復雜場景下高效視頻目標跟蹤關鍵技術研究中期報告

復雜場景下高效視頻目標跟蹤關鍵技術研究中期報告一、背景介紹隨著各類智能終端設備的普及，以及圖像/視頻處理技術的不斷進步，視頻目標跟蹤技術已經(jīng)成為了近年來計算機視覺領域的熱點問題之一。視頻目標跟蹤技術具有廣泛的應用場景，如視頻監(jiān)控、自動駕駛、虛擬現(xiàn)實等。然而在復雜場景下，如光照變化、背景混雜、目標形態(tài)變化等情況下，傳統(tǒng)的視頻目標跟蹤方法性能較差，需要進一步提高跟蹤準確率和實時性。本文主要介紹在復雜場景下高效視頻目標跟蹤關鍵技術研究的中期報告，分別從以下幾個方面進行了研究和探討：特征表達、目標檢測、模型優(yōu)化、運動預測和濾波優(yōu)化等。二、特征表達特征表達是視頻目標跟蹤中的核心問題之一，影響著跟蹤算法的準確率和實時性。目前常用的特征表達方法主要有傳統(tǒng)的基于手工設計的特征（如顏色直方圖、梯度直方圖等）和基于深度學習的特征（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等）。其中基于深度學習的特征已經(jīng)成為了目前視頻目標跟蹤算法的主流特征表達方式。我們的研究中，我們采用了深度學習中常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對目標的外觀特征進行提取。同時，我們還探討了對CNN中不同層次的特征的融合，以提高跟蹤算法的準確性和效率。實驗結果表明，融合不同層次的特征可以提高算法的魯棒性和準確率，同時還可以加快跟蹤速度。三、目標檢測在復雜場景下，傳統(tǒng)的目標檢測方法（如基于顏色、邊緣等特征的檢測）往往會受到光照、背景等因素的干擾，導致跟蹤算法出現(xiàn)漂移等問題。因此，基于深度學習的目標檢測方法在復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性。本文中我們采用了一種基于RetinaNet神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測算法，對目標進行檢測和定位，并結合跟蹤算法進行實時跟蹤。實驗結果表明，采用目標檢測算法可以有效提高跟蹤準確率和魯棒性。四、模型優(yōu)化模型優(yōu)化是視頻目標跟蹤中的重要問題，直接影響跟蹤算法的實時性和跟蹤準確率。本文中我們針對目前常用的深度學習模型進行了優(yōu)化，以提高算法的運行速度和準確率。具體來說，我們采用了輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（LightweightConvolutionalNeuralNetwork，LCNN）進行視頻目標跟蹤。LCNN通過對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的部分卷積層和全連接層進行裁剪和優(yōu)化，大幅度降低了模型參數(shù)和計算量，提高了跟蹤算法的實時性。同時，經(jīng)過實驗驗證，LCNN在保證高準確率的同時，速度比傳統(tǒng)的跟蹤算法提高了至少30%。五、運動預測運動預測是視頻目標跟蹤中的常用技術之一，主要通過對目標的運動狀態(tài)進行預測，進一步提高跟蹤算法的準確性和魯棒性。目前常用的運動預測方法主要有基于卡爾曼濾波器（KalmanFilter）的方法和基于長短時記憶網(wǎng)絡（LongShort-TermMemory，LSTM）的方法。在本文的研究中，我們采用了基于LSTM的運動預測方法，對目標的運動狀態(tài)進行預測，并結合跟蹤算法進行實時跟蹤。實驗結果表明，采用基于LSTM的運動預測方法可以進一步提高跟蹤算法的準確性和魯棒性，特別是在目標拐彎和復雜運動狀態(tài)下，表現(xiàn)更加優(yōu)秀。六、濾波優(yōu)化濾波優(yōu)化也是視頻目標跟蹤中的重要技術之一，主要通過對目標的軌跡狀態(tài)進行濾波處理，進一步提高跟蹤算法的準確性和魯棒性?；诳柭鼮V波器的方法是目前常用的濾波優(yōu)化方法之一，在跟蹤算法中得到了廣泛的應用。但是在復雜場景下，卡爾曼濾波器往往會遇到模型復雜度較高、噪聲較大等問題，導致跟蹤算法的效果不理想。在本文的研究中，我們采用了一種新的濾波優(yōu)化方法，即基于高斯過程回歸（GaussianProcessRegression，GPR）的方法。相對于卡爾曼濾波器，GPR能夠更好地適應復雜場景下的運動狀態(tài)，進一步提高跟蹤算法的魯棒性和準確性。實驗結果表明，采用基于GPR的濾波優(yōu)化方法能夠有效提高跟蹤算法的準確性和魯棒性。七、總結與展望本文主要介紹在復雜場景下高效視頻目標跟蹤關鍵技術的研究，分別從特征表達、目標檢測、模型優(yōu)化、運動預測和濾波優(yōu)化等方面進行了探討和研究。實驗結果表明，采用深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、基于RetinaNet的目標檢測算法、輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（LCNN）、基于