目标跟踪与检测小结

最新推荐文章于 2025-04-29 10:29:50 发布
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分类专栏： opencv
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本文详细介绍了目标检测和运动目标跟踪的技术，包括静态和动态背景下的检测算法，如背景差分、光流法；探讨了运动目标跟踪的策略，如主动轮廓模型、特征匹配和区域跟踪；并展望了深度学习、多维度信息融合等未来研究趋势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、目标检测

目标检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。

1.静态背景：背景差分法，帧间差分法，光流法。在opencv中常用的是absdiff,GMM（高斯混合模型），Lucas-Kanade 方法等算法。

2.动态背景（需要进行图像的全局运动估计与补偿）：块匹配法，光流估计法。在opencv中常用mean-shift,cam-shift,卡尔曼等。

二、运动目标跟踪

运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找到所感兴趣的运动目

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于小样本的目标检测与跟踪模型研究
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小样本学习就是使用远小于深度学习所需要的数据样本，达到接近甚至超越大数据深度学习的效果，也即是小样本学习的本质就是学习的效果与数据比较的提升。小样本学习在元训练阶段，通过将训练集均分为多组形成不同的元任务，让模型能够学习独立于任务的泛化能力。那样在元测试阶段，即使面对的是全新的类别，模型通过少量的训练或者不需要再次训练，也能够快速准确的识别新类别。简而言之，在元训练阶段，从训练集中随机选择C×K个样本构成元任务，其中C为类别数，K为每类样本的数量。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于数据融合的SAR图像中海上目标检测与跟踪
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03-07 1916
本文使用的数据集为欧空局（European Space Agency, ESA）提供的Sentinal-1 数据集，Sentinel-1是欧洲“哥白尼计划”的SAR卫星机群，主要是用于陆地和海 洋服务的极地轨道全天候昼夜雷达成像任务[ 34]。Sentinel-1A于2014年4月3日发 射升空，Sentinel-1B于2016年4月25日发射升空，每颗卫星都携带C波段SAR， 共同提供地球表面的全天候、昼夜图像。
视频运动目标检测与跟踪 matlab代码
10-24
视频运动目标检测与跟踪 matlab代码 能够检测到背景单调运动目标的检测与跟踪
MAML-Tracker：用目标检测思路做目标跟踪？小样本即可得高准确率丨CVPR 2020
AI科技大本营
05-17 3810
来源 | 微软研究院AI头条（ID: MSRAsia）编者按：目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务，微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角，采用简...
目标检测和目标跟踪的区别与联系
最新发布
阿旭的博客
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目标检测和目标跟踪的区别与联系
目标检测和目标跟踪小总结
lihaizhen0507的博客
01-26 376
目标检测方法分传统的级联方法和深度学习方法两种。 传统方法多用于嵌入式等场景中。 https://blog.csdn.net/wujianing_110117/article/details/104841485 深度学习方法对计算设备的配置要求较高。深度学习方法检测目标的常用方法如fasterRCNN，YOLO，SDD三种，SDD综合和平衡了fasterRCNN和YOLO的优缺点。 基于YOYO用python实现视频中的目标检测 ：https://segmentfault.com/a/1190000017
目标检测与目标跟踪算法技术汇总
weixin_42010722的博客
02-14 7207
由于其简单性，Deep SORT是这堆中最快的。它平均产生16FPS，同时仍然保持良好的准确性，这绝对使其成为多个物体检测的可靠选择。Tracktor++相当准确，但一个大缺点是它不适合实时跟踪。我们的实验得出的平均执行率为3FPS。如果实时执行不令人担忧，这是一个很好的竞争者。TrackR-CNN很好，因为它提供细分作为奖励。但与Tracktor++一样，它很难用于实时跟踪，平均执行率为1.6 FPS。JDE平均表现出12FPS的良好表现。
目标跟踪那些事
xiaoxu的博客
08-04 2669
目标跟踪和目标检测是计算机视觉中的两个重要概念，但它们的目的和方法是不同的。目标检测(object Detection)：是指在图像或视频帧中识别并定位一个或多个感兴趣的目标对象的过程。目标跟踪(object Tracking)：是指在连续地监测和定位一个或多个的过程。区别：跟踪与检测的区别Input：视频序列。
目标跟踪算法小结
lzmxxh168的博客
07-27 990
在目标跟踪领域中，基于Boosting跟踪的算法具有较强的判别学习能力，能够自适应选择区分性较强的特征，完成跟踪任务，但是该类算法没有考虑目标特征间的关联性，从而导致信息的冗余；徐俊格等[ ]提出了一种结合SVM和加权Meanshift的目标跟踪算法，使用颜色特征的SVM分类器对像素点进行分类，再结合对前景目标和背景特征赋予不同权值的Meanshift算法，突出前景特征，降低背景噪声对目标的干扰，实现了复杂场景下的目标跟踪。该算法的优点是，当目标为非刚体时，目标跟踪也有很好的效果。
