目标跟踪H.265摄像机在多目标智能跟踪系统的应用

目标跟踪的算法大致可以分为以下四种：

1) 均值漂移算法，即meanshift算法，此方法可以通过较少的迭代次数快速找到与目标最相似的位置，效果也挺好的。但是其不能解决目标的遮挡问题并且不能适应运动目标的的形状和大小变化等。对其改进的算法有camshift算法，此方法可以适应运动目标的大小形状的改变，具有较好的跟踪效果，但当背景色和目标颜色接近时，容易使目标的区域变大，最终有可能导致目标跟踪丢失。

2) 基于Kalman滤波的目标跟踪，该方法是认为物体的运动模型服从高斯模型，来对目标的运动状态进行预测，然后通过与观察模型进行对比，根据误差来更新运动目标的状态，该算法的精度不是特高。

3) 基于粒子滤波的目标跟踪，每次通过当前的跟踪结果重采样粒子的分布，然后根据粒子的分布对粒子进行扩散，再通过扩散的结果来重新观察目标的状态，最后归一化更新目标的状态。此算法的特点是跟踪速度特别快，而且能解决目标的部分遮挡问题，在实际工程应用过程中越来越多的被使用。

4) 基于对运动目标建模的方法。该方法需要提前通过先验知识知道所跟踪的目标对象是什么，比如车辆、行人、人脸等。通过对要跟踪的目标进行建模，然后再利用该模型来进行实际的跟踪。该方法必须提前知道要跟踪的目标对象是什么，然后再去跟踪指定的目标，这是它的局限性，因而其推广性相对比较差。

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