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多目標(biāo)跟蹤，就是指對圖像序列中的目標(biāo)進行多檢測、提取、識別和跟蹤，通過獲得目標(biāo)的運動參數(shù)，如位置、速度以及運動軌跡，從而使人們更好的理解和描述目標(biāo)的行為。多目標(biāo)跟蹤是近些年新興起的科學(xué)技術(shù)，它涉及到了隨機統(tǒng)計、數(shù)學(xué)優(yōu)化、圖像處理、模式識別、人工智能、自動控制等多種學(xué)科，是當(dāng)今國際上研究的熱門方向。從各個國家在該領(lǐng)域的發(fā)展過程中不難看出，多目標(biāo)跟蹤大量應(yīng)用在軍事領(lǐng)域中，特別是應(yīng)用在機載偵查和遠程預(yù)警方面。多目標(biāo)跟蹤難點問題概述： 多目標(biāo)跟蹤算法的主要難點是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題，分為背景的復(fù)雜性、多目標(biāo)比例　變化、目標(biāo)顏色與背景顏色的相似程度、背景的穩(wěn)定程度、多目標(biāo)的交互等幾個方面。當(dāng)前目標(biāo)跟蹤中存在的難題主要包括以下幾個方面： 遮擋問題：遮擋是多目標(biāo)跟蹤中的常見情況，目標(biāo)可能被背景中的靜止物體遮擋，也可能被另外的目標(biāo)遮擋，或者自遮擋，并且遮擋的程度也不同。目標(biāo)被遮擋的過程一般可分為兩個階段：一是目標(biāo)進入遮擋過程，這期間目標(biāo)信息丟失越來越嚴(yán)重；二是目標(biāo)出離遮擋過程，也即目標(biāo)漸漸離開遮擋，這期間目標(biāo)信息逐漸得到恢復(fù)。遮擋表現(xiàn)為目標(biāo)信息的逐漸丟失，而跟蹤算法的關(guān)鍵就是搜索到足夠多的目標(biāo)信息，判定目標(biāo)所在，所以遮擋給加強目標(biāo)跟蹤的可靠性帶來很大的困難，可能導(dǎo)致跟蹤的不穩(wěn)定甚至丟失目標(biāo)。如何有效的處理遮擋，特別是嚴(yán)重的遮擋，一直是多目標(biāo)跟蹤中的一個難點，目前多數(shù)系統(tǒng)都不能處理較嚴(yán)重的遮擋問題，也不能提供標(biāo)準(zhǔn)來判斷何時停止和何時重新開始跟蹤，且在目標(biāo)丟失情況下沒有相應(yīng)的重新獲取目標(biāo)的引導(dǎo)方法。 目標(biāo)數(shù)目的隨機性：數(shù)目可變也是多目標(biāo)跟蹤中常見問題。目標(biāo)跟蹤的變化來自新目標(biāo)的隨機出現(xiàn)、舊目標(biāo)的消失以及舊目標(biāo)的分裂與合并。目標(biāo)總數(shù)的變化有兩種情況：一是總數(shù)的增加，包括新目標(biāo)的出現(xiàn)；二是總數(shù)的減少，包括舊目標(biāo)的消失和目標(biāo)合并。如何準(zhǔn)確得到當(dāng)前幀的目標(biāo)個數(shù)，是多目標(biāo)跟蹤中的又一難點。 背景的復(fù)雜性：目標(biāo)所處場景的復(fù)雜程度、穩(wěn)定程度影響著目標(biāo)跟蹤的效果，背景中的干擾因素主要包括： １．光線亮度的變化，使背景顏色也發(fā)生變化； ２．背景中物體的變動，當(dāng)背景中增加、移去或者移動某些景物并持續(xù)一段時間時，背景發(fā)生變化，應(yīng)及時更新背景； ３．背景中存在與目標(biāo)特征類似的物體時，將增加目標(biāo)的跟蹤難度，可能使跟蹤收斂到干擾所在位置； ４．陰影問題，陰影屬于非運動目標(biāo)區(qū)域，但是與背景顏色存在差別，給運動目標(biāo)檢測帶來困難。目標(biāo)外觀變化和不同目標(biāo)外觀的區(qū)分：目標(biāo)外觀特征包括目標(biāo)形狀和紋理等信息，對于非剛性目標(biāo)，由于目標(biāo)比例和形狀的變化以及目標(biāo)運動的不確定性，導(dǎo)致目標(biāo)信息丟失，因此很容易發(fā)生跟蹤失敗。在監(jiān)視視頻中，目標(biāo)外觀往往非常相似，如何選取合適的特征以較好的區(qū)分不同目標(biāo)外觀來實現(xiàn)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)十分重要。 浦諾維盾多目標(biāo)智能追蹤系統(tǒng)完美解決上述算法，并具備最先進的算法是我們智能監(jiān)控系統(tǒng)核心所在 ＳｍａｒｔＤｅｔｅｃｔ?。裕图夹g(shù)：復(fù)雜環(huán)境運動物體檢測技術(shù)通過ＳｍａｒｔＤｅｔｅｃｔ?。裕图夹g(shù)能有效過濾復(fù)雜環(huán)境畫面中的各種運動干擾。例如雨，雪，風(fēng)，晃動的大樹，落葉等。 通過ＳｍａｒｔＤｅｔｅｃｔ?。裕图夹g(shù)使上圖右邊特寫畫面一直跟隨有效目標(biāo)，不會因為雪花，被風(fēng)吹動的大樹，雪上人的腳印而產(chǎn)生影響而丟失目標(biāo)。 ＭｕｌｔｉＴｒａｃｋ?。裕图夹g(shù)：多目標(biāo)跟蹤技術(shù)源于國際領(lǐng)先軍事科學(xué)，同時跟蹤鎖定幾十個目標(biāo)，在目標(biāo)急停，急轉(zhuǎn)，與其他目標(biāo)交叉，及被遮擋時，始終保持對目標(biāo)的鎖定。 ＭｕｌｔｉＴｒａｃｋ?。裕图夹g(shù)能在一分鐘內(nèi)同時追蹤６０個目標(biāo)。圖中綠色方框就是本系統(tǒng)同時追蹤到的目標(biāo)。紅方框就是特寫目標(biāo)。 ＧｅｏＦｏｃｕｓ?。裕图夹g(shù)：持續(xù)幾何聚焦技術(shù)攝像機在連續(xù)跟蹤目標(biāo)時，始終聚焦于被跟蹤目標(biāo)，在前景出現(xiàn)遮擋物的情況下也可以獲取目標(biāo)的清晰圖像。在物體運動，急停和轉(zhuǎn)彎的情況下，也能把目標(biāo)保持在特寫取景框內(nèi)。 圖中小車，只要進入已設(shè)定警戒區(qū)，系統(tǒng)就一直能把它捕捉到鏡頭正中央，直至小車駛離警戒區(qū)。 ＳｎａｐＰＴＺ　?。裕图夹g(shù)：高速攝像機目標(biāo)切換跟蹤技術(shù)使特寫畫面瞬時在目標(biāo)之間切換；對高速運動的目標(biāo)進行平滑跟蹤拍攝，保證目標(biāo)細節(jié)不因為高速運動而模糊。 ＰｉｘＬｉｎｋ　?。裕图夹g(shù)：保證目標(biāo)出現(xiàn)在特寫畫面正中 通過先進的程序算法，使目標(biāo)物體一直在特寫畫面的正中間。不會因為目標(biāo)在移動，轉(zhuǎn)彎，急停的情況下偏離特定場景