作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
人类一直处于不断追求新事物、新技能的阶段，如智能手机、虚拟现实等产品都在不断刷新着用户对科技的认识和期待。如何更好地理解计算机视觉、自然语言处理、机器学习、强化学习等领域中的技术，从而应用到各行各业中提升效率、降低成本、提升质量？AI架构师应该具备怎样的能力才能更好地理解并把握AI技术的发展趋势？作者希望通过系列文章逐步丰富作者对AI技术的理解、掌握工具的使用、构建自己的知识体系，帮助读者加速掌握AI技术的新方向、提升技能水平。
本文为AI架构师必知必会系列的第一篇文章《AI架构师必知必会系列：目标跟踪》，主要介绍目标跟踪领域的核心概念、基本算法原理和目标跟踪的应用场景。
目标跟踪（Object Tracking）是指计算机视觉、图像处理等多种技术的结合，利用这些技术解决在复杂环境中物体移动或运动跟踪的问题。目标跟踪是目前热门的计算机视觉技术领域之一。随着现代自动驾驶汽车的普及，目标跟踪技术正在成为近几年计算机视觉领域最火热的话题。目标跟踪可以用于无人机、遥感相机、视频监控、监测摄像头等领域。其应用范围广泛，也引起了研究人员的极大的关注。
目标跟踪系统由两部分组成，分别是感兴趣区域检测器和目标跟踪器。感兴趣区域检测器用来确定跟踪对象的位置。目标跟踪器根据上一步检测到的目标，计算出目标在当前帧的运动轨迹。目标跟踪算法主要分为几种类型：单目标跟踪、多目标跟踪、视频跟踪。其中，单目标跟踪算法只能跟踪一个目标；而多目标跟踪算法可以同时跟踪多个目标；而视频跟踪算法可以同时跟踪多个目标且跟踪过程可视化展示。
本文将详细介绍目标跟踪的相关概念、基本原理、目标跟踪算法和应用场景。希望读者能够认真阅读并学以致用。
2.核心概念与联系
2.1 概念定义
目标跟踪（Object Tracking) 是计算机视觉、图像处理等多种技术的结合，利用这些技术解决在复杂环境中物体移动或运动跟踪的问题。在目标跟踪领域，通常包括以下三个部分：
- 空间定位器（Spatial Tracker）：在每一帧图像中定位目标。典型的方法包括特征点检测、基于颜色、光流、姿态估计等。
- 运动预测器（Motion Predictor）：通过已知目标的轨迹，计算下一帧图像的目标位置。典型的方法包括 Kalman Filter 和 Particle Filter。
- 跟踪管理器（Tracking Manager）：管理不同目标的跟踪状态。其管理机制可能包括基于 IOU 的链接（Linking based on Intersection Over Union）、状态空间模型（State Space Model）等。
2.2 相关概念
- 目标：指需要被跟踪的对象。
- 跟踪：指识别出目标并进行后续跟踪。
- 帧率：指连续两帧图像的时间间隔，即每秒传输帧数。
- 摄像头：指用于捕获图像信号的装置。
- 图像传感器：指用于采集图像的光电或电子设备。
- 检测器：指用于检测图像中目标的计算机视觉算法。
- 跟踪器：指用于进行目标跟踪的计算机视觉算法。
- 特征点：图像上不同位置的像素点，用以描述图像局部结构、特征、轮廓等信息。
- 描述子：一种抽象的图像特征，可以用于表示一幅图像的关键特征。
- 轨迹：指目标在不同时间点上所处的空间位置序列。
- 择优算法：一种基于概率论的优化算法，用于搜索最佳的决策路径。
- 混合高斯模型：一种多维正态分布的混合模型，能够拟合多种数据源之间的不确定性和协同变化。
- 滤波器：一种信号处理方法，用于分析、过滤和增强信号的频率特性。
- 尺度变换：一种图像处理方法，用于将输入图像按照不同的尺度转换。
3.核心算法原理与操作步骤
3.1 空间定位器
空间定位器用于在每一帧图像中定位目标。目标定位有两种方法，分别是基于描述子的特征点检测法、基于位置及大小的矩形框检测法。
（1）基于描述子的特征点检测法
基于描述子的特征点检测法首先要获取图像的描述子，描述子是一种对图像局部特征进行抽象的概念。图像的描述子既可以是固定长度的向量，也可以是图像中的关键特征点构成的集合。为了提取描述子，常用的方法是SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（盒式非参数快速傅里叶变换）。
通过描述子匹配，可以实现目标的特征点检测。常见的特征点匹配方法有蛮力匹配法、KD树匹配法、FLANN匹配法等。蛮力匹配法采用暴力枚举的方式，将每个描述子与整个图像中的所有描述子进行匹配，匹配得到的结果中得分最高的那个描述子即是匹配的结果。KD树匹配法采用二叉树的数据结构，将描述子离散化存放在树节点，通过遍历树找到匹配的描述子，速度比蛮力匹配法快很多。FLANN匹配法采用了快速最近邻搜索算法，其性能优于其他方法。
基于描述子的特征点检测法得到的特征点，可能会有很多重复的点。为了消除重复点，可以采用RANSAC算法。RANSAC算法是一个迭代过程，先随机选取一些样本点作为初始模型，然后使用剩余的样本点验证模型的准确性。如果验证失败，则放弃该模型，再选取新的样本点重新训练模型。最终得到的模型即是目标的整体外形，其尺度、旋转角度和位置都已经固定下来。
（2）基于位置及大小的矩形框检测法
另一种目标定位的方法就是基于位置及大小的矩形框检测法。这种方法不需要描述子，只需检测出目标的边界框即可。常见的检测方法包括边缘检测法、Haar特征分类器法、模板匹配法等。
边缘检测法是基于图像梯度的一种检测算法。它根据图像像素的强度变换情况判断边缘的方向。常见的边缘检测算法有Canny边缘检测、Sobel算子法、Prewitt算子法等。
Haar特征分类器法是一种高效的分类器方法，它的特点是在不耗费大量计算资源的情况下检测出物体的轮廓。Haar分类器分为两个步骤，第一步是构造分类器的训练集，第二步是根据训练集对图像进行分类。
