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【摘要】 ? ?隨著現(xiàn)代化技術(shù)以及信息化手段的飛速發(fā)展，目標(biāo)跟蹤技術(shù)得到了更加全面的發(fā)展，并且其在多個社會領(lǐng)域當(dāng)中，也得到了較為廣泛的應(yīng)用，特別是在當(dāng)前的社會環(huán)境中，社會各個層面對于高科技跟蹤方式的需求呈現(xiàn)出一種不斷提升的狀態(tài)，這也進一步突出了目標(biāo)跟蹤技術(shù)的重要性。所以，這就需要深入分析目標(biāo)跟蹤技術(shù)的算法特點以及基本性能，并針對不同的場合以及目標(biāo)來采取與之對應(yīng)的方式實現(xiàn)跟蹤，保證其具備著更加優(yōu)異的跟蹤精度以及實時性。因此，文章首先對目標(biāo)跟蹤技術(shù)的基本概述加以明確;其次，對目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)用存在的干擾因素展開深入分析;在此基礎(chǔ)上，提出目標(biāo)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用前景。

【關(guān)鍵詞】 ? ?目標(biāo)跟蹤技術(shù) ? ?發(fā)展態(tài)勢 ? ?應(yīng)用前景

引言：

目標(biāo)跟蹤，其主要就是指通過計算機技術(shù)或是其他的專業(yè)設(shè)備，并根據(jù)某一種特殊算法來實現(xiàn)對于目標(biāo)的跟蹤定位處理，將具體的位置以及動向信息作為基礎(chǔ)，采取與之對應(yīng)的處理措施。同時，如果各類儀器設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)高效的跟蹤識別，就能夠完成各類較為復(fù)雜的任務(wù)，也正是由于目標(biāo)跟蹤技術(shù)所具備的現(xiàn)代化特征，使其在民用領(lǐng)域以及軍事領(lǐng)域當(dāng)中得到了廣泛應(yīng)用，并且其所起到的作用也已經(jīng)引發(fā)了世界范圍內(nèi)各個學(xué)者的廣泛關(guān)注。因此，這就需要對目標(biāo)跟蹤技術(shù)展開深入研究，明確其基本的應(yīng)用前景，確保目標(biāo)跟蹤技術(shù)能夠有效發(fā)揮出自身作用。

一、目標(biāo)跟蹤技術(shù)的基本概述

1.1模糊邏輯法

這種模糊邏輯法，其主要就是對人腦的處理過程進行有效模擬，并結(jié)合圖像序列當(dāng)中的空間相關(guān)性以及時間相關(guān)性，利用模糊邏輯的方式來展開更加全面的目標(biāo)搜索以及目標(biāo)跟蹤，而其中的搜索就是通過時間模糊處理加以實現(xiàn)的，這種時間模糊處理，是指將那些與時間相關(guān)的模糊記憶參數(shù)進行調(diào)整，在最大程度上實現(xiàn)系統(tǒng)記憶增強以及記憶衰退的過程。而在這種模糊邏輯方法當(dāng)中，為了提升目標(biāo)跟蹤的正確幾率，還應(yīng)當(dāng)利用目標(biāo)預(yù)測的方式來提升跟蹤精度以及跟蹤速度，將那些已處理目標(biāo)的知識內(nèi)容來引入到運動過程當(dāng)中，從而對目標(biāo)的具體特征展開預(yù)測，進一步排除那些非目標(biāo)。而由于在實際應(yīng)用過程中，目標(biāo)跟蹤技術(shù)需要對多個目標(biāo)展開跟蹤，為了有效適應(yīng)這一需求，還可以將這一方式有效推廣到多個目標(biāo)的跟蹤當(dāng)中，具體步驟為以下幾個方面，首先，應(yīng)當(dāng)對每一幀圖像當(dāng)中的目標(biāo)按照相應(yīng)的順序進行編號，并計算好形心坐標(biāo);其次，要將求得的目標(biāo)個數(shù)與前一幀當(dāng)中的各類目標(biāo)個數(shù)來進行有效比較，而如果兩者間的參數(shù)并沒有產(chǎn)生變化，就要根據(jù)位置相關(guān)性以及不同目標(biāo)的特性差異來確定圖像當(dāng)中所存在的對應(yīng)關(guān)系;如果兩幅圖像當(dāng)中的目標(biāo)呈現(xiàn)出增加或是減少的狀態(tài)，就要將必要的序號的目標(biāo)處理數(shù)據(jù)進行添加或是刪除處理，將目標(biāo)進行重新排序;最后，在確定好不同目標(biāo)的標(biāo)記過后，就能夠詳細(xì)給出每一個目標(biāo)的具體跟蹤信息，這時就需要將跟蹤信息存入到相應(yīng)的跟蹤數(shù)據(jù)信息庫當(dāng)中，并根據(jù)跟蹤信息來對模糊階段中涉及到的控制參數(shù)加以更新。

