误报问题。视频图像中存在的噪声，随风飘动的树叶等等，都会引起目标检测与跟踪系统的误操作。一个较为可行的消除误报的方法是检查其持续性，因为一个持续出现的检测信号要比偶尔出现一次的信号更有可能成为有效的目标；另外一个可以用来消除误报的方法是检查目标的目的性，来回晃动的树叶并不具备目的性，而运动的人或车辆会向一些特定的目标移动。

以上介绍的主要是单路视频图像的目标跟踪问题。在实际监控系统中，往往同一个人或目标出现在多个摄像机的视场里。如何将与此目标相关的各个摄像头采集的视频图像关联起来，根据物体的运动情况，形成其运动轨迹，并自动发送PTZ 控制指令，使摄像机能够自动跟踪物体，尤其在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。这才能使目标真正获得了跟踪。

结语

上面简要地介绍了动态视频目标检测和跟踪技术的基本问题，作为抛砖引玉。其目的是引起安防技术人员的关注和研究，若有商榷之处，欢迎共同商讨指正。

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