模板匹配法是一种比较直观的目标检测算法。它通过与已知的图像模板进行匹配，来确定图像中是否存在指定模式。
3.2 运动预测器
运动预测器是目标跟踪中最重要的一环，用来计算目标在当前帧的运动轨迹。由于目标运动具有一定的复杂性，运动预测器有多种算法。常见的算法有卡尔曼滤波法、粒子滤波法等。
（1）卡尔曼滤波法
卡尔曼滤波法是一种动态状态的数值积分滤波器。它可以建模出目标的状态空间模型，并根据历史数据推测出目标当前状态。其基本思想是假设系统的状态随时间的演进符合高斯白噪声模型，并且系统的状态变量之间存在一定的关系。卡尔曼滤波法的输入包括目标的历史位置、速度、加速度等，输出则是估计出的目标当前位置、速度、加速度等。
（2）粒子滤波法
粒子滤波法（Particle Filter）也是一种动态状态的数值积分滤波器。粒子滤波法同样可以对目标进行估计，但与卡尔曼滤波法的状态方程不同。粒子滤波法假设目标的状态可以由多个离散的粒子表示，并根据估计出的粒子轨迹与真实世界的轨迹进行重叠，更新粒子的状态。
3.3 跟踪管理器
目标跟踪管理器是指管理不同目标的跟踪状态。跟踪管理器一般由两个模块组成，即链接管理器和跟踪状态估计器。
（1）链接管理器
链接管理器是指基于 IOU （Intersection Over Union）的链接算法。IOU 是一个介于0~1之间的评价指标，用来衡量检测框与真值框的交集与并集的比例，值越大说明两者交集越大，接近1时认为检测框完全包含真值框，接近0时说明没有交集。因此，链接管理器的任务就是寻找两个目标之间存在有效的链接，并对其进行关联。
常用的链接方法有硬件检测框和图像分类器结合的链接方式、滑动窗口、Hungarian算法等。
（2）跟踪状态估计器
跟踪状态估计器的作用是估计目标在不同帧中的状态。跟踪状态估计器有多种方法，包括基于混合高斯模型的状态估计法、状态空间模型的状态估计法。
a) 基于混合高斯模型的状态估计法
基于混合高斯模型的状态估计法利用多元高斯分布进行目标的状态估计。一个多元高斯分布对应着一个状态变量，其均值和方差可以通过已有的轨迹估计。由于不同状态变量的方差之间存在互相影响，因此可以采用混合高斯模型进行表示，即多个独立的高斯分布的混合。
基于混合高斯模型的状态估计法能够对目标的状态做出较为精确的估计。但是，在建模过程中仍然存在着一定的假设和限制。
b) 状态空间模型的状态估计法
状态空间模型（State Space Model）是一种建立在马尔科夫链和高斯白噪声假设基础上的线性系统模型。它将目标的状态看作是无限维的随机过程，并假设状态变量之间的关系是确定的。状态空间模型通过贝叶斯估计或者直接最大似然估计来估计状态的概率分布。
状态空间模型的状态估计法依赖于系统模型的描述，因此也存在一定的适应性和鲁棒性。但是，其理论基础相对比较简单，建模起来也比较困难。
3.4 目标跟踪的应用场景
目标跟踪可以用于无人机、遥感相机、视频监控、监测摄像头等领域。其应用场景如下：
- 在无人机上安装遥感检测仪，通过遥感数据进行目标检测，精确地跟踪目标位置。
- 在机器人领域，如工业机器人、自动化机器人等，可以用于目标识别和跟踪。
- 在车辆行驶过程中，可以使用视频监控系统进行目标跟踪，对车辆行驶进行跟踪监控。
- 使用视频监控系统，可以监测出监控摄像头拍摄的事件，并对目标进行实时跟踪。
4.具体代码实例
4.1 OpenCV 中目标跟踪
OpenCV 提供了一些跟踪器，例如 KCF、MIL、Boosting、TLD 等。下面我们就以 KCF 为例，介绍一下它的工作原理。KCF 是一种基于检测-描述符的目标跟踪器，其特点是高效稳定、对光照条件不敏感。
KCF 的工作原理是通过选择区域内出现次数最多的特征点作为跟踪目标。首先对检测到的区域进行特征点检测，得到一系列的特征点。然后在这些特征点周围进行密集圆形采样，生成一张圆窗（以特征点为中心、窗口半径为3个像素点）。接着在圆窗内进行描述子计算，得到特征点的描述子。最后计算描述子之间的距离，确定距离最小的特征点作为跟踪目标。
KCF 的目标定位速度很快，能处理实时跟踪任务，同时对光照条件不敏感。但是其估计出的目标状态有一定的不确定性，需要进一步进行融合或校验。另外，由于其采用密集圆形采样策略，对于移动物体来说，追踪效果不太理想。
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture("vtest.avi") # 打开视频文件或摄像头
if not cap.isOpened():
print("Error opening video stream or file")
tracker = cv.TrackerKCF_create() # 创建KCF tracker
while(True):
ret, frame = cap.read() # 从视频流读取帧
if not ret:
break
bbox = cv.selectROI("tracking", frame, False) # 通过鼠标框选区域
ok = tracker.init(frame, bbox) # 初始化tracker
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
success, box = tracker.update(frame) # 更新tracker
if success: # 如果成功跟踪到目标
x, y, w, h = [int(v) for v in box] # 转换坐标
cv.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (0,255,0)) # 绘制矩形框
else: # 如果跟踪失败
cv.putText(frame,"Lost Target",(100,200),cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,0,255),3)
