行人目标检测与跟踪技术在计算机视觉中的应用

资源摘要信息:"本课程设计作业的核心目标是实现对图像中行人的检测与跟踪。具体而言，课程设计中将应用了行人检测的经典方法，并结合跟踪算法来构建完整的检测-跟踪框架。以下是作业中涉及的关键技术和知识点的详细说明。 1. 行人检测方法 行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目的是在图像或视频中识别和定位出行人。Dalal和Triggs在2005年提出了一种广泛使用的行人检测方法，该方法的核心在于使用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）特征结合支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）分类器。HOG特征是一种描述图像局部形状和纹理的特征描述子，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来获取这些信息。HOG特征对光照变化、姿态变化具有较好的鲁棒性，因此非常适合行人检测。 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。在行人检测任务中，SVM用于对HOG特征进行学习和分类，区分图像中的行人和非行人区域。SVM模型在特征空间中寻找最优的超平面，以最大化分类间隔，从而提高检测的准确率和泛化能力。 2. 行人跟踪方法 在行人检测之后，接下来的任务是跟踪行人目标。跟踪算法需要实时监测目标在连续帧中的位置，并预测其未来的位置。在本课程设计中，应用了Kalman滤波器作为跟踪算法的基础。Kalman滤波器是一种高效的递归滤波器，它能够估计线性动态系统的状态，即使在存在噪声的情况下也能给出最优估计。 为了使用Kalman滤波器进行行人跟踪，首先需要建立一个简单的线性运动模型。这个模型假设行人的运动遵循线性规律，即在短时间内，行人的位置可以由其前一时刻的位置以及速度向量线性预测得到。在每一帧中，根据当前检测到的行人位置和速度更新运动模型的参数，然后使用Kalman滤波器来预测下一时刻的行人位置和速度。这样不仅能够预测行人的运动轨迹，还能提高跟踪的准确性和鲁棒性。 3. 检测-跟踪框架 检测-跟踪框架将检测和跟踪技术结合起来，以实现对视频序列中行人的连续检测与跟踪。在实际应用中，首先使用HOG+SVM方法检测当前帧中的行人，然后利用Kalman滤波器对检测到的行人进行跟踪，预测其下一帧的位置。当新的视频帧到来时，首先用同样的检测方法确认行人的位置，然后继续跟踪过程。这种方法可以实现对目标的持续监控，且能够处理目标丢失和遮挡等问题。 总结而言，本课程设计作业通过结合行人检测与跟踪技术，不仅加强了对计算机视觉理论的理解，还提升了实操能力。学生在完成此作业的过程中，将学习到HOG特征提取、SVM分类器设计、Kalman滤波器使用以及它们在检测与跟踪框架中的综合应用。这些技能对于未来在自动驾驶、智能监控、视频分析等领域的深入研究和开发具有重要的意义。"