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视频图像中运动目标检测及跟踪
一、前言
随着计算机处理能力的不断提高，视频图像中的目标检测和跟踪技术得到了飞速的发展，成为了计算机视觉和机器视觉领域中的重要研究方向，本文将简要介绍视频图像中的运动目标检测和跟踪技术。
二、运动目标检测
运动目标检测是指在视频图像中自动地检测出运动的目标物体并进行跟踪的技术。在计算机视觉领域中，运动目标检测是一个基本的问题，解决该问题可以应用于许多应用场景中，例如视频监控、智能交通、运动目标跟踪以及机器人导航等领域。
1.背景建模技术
背景建模技术是一种最常用的运动目标检测技术，该技术根据移动相机拍摄的视频帧，对背景建立一个静态模型，然后检查相邻两帧之间的像素的差异，若像素之间的差异值超过了一定的阈值，则认为当前像素位置上存在前景目标，并进行标记。背景建模技术功能强大、准确率高、运行效率优良，因此在视频监控系统中得到了广泛应用。
2.基于统计学的方法
基于统计学的方法是一种将运动目标点分成几个小区域，然后对每个小区域进行具体的分析，在分类器中嵌入了运动目标的组合模型，同时通过模型类别的判断来逐层剔除非目标区域，最终确定目标位置的一种方法。基于统计学的运动目标检测方法超出了背景模型的限制，可以完成对不同场景中的人、车、物体等目标检测和跟踪。
三、运动目标跟踪
运动目标跟踪是指通过对视频帧中的目标进行连续跟踪来获取运动目标的轨迹。与运动目标检测不同的是，运动目标跟踪需要在目标检测的基础上，实时或准实时地对目标进行跟踪，跟踪范围可以是视频帧中的整体区域或是目标的某一部分。运动目标跟踪技术主要包括：
1.基于颜色模型的跟踪
基于颜色模型的跟踪是指在视频帧中提取目标物体的颜色特征，并利用颜色特征进行跟踪，该方法运行时速度较快，使用广泛，但缺点是容易受到光照、阴影等外部因素的影响。
2.基于特征点的跟踪
基于特征点的跟踪是利用目标物体的特征点跟踪目标，该方法运行较快，准确性高，不受外部干扰，但是需要提前人工标注目标物体的特征点。
3.卡尔曼滤波跟踪
卡尔曼滤波跟踪是使用卡尔曼滤波器追踪目标的位置，该方法运行速度较快，精度高，能够处理运动目标存在加速度的情况，但是需要对目标的运动模型有准确的预先了解，并且需要不断地对目标的姿态和形状进行微调。
4.基于深度学习的跟踪
近年来，基于深度学习的运动目标跟踪也得到了快速的发展。该方法通过学习特征表征，能够自主提取运动目标的相应特征，进而进行跟踪。基于深度学习的模型具有高效、精度高等优点，并且能够适应各种复杂场景，是目前运动目标跟踪领域的前沿技术。
四、结论
运动目标检测和跟踪技术是计算机视觉和机器视觉领域中的重要问题，其应用广泛，对于提高视频数据的处理效率和智能化程度有重要的推动作用。虽然目前运动目标检测和跟踪技术已经取得了巨大的进展，但是仍有许多问题需要解决，例如运动目标检测和跟踪的实时性、准确性等方面，未来还需要进一步研究和开发。