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视频跟踪/目标跟踪/目标取差算法简介

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Plantt|  楼主 | 2017-11-6 10:25 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
视频跟踪/目标跟踪/目标取差算法简介


AVT21跟踪算法简介

AVT21提供了多种跟踪算法:质心跟踪算法(Centroid)、多目标跟踪算法(MTT)、相关跟踪算法(Correlation)、边缘跟踪算法(Edge)、相位相关跟踪算法(Phase Correlation),场景锁定算法(SceneLock)和组合(Combined)跟踪算法。

      
质心跟踪算法(Centroid)
这种跟踪方式用于跟踪有界目标如飞机,目标完全包含在摄像机的视场范围内,对于这种跟踪方式可选用一些预处理算法:如白热(正对比度)增强、黑热(负对比度)增强,和基于直方图的统计(双极性)增强。
      

相关跟踪算法(Correlation)
相关可用来跟踪多种类型的目标,当跟踪目标无边界且动态不是很强时这种方式非常有效。典型应用于:目标在近距离的范围,且目标扩展到摄像机视场范围外,如一艘船。
      

边缘跟踪算法(Edge)
当跟踪目标有一个或多个确定边缘而同时却又具有不确定的边缘,这时边缘跟踪是最有效的算法。典型地火箭发射,它有确定好的前边缘,但尾边缘由于喷气而不定。
      

多目标跟踪算法(MMT)
多目标跟踪用于有界目标如飞机、地面汽车等。它们完全在跟踪窗口内。在复杂环境里的小目标跟踪MMT能给出一个较好的性能。
      

相位相关跟踪算法(Phase  Correlation)
相位相关算法是非常通用的算法,既可以用来跟踪无界目标也可以用来跟踪有界目标。在复杂环境下(如地面的汽车)能给出一个好的效果。
      

场景锁定跟踪算法(SceneLock)
该算法专门用于复杂场景的跟踪。适合于空对地和地对地场景。这个算法跟踪场景中的多个目标,然后依据每个点的运动,从而估计整个场景全局运动,场景中的目标和定位是自动选择的。当存在跟踪点移动到摄像机视场外时,新的跟踪点能自动被标识。瞄准点初始化到场景中的某个点,跟踪启动,同时定位瞄准线。在这种模式下,能连续跟踪和报告场景里的目标的位置。
  

组合跟踪算法(Combined)
顾名思义这种跟踪方式是两种具有互补特性的跟踪算法的组合:相关类算法 + 质心类算法。它适合于目标尺寸、表面、特征改变很大的场景(如小船在波涛汹涌的大海里行驶)。


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