关键词：
目标检测与跟踪的研究热点以及发展趋势:
1) 场景信息与目标状态的融合
场景信息包含了丰富的环境上下文信息, 对场景信息进行分析及充分利用, 能够有效地获取场景的先验知识, 降低复杂的背景环境以及场景中与目标相似的物体的干扰; 同样地, 对目标的准确描述有助于提升检测与跟踪算法的准确性与鲁棒性. 总之,尝试研究结合背景信息和前景目标信息的分析方法,融合场景信息与目标状态, 将有助于提高算法的实用性能.
2) 多维度、 多层级信息融合
为了提高对运动目标表观描述的准确度与可信性, 现有的检测与跟踪算法通常对时域、 空域、 频域等不同特征信息进行融合, 综合利用各种冗余、 互补信息提升算法的精确性与鲁棒性. 然而, 目前大多算法还只是对单一时间、 单一空间的多尺度信息进行融合, 研究者可以考虑从时间、 推理等不同维度, 对特征、 决策等不同层级的多源互补信息进行融合, 提升检测与跟踪的准确性.
3) 基于深度学习的特征表达
基于深度学习的特征表达具有强大的分层自学习能力, 能深度地挖掘隐含在数据内部间的潜在关系. 其中, 基于卷积神经网络的特征表达方法效果尤为突出, 近年来取得了显著的检测效果[126?128]. 同时, 深度学习框架相继开源[92?98], 为思想的碰撞与交融带来了更多可能. 然而, 基于深度学习的特征表达方法也存在一些问题尚未定论, 如深度学习的层数以及隐层节点个数如何确定, 深度学习所学得特征的优劣如何评价等. 因此, 对基于深度学习的特征表达方法的进一步研究可能会产生突破性成果, 最终将促进该领域的发展.
4) 基于核的支持向量机分类方法
支持向量机 (SVM) 因其分类性能优良、 操作实现简单等特性, 仍是目前倍受青睐的常用分类方法之一, 尤其是核方法的引入更使其性能得以极大提升. 然而, 其最大的优点也是其最致命的弱点, 其分类性能也会极大地依赖于核的选取, 尽管目前已经开展了相当一部分的工作[133; 135; 137], 但对于不同分类任务下的核方法的选取, 仍然还没有一个普遍通用的定论. 因此, 如何根据实际分类需求, 选取合适的核方法仍需进一步探索.
5) 高维数据的分类方法
随着分类任务研究的发展, 分类中所使用的视觉单词的大小不断地增加, 其相应的图像表达数据维度也与日俱增, 传统的单个分类器已经难以满足高维数据的分类要求. 目前, 普遍的做法是将多个分类器集成在一起, 以获取分类性能更好的强分类器.然而, 集成分类器方法也存在一些问题尚未定论, 如子分类器如何选取与组合, 如何在不降低分类性能的情况下使分类器数量尽可能少等. 因此, 研究子分类器模型的产生、调整以及整合, 将有助于适应高维数据的分类任务.
来源：
基于视觉的目标检测与跟踪综述
尹宏鹏，陈波，柴毅，... - 《Acta Automatica ... - 2016 - 被引量: 0
基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值.本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以及典型方法给出了较为全面的梳理和总结.首先,根据所处理的数据对象的不同,将目标检测分为基于背景建模和基于前景建模的方法,并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结.其次,根据跟踪过程有无目标检测的参与,将跟踪方法分为生成式与判别式,对基于统计的表观建模方法进行了归纳总结.然后,对典型算法的优缺点进行了梳理与分析,并给出了其在标准数据集上的性能对比.最后,总结了该领域待解决的难点问题,对其未来的发展趋势进行了展望.