1.2相移跟蹤算法

相移跟蹤算法，其主要就是在一幀圖像之中的坐標(biāo)作為核心，并選取一個大小適宜的子圖像，對這一子圖像的離散Fourier產(chǎn)生變換進行計算，就能夠得出不同坐標(biāo)點當(dāng)中的中心子圖像。同時，在大部分情況下，其中各個參數(shù)所產(chǎn)生的變化是有規(guī)律可循的，而圖像序列當(dāng)中目標(biāo)所產(chǎn)生的運動正好與變化互相對應(yīng)，這樣就可以根據(jù)所選擇的模板相位角，在隨后的圖像當(dāng)中找尋出對應(yīng)的子圖像，進一步確定模板的位移量[1]。

二、目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)用存在的干擾因素

2.1多樣化的應(yīng)用功能需求

目標(biāo)跟蹤技術(shù)，其同時也是各類視覺應(yīng)用的基礎(chǔ)所在，但由于視覺應(yīng)用需求以及應(yīng)用功能方面呈現(xiàn)出一種多樣化特征，這就對目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)內(nèi)部的兼容性提出了更高的要求。一般情況下，其需要在各類較為復(fù)雜的運行環(huán)境中進行工作，比如飛機場、公共場所以及地鐵等，并根據(jù)具體的目標(biāo)監(jiān)測功能需求來建立起與之對應(yīng)的功能模型，如果處在功能多樣性的復(fù)雜環(huán)境當(dāng)中，就要進行更加準(zhǔn)確的目標(biāo)跟蹤，并對目標(biāo)的行為展開更加專業(yè)的預(yù)測分析，甚至還可以與安防報警系統(tǒng)之間進行聯(lián)動，這就需要目標(biāo)跟蹤技術(shù)內(nèi)部的算法具備更強的抗干擾性以及兼容性。但當(dāng)前所采用的各類跟蹤算法之中，其具體的邏輯運算以及結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度相對較高，并且在跟蹤精度方面也受到了系統(tǒng)功能所帶來的嚴(yán)重影響。因此，如何有效提升跟蹤算法的穩(wěn)定性以及兼容性，成為了目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)用當(dāng)中的難點所在。