目标跟踪小总结
davidyang_980的博客
12-22 1063
目标跟踪经典论文 相对于目标检测，目标跟踪除了需要检测出物体外，还需要给每个物体Re-ID，然后跨帧的跟踪物体，保证同一个物体能够持续被检测到且持续持有相同的Re-ID。所以目标跟踪主要可以分为三步：单帧检测-单帧ReID-跨帧跟踪（KF和匈牙利算法）。 单目标跟踪 - 全卷积孪生网络 SiamFC 提出了一个端到端的全卷积孪生网路，基本思想就是提供一个模板zzz，以及一个图像xxx，两者都通过φ\varphiφ（也就是AlexNet）初步进行特征提取，然后以zzz作为卷积核，对xxx进行卷积运算，得到一张
目标检测与跟踪：最新算法与实践
AI天才研究院
12-27 1832
1.背景介绍 目标检测和跟踪是计算机视觉领域的核心技术之一，它在许多应用中发挥着重要作用，例如自动驾驶、人脸识别、物体识别、人群分析等。目标检测的主要任务是在图像或视频中识别并定位目标物体，而跟踪的主要任务是在序列图像中跟踪目标物体的位置和状态。 目标检测和跟踪的历史可以追溯到20世纪80年代，当时的方法主要包括模板匹配、特征点检测和模型匹配等。然而，这些方法在处理复杂场景和变化的目标物体方面...
检测跟踪问题之一
gaotihong的博客
07-26 251
既然跟踪很容易丢失，常见的首段有哪些： 1.不让丢失，保持视野； 2.刚丢失时，进行位置修正；kalman 3.丢失很久后考虑重新检测；   常见的跟踪方法有哪些？不同的场合应该用什么跟踪方法。我觉得可以整理一下 目前见了kalman、meanshift。光流法      ...
检测和跟踪的介绍
流浪若相惜的专栏
07-03 770
转自：msdn .NET Framework 3.5 其他版本 更新：2007 年 11 月 “检测”一词是指监视或测量产品性能级别和诊断错误的功能。在编程中，它表示应用程序能够加入下列功能： 代码跟踪 - 接收有关应用程序在运行时执行情况的提示性消息。 调试 - 检测到正在开发的应用程序中
目标检测与跟踪
沧浪之水清兮
08-22 3202
目标检测 cvpr iccv eccv最新进展，包含代码 目标检测：CVPR2018的目标检测总结 一种简单并行的轨迹关联算法及其在小目标检测中的应用 多目标跟踪中SORT算法的理解 multi-object-tracking-paper-list opencv_moveTest opencv3之目标跟踪（单目标、多目标） 基于OpenCV下---多红外目标检测、跟踪、质心坐标提取、...
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第二阶段（2010年~2012年，检测与跟踪相结合的方法出现） 在该阶段，对已存的目标追踪算法出现了两种比较公认的分类，一种是基于生成模型的方法，一种是基于判别模型的方法。在第一阶段中的方法都属于前一种，而基于判别的方法是指通过分类来做跟踪，也叫检测跟踪（Tracking-by- Detection）。 通过机器学习方法，提取图像特征，并训练分类器进行分类，在下一帧用训练好的分类器找到最优区域。该...
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TLD算法介绍，TLD论文翻译 http://www.thinkface.cn/thread-3119-1-1.html (出处: thinkface论坛) 跟踪-学习-检测 摘要：这篇论文研究了视频流中未知目标的持久跟踪。目标是通过某一帧的位置范围（如矩形框）来定义的。在后续帧，任务就是确定目标框或者指示目标是不可见的。我们提出一个新奇的跟踪框架（TLD），其将持久跟踪任务分解为跟踪
目标识别与跟踪基础知识（二）
weixin_38866505的博客
12-03 666
1.逻辑回归先讲一下线性回归1.1线性回归 通过学习一条直线来拟合样本点，在二维平面上，就是y=ax+b，学习参数a和b，在n维空间中，形式可以表示为y = a1x1 + a2x2 + …… + b，学习a1…an-1和b。 但是现实中，xi是模型输入，模型的输入多种多样，连续值、离散值、枚举值；而且输入的范围差别很大。如：室外温度的范围[-50, 50]，某概率的范围[0, 1
运动车体目标追踪及区域检测
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目标追踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程。为了跟踪视频中的所有目标，首先要完成的任务是识别视频帧中的那些可能包含移动目标的区域。 基本的检测方法是对帧做差，或考虑“背景”帧与其他帧之间的差异。但这种方法需要通过提前设置“默认”帧作为背景。在一些情况下（例如室外），由于光照变化频繁，这种处理方法就显得相当不灵活，所以考虑在追踪系统中采用intelligent方法。 计算机视觉库OpenC...
基于深度学习的机器人目标识别和跟踪
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如今，深度学习算法的发展越来越迅速，并且在图像处理以及目标对象识别方面已经得到了较为显著的突破，无论是对检测对象的类型判断，亦或者对检测对象所处方位的检测，深度学习算法都取得了远超过传统机器学习算法的准确率。当前，可以机器人技术分为以下两种学科的跨学科分支，即工程和科学。其包含计算机科学、机械工程、电子信息工程等。机器人的设计与制造和用于机器人的运动规划控制、传感器反馈和信息处理的技术系统在机器人邻域都有涉及。机器人视觉也是当下研究生的一个大热门，其包含机器人对目标环境对象的视觉信息处理以及图像方面的处理。
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### 小结 目标跟踪技术对于智能视频分析来说是一个不可或缺的环节。从一个完整的代码实现中可以深入理解目标跟踪算法的工作原理及其在实践中的应用方式。随着算法的演进，越来越多的开源项目和商业产品开始集成高效...
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