计算机视觉 / 目标检测 / 目标跟踪 / 背景建模 / 表观建模
基于dsp+fpga的高清图像跟踪系统研制
目标识别与跟踪技术是目前图像处理研究的重点方向，在军事和民用领域中具有广泛的应用价值，如精确制导武器、导弹飞机预警等军事领域，如交通管理、刑事侦查等民用领域。其中，如何在复杂的背景中，... 查看详情
目标跟踪检测算法（一）——传统方法
...ttps://blog.csdn.net/qq_34919792/article/details/89893214【嵌牛导读】目标跟踪算法研究难点与挑战在于实际复杂的应用环境、背景相似干扰、光照条件的变化、遮挡等外界因素以及目标姿态变化，外观变形，尺度变化、平面外旋转、平面内... 查看详情
混合云市场现状与发展趋势研究
广义的混合云将涉及云计算的技术全部涵盖在内，包括同构云计算，异构云计算，传统IT和云计算的混合，以及包括多云在内的云计算能力。狭义的“混合云”定位在通过私有云确保IT服务交付和核心业务安全合... 查看详情
可见光遥感目标检测主要难点与研究方法概述
前言 可见光遥感图像目标检测属于计算机视觉下面目标检测的重要分支，其具有常规目标检测的普遍性问题，又具有遥感图像目标检测的特殊性问题，针对遥感图像的特殊性问题与普遍性问题在目标检测的通用框架下做出改... 查看详情
图像工程——目标检测与目标跟踪
...衰减最优；运算效率高算法缺点：把阴影当做前景；运动目标不完整。优点：算法实现简单，程序设计复杂度低，运行速度快；动态环境自适应性强，对场景光线变化不敏感。优点：实时性高将单个目标的跟踪问题看作是MDP过程... 查看详情
diffusionmodels在目标检测领域的应用
...大放异彩，得到了越来越多研究人员的关注。但是传统的目标跟踪、目标检测、分类聚合等领域的研究却比较少。最新的diffusionmodels研究成果在目标检测领域成功击败之前其他的方法，达到SOTA，势必在目标检测领域掀起新一番... 查看详情
运动学基于matlabsinger模型算法机动目标跟踪含matlab源码1157期(代码片段)
一、简介目标跟踪是利用各种类型的传感器获得的关于目标信息，对目标的真实状态以及未来的状态进行估计和预测的一门技术。目标跟踪技术在军事以及民用等诸多领域里都有着广泛的应用。随着电子技术以及计算机技术... 查看详情
基于transformer的目标检测算法学习记录
前言本文主要通过阅读相关论文了解当前Transformer在目标检测领域的应用与发展。谷歌在ICLR2020上提出的ViT（VisionTransformer）是将Transformer应用在视觉领域的先驱。从此，打开了Transformer进入CV领域的桥梁，NLP与CV几... 查看详情
基于二轴云台目标跟踪系统设计
文章目录前言机器学习之前的目标检测研究一、系统总览 上位机及其功能下位机及其功能二、基本方案设计 云台结构设计机器视觉运算需求分析三、目标识别算法与跟踪算法 运用HOG特征结合SVM的目标识别和跟踪算法改进的HOG... 查看详情
[激光原理与应用-34]：《光电检测技术-1》-光学测量基础-光电检测光学测量作用应用发展趋势
目录第1章 光学测量概述1.1什么是光学检测1.2光学检测的重要作用 1.3计量1.4测量1.5光学测量的特点与优点第2章光的测量范围与相应技术手段2.1光的辐射度量与光度量的测量2.2非光物理量的光学测量2.3光电子器件、光电材料第3... 查看详情
基于物体颜色的目标检测与跟踪(代码片段)
...容（1）利用摄像头，根据物体颜色，实现目标检测（2）根据目标移动轨迹，绘制跟踪路径（3）参考 查看详情
跪求军事侦察与监测技术的发展趋势
...C4I系统，其中情报分系统是主要骨干之一。情报源于敌方目标的特征信息，通过己方部队采取各种侦测技术和手段获得后，直接或以声、光、电波的形式依托介质(空气、海水、大地)传送到接收站，经过加工处理、显示记录、判... 查看详情
目标检测与跟踪（行人双向计数）
目标检测与跟踪（行人双向计数）本项目基于yolov5检测，基于deepsort追踪，采用撞线计数，再根据前后帧人的坐标位置判断行走方向，检测展示效果：（图片来源均来自我室友）欢迎评论留言。 查看详情
经典目标检测算法介绍
...技术转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34142321【嵌牛导读】：目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟... 查看详情
目标检测轻量化压缩
目标检测轻量化压缩目标检测难点概述目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测... 查看详情
机器视觉的主要研究内容和细分方向（超全超赞）
目录图像与视频图像处理图像分类目标检测与分割图像超分辨重建图像恢复与增强图像问答和描述图像与视频检索视频内容分析视觉目标跟踪图神经网络GNN生成对抗GANAutoML&NAS网络压缩与轻量化双目多目视觉多源融合视觉医学... 查看详情
areviewofvisualtrackingwithdeeplearning
...引言视觉跟踪是一种检测，提取，识别和定位视频序列中目标的方法。具体而言，一旦确定了视频序列初始帧中的目标，跟 查看详情
基于混合高斯模型与帧差法结合的目标跟踪算法matlab仿真(代码片段)
...、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础目标检测：混合高斯模型与帧差法结合的算法，与单独的混合高斯模型算法作对比，体现前者的优越性3、要求和结果：对比改进前后的算法，可以非常... 查看详情