2.2復(fù)雜的跟蹤環(huán)境

在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)當(dāng)中，跟蹤環(huán)境不僅會影響到其整體應(yīng)用質(zhì)量水平，同時也是影響具體跟蹤效果以及跟蹤質(zhì)量的重要難點問題。而在目前的使用階段中，跟蹤環(huán)境中所產(chǎn)生的遮擋因素主要有自遮擋、背景遮擋以及其他遮擋等多種類型，而在產(chǎn)生遮擋過后，跟蹤目標(biāo)自身的有效信息以及特征信息就會出現(xiàn)變化，導(dǎo)致目標(biāo)很難持續(xù)的進行跟蹤，并且還會對系統(tǒng)當(dāng)中數(shù)據(jù)信息的提取以及分析決策帶來極大干擾，進一步降低了系統(tǒng)目標(biāo)的動態(tài)性以及跟蹤穩(wěn)定性。而一旦因為外界不良因素來引發(fā)目標(biāo)跟蹤失敗的問題時，如果仍舊根據(jù)原本的特征模型則很難確保其恢復(fù)到正常狀態(tài)當(dāng)中，在嚴(yán)重的情況下甚至還會使得整體目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)產(chǎn)生癱瘓。而系統(tǒng)的基本運行環(huán)境，主要有時變背景因素、強度光照等，這些都會對跟蹤精度以及識別能力帶來影響，還會引發(fā)目標(biāo)丟失的問題出現(xiàn)。因此，在復(fù)雜的外部環(huán)境干擾當(dāng)中，如果展開更加高效的目標(biāo)定位以及目標(biāo)特征信息提取，不僅是對跟蹤算法基本性能進行判斷的重要指標(biāo)，同時也是對評估跟蹤系統(tǒng)性能進行評價的關(guān)鍵所在[2]。

2.3多樣化的跟蹤目標(biāo)

根據(jù)具體應(yīng)用功能以及應(yīng)用需求方面存在的差異，使得目標(biāo)跟蹤技術(shù)跟蹤的主要目標(biāo)存在著多樣性特征，這就對跟蹤邏輯以及跟蹤算法方面提出了更高的要求。而目標(biāo)跟蹤技術(shù)需要進行跟蹤的對象，可能是各類車輛以及行人等局部位置，而根據(jù)跟蹤目標(biāo)以及跟蹤位置存在的差異，就應(yīng)當(dāng)建立起與之對應(yīng)的跟蹤模型，舉例說明，在車輛的行駛過程中，其整體的運動工況呈現(xiàn)出一種動態(tài)的變化形態(tài)，有時可能處在加速、減速工況中，有時則是勻速運動，而針對多樣性的目標(biāo)，就要設(shè)計出相應(yīng)的外觀跟蹤監(jiān)測或是運動預(yù)測分析模型。如果目標(biāo)處在運動狀態(tài)中，就會對跟蹤目標(biāo)的外觀特征提取的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，比如在人臉跟蹤過程中，臉部所產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)等問題，都會使得臉部的具體顏色分布產(chǎn)生變化，產(chǎn)生全新的特征信息。除此之外，環(huán)境因素以及遮擋等因素，也會對目標(biāo)跟蹤技術(shù)的使用產(chǎn)生不良影響。因此，在建設(shè)多目標(biāo)對象跟蹤系統(tǒng)的過程中，必須要根據(jù)跟蹤系統(tǒng)的具體功能需求，科學(xué)合理的設(shè)計系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及網(wǎng)絡(luò)模型，使得系統(tǒng)能夠在各類不良工況當(dāng)中提取出對應(yīng)的視頻資料以及數(shù)據(jù)信息。

三、目標(biāo)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用前景

3.1無人駕駛以及機器人領(lǐng)域

在無人自動車輛的駕駛當(dāng)中，其主要就是利用安裝在車輛部位上的高清晰度攝像機，對車輛形式環(huán)境當(dāng)中的物體、表示、行人以及車輛等特征量展開自動監(jiān)測以及跟蹤，確保車輛與行人以及各類物體之間保持一個安全距離。在機器人領(lǐng)域中，通過提取機器人內(nèi)部的功能結(jié)構(gòu)以及多個機器人的互相編隊等，為機器人自身學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)提升奠定了堅實基礎(chǔ)[3]。

3.2視頻現(xiàn)場監(jiān)控

在各類社會公共場所當(dāng)中，比如火車站、機場、交叉路口以及銀行等場所當(dāng)眾，通過人臉識別技術(shù)以及智能視頻監(jiān)控技術(shù)，就可以對整體公共場所展開全面的在線監(jiān)控，并對進入到相應(yīng)環(huán)境當(dāng)中的人員展開在線識別，針對那些感興趣目標(biāo)，就可以進行自動的識別、分析以及描述，實現(xiàn)對于關(guān)鍵目標(biāo)的動態(tài)跟蹤以及實時檢測。同時，這部分基于視頻圖像的目標(biāo)分析行為，也為后續(xù)提取等工作的開展提供了堅實的數(shù)據(jù)信息支持。

