基于双目视觉的运动目标跟踪与定位：序贯检测与多种方法融合

本文主要讨论的是"得-tema-2019 10th edition 列管式换热器制造商协会标准（第十版）中文"中的部分内容，但它实际聚焦于计算机视觉和目标跟踪领域的技术。标题中的"双目视觉运动目标跟踪与定位方法"是核心主题，特别是在复杂环境下提高目标跟踪精度的方法。 具体来说，研究者提出了一种基于序贯检测机制的双目视觉运动目标跟踪策略。这种方法综合运用了多种技术：首先是粒子滤波，利用颜色特征来估计最优化的跟踪窗口。这一步确保了在初步定位阶段的精度。接下来，如果发现跟踪窗口与目标的相似度不足，就引入稀疏场主动轮廓方法，以增强轮廓的准确性，确保目标轮廓的精确匹配。 稀疏场主动轮廓，作为一种主动轮廓模型，如Snake算法的改进版本，能够提取目标的完整轮廓并适应性调整跟踪窗口大小。同时，它与粒子滤波的结果相结合，提供了初始轮廓的自动设定，从而提高了跟踪的稳定性。 当目标的轮廓与目标本身相似度仍有待提升时，CamShift方法被用来对轮廓进行修正，进一步细化目标位置。这种连续的过程反映了序贯检测机制，即根据当前状态和新信息逐步优化跟踪结果。 双目视觉在这个过程中发挥关键作用，通过计算视差信息，提供深度信息，帮助定位目标。引入视差置信区间判据有助于过滤噪声，显著提高运动目标的定位精度。实验结果显示，无论目标存在尺度变化、旋转、视角变化还是环境光照变化，这种方法都能有效且精确地跟踪和定位目标。 这篇文章关注的是如何结合双目视觉、粒子滤波、稀疏场主动轮廓和CamShift等技术，针对复杂环境下的运动目标跟踪和定位问题，设计出一种高效且鲁棒的解决方案。关键词包括目标跟踪、序贯检测机制、双目视觉、粒子滤波和稀疏场主动轮廓，这些都是理解本文核心概念的关键。