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目标跟踪与检测国内外研究现状

时间:2017-11-13 18:01来源:毕业论文
随着目标检测逐步成为研究热点,运动目标检测作为计算机视觉技术的一个分支,就是对视场内的运动目标,如人或交通工具,进行实施的观测,并将其分类,然后分析他们的行为。目
随着目标检测逐步成为研究热点,运动目标检测作为计算机视觉技术的一个分支,就是对视场内的运动目标,如人或交通工具,进行实施的观测,并将其分类,然后分析他们的行为。目前,国际上许多高校和研究所,如麻省理工学院、牛津大学都专门设立了针对运动目标检测的研究组或者研究实验室[7]。美英等国家已经研究了大量的项目,一些著名的公司和研究机构,如IBM、Microsoft、麻省理工学院等近几年来投入了大量的人力物力来进行智能监控系统的研究[8],部分成果已经转化为产品投入了市场。目前在国内的研究机构中,中国科学院北京自动化研究所下属的模式识别国家重点实验室视觉监控研究处于领先地位。它们在交通场景视觉监控、人的运动视觉监控和行为模式识别方面进行了深入研究。另外他们也总结了英国雷丁大学VIEWS的车辆交通监控原型系统的研究经验,在之前的理论研究基础上,自行设计并初步实现了一个拥有完全自主知识产权的交通监控原型系统vstar(Visual surveillance star)。国外其他高校如上海交通大学、北京航空航天大学也对这方面进行了研究。15084
尽管这样,目前在运动目标检测和视觉监控这方面仍然存在着很多不足:目前国内市场上大部分智能监控产品来源于国外,性能和可靠性不够,并且维护和安装问题需要外方全方位参加,给国家安全带来了巨大的隐患。目标之间相互遮挡和人体自遮挡问题,尤其是在拥挤状态下,多人的检测更是难以处理。
2目标跟踪研究现状
由于计算机视觉技术获得越来越广泛的应用,目标跟踪问题也逐步成为了研究
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热点。从上世纪年代就已经诞生了视觉跟踪领域的跟踪算法,随着各种计算机技术的发展,它逐渐演变为了一个研究热点并且在不断的发展。 上个世纪80年代初随着光流法(Optical Flow)的提出,对动态图像序列的分析逐渐进入了一个研究的高潮[9],这种现象一直延续到了上个世纪90年代中期。在上世纪80 年代以前,计算机技术水平有限,大体上用动态图像序列来处理跟踪问题,在对一系列动态图像的研究中发现具有静态图像的特征。随着上世纪80年左右初光流法被提出来以后,对运动的图像分析与研究上升了一个高度,特别是对光流法的研究一直持续到上世纪90年代中期。即使是这样,在目前来看,用计算机来计算光流法计算量仍然很大,实时性的要求很难被满足,而且由于假设条件不完善有局限性造成光流法在噪声情况下很容易出错。由于这些错误的存在使得光流法还不能投入到实际生产运动当中去。从上个世纪80年代后,很多目标跟踪算法也陆续地涌现出来。就目前来看,国内外众多学者提出了许许多多不同类别的跟踪算法和系统,按照不同的标准可以将跟踪算法划分为不同类型:像是被跟踪的目标类型不同,可以划分为对交通工具的跟踪、对人的跟踪以及对人脸的跟踪;像是被跟踪目标的个数不同,可以划分为对单个目标进行跟踪和对多个目标跟踪,还有是对跟踪过程所处的环境:如光线、有无遮挡、以及运动目标与背景的颜色是否差异很大。美国马里兰大学与美国IBM公司联合开发的w4(who, when, where, what)系统[10],它的主要功能跟踪监视以及检测人在运动的一系列图像。w4的特点是去除了原来根据颜色来跟踪运动物体的方法,反而选择了单目灰度或红外相机来当作视觉传感器[11],它能分析和跟踪运动物体的形状,可以跟踪人体的各个部位,在对运动物体轮廓建立模型之后,即使跟踪时被遮挡,也能准确跟踪得到想要的结果。本世纪初由欧盟等国家启动,雷丁大学以及法国INRIA等机构联合起来开展机场智能监控项目AVITRAC[12],它的功能是当停机坪上出现异常目标及危险物体时能及时检测出来从而解决了机场的安全事故。本世纪06年,德州仪器(TI)公司成功地将智能视频软件套件Object Video On Board与达芬奇技术(DaVinci(TM))相结合[13],由于成功地运用了达芬奇技术,它的处理器就能够高效率地处理数字,从而能够实现智能视频编码和解码[14]。我国在这方面的研究相较国外还是比较晚的,随着这个项目的落实我国在这方面的技术研究上升了一个台阶,还有一个好处是使得国内的科研人员能互相交流在目标跟踪领域的所学知识,从而能够更进一步地推动目标跟踪技术的发展。在国家863计划中计算机软硬件主题、中科院自动化研究所、中国图形图像协会、,中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室已分别于2002年5月和2003年12月在北京承办了两届“全国智能视频监控学术会议”[16],各界精英参与了此次会议,他们学习了目标跟踪的理论,并且提出了现实生活中应用的目标跟踪算法的案例。该次会议在学术界得到一致好评,此次会议为学术交流提供一个很好的契机。在对Mean-Shift目标跟踪的算法研究领域内,其中,中科院的自动化研究所以及我国重点视频监控的实验室研究所遥遥领先。他们主要在十字路口监控、对人物的各种行为方式的监控进行深入的研究和探索,并且表现十分可喜可贺。他们还经常与国外名校和著名的研究所在其研究方面进行学术交流。不仅仅是此前提到的两个特别有名的实验室,国内还存在很多举重若轻的重点研究所,譬如:上交大的航天信息控制研究所,华中科技大学研究所以及西安电子科技大学的ISN的国家重点实验室的图像传输与处理所[17]。值得一提的是在中科院“百人计划”、公安部的“十一五”、国家“973”、“863”项目等国家级科技项目的支持下[18],“智能化安全防护与监控”的核心技术得以开发。 目标跟踪与检测国内外研究现状:http://www.lwfree.cn/yanjiu/20171113/15861.html
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