3.3船舶綜合艦橋系統(tǒng)

目標(biāo)跟蹤技術(shù)，其主要就是根據(jù)觀測目標(biāo)位置所產(chǎn)生的變化所建立的運動軌跡，并對相應(yīng)目標(biāo)的位置進行預(yù)測。在船舶當(dāng)中，反映出目標(biāo)跟蹤功能的設(shè)備主要就是導(dǎo)航雷達，特別是對于整體艦船來說，其必須要準(zhǔn)確獲取目標(biāo)的航行信息以及位置信息，并對其展開持續(xù)跟蹤，從而計算出目標(biāo)的航跡以及速度等數(shù)據(jù)信息。而由于導(dǎo)航雷達工作方式所帶來的影響，在同一時間內(nèi)，導(dǎo)航雷達很難對海域當(dāng)中的多個目標(biāo)進行實時的掃描跟蹤，雷達發(fā)射波束在經(jīng)過相應(yīng)的目標(biāo)反射后，才會被進行深入解析，形成了多種回波串，而通過對于雷達回波信號進行的深入分析，就能夠在其中進一步獲取被追蹤目標(biāo)的位置信息。同時，在導(dǎo)航雷達獲取回波信號的過程中，首先應(yīng)當(dāng)由濾波器來進行過濾處理，有效去除其中回波信號所存在的各類雜音;其次，在現(xiàn)代船舶綜合艦橋系統(tǒng)當(dāng)中，保證穩(wěn)定的信號傳輸對于整體工作效率的提升有著十分重要的意義，而在傳統(tǒng)的艦橋通信當(dāng)中，其一般所采用的都是串行的通信方式，這種方式具備著操作便捷、通信協(xié)議簡單以及成本低的特征，屬于一種應(yīng)用較為廣泛的通信方式，而通過目標(biāo)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用，還能夠確保整體通信系統(tǒng)更加完善，在根本上升級整體船舶綜合艦橋系統(tǒng)，確保其整體系統(tǒng)能夠具備高級程度以及高自動化程度等特征[4]。

四、結(jié)束語

總而言之，在當(dāng)前現(xiàn)代化技術(shù)以及信息化手段高速發(fā)展的背景下，目標(biāo)跟蹤技術(shù)已經(jīng)得到了全面的完善優(yōu)化，這也使其在多個社會領(lǐng)域從中得到了廣泛應(yīng)用，而在特定的領(lǐng)域當(dāng)中，目標(biāo)跟蹤技術(shù)能夠有效發(fā)揮出自身的優(yōu)越性，并且根據(jù)不同的場合以及目標(biāo)，還能夠展開針對性的調(diào)整，選擇不同的方式來實現(xiàn)全面的目標(biāo)跟蹤，確保其擁有較高的跟蹤精度，各類數(shù)據(jù)信息也具備實時性、準(zhǔn)確性的特征。除此之外，在目標(biāo)跟蹤技術(shù)的使用過程中，還應(yīng)當(dāng)明確各類干擾因素，從而采取針對性的解決措施進行優(yōu)化，更好的發(fā)揮出目標(biāo)跟蹤技術(shù)的實際作用。

參 ?考 ?文 ?獻

[1]李春雨.目標(biāo)跟蹤技術(shù)在船舶綜合艦橋系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].艦船科學(xué)技術(shù)，2019，41（12）：55-57.

[2]莊旭陽，陳寶國，張景山.深度學(xué)習(xí)在紅外目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用展望[J].航空兵器，2019，26（01）：47-52.

[3]李雯雯，譚玉波.智能視頻監(jiān)控技術(shù)研究綜述[J].福建電腦，2018，34（03）：1-2+139.

[4]狄晨旭，孫文濤.粒子濾波器在船舶海天背景下目標(biāo)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用[J].艦船科學(xué)技術(shù)，2017，39（16）：121-123.