cv.imshow('tracking',frame)
c = cv.waitKey(10) & 0xff
if c == 27: # 按ESC退出
break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()4.2 Python-trackers库中的目标跟踪
Python-trackers 是一个开源的目标跟踪库。该库提供了一些经典的目标跟踪算法，如 KLT、CAMShift、MOSSE、CSRT 等。下面我们就以 KLT 为例，介绍一下它的工作原理。
KLT 跟踪器的工作原理是通过检测图像中目标的位置变化来估计目标的位置。其基本思路是计算图像中目标的特征点的空间曲率。然后依据空间曲率对图像进行快速傅里叶变换，提取图像中的特征点，这些特征点的空间位置就是目标的位置。
KLT 跟踪器的特点是速度快、对光照不敏感、精度高。但是对于低密度背景、遮挡严重的场景，跟踪效果较差。
from imutils.video import VideoStream
import numpy as np
import argparse
import imutils
import time
import cv2
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-p", "--prototxt", required=True, help="path to Caffe 'deploy' prototxt file")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True, help="path to Caffe pre-trained model")
args = vars(ap.parse_args())
# initialize the HOG descriptor/person detector
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
# initialize the bounding box rectangles list and the color index counter
rects = []
index = 0
# start the video stream and allow the camera sensor to warm up
print("[INFO] starting video stream...")
vs = VideoStream(src=0).start()
time.sleep(2.0)
while True:
# grab the frame from the threaded video stream and resize it
frame = vs.read()
frame = imutils.resize(frame, width=min(400, frame.shape[1]))
# detect people in the image
(rects, weights) = hog.detectMultiScale(frame, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05)
# draw the original bounding boxes
for (x, y, w, h) in rects:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# loop over the detections
for (i, (x, y, w, h)) in enumerate(rects):
# clone the original frame so we can draw on it
clone = frame.copy()
# draw the predicted bounding box along with the probability
text = "Unknown"
prob = -1
# pass the ROI through the network and obtain the detection probabilities
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(args["prototxt"], args["model"])
blob = cv2.dnn.blobFromImage(clone, size=(300, 300), ddepth=cv2.CV_8U)
net.setInput(blob)
preds = net.forward()
# sort the predictions in descending order and compute the associated probabilities
idxs = np.argsort(preds[0])[::-1][:2]
probs = [(idx, preds[0][idx]) for idx in idxs]
# filter out weak detections by ensuring the predicted probability is greater than the minimum probability
prob_filter = float(probs[0][1]) >.5
# ensure there are at least two valid predictions before applying non-maxima suppression
if len(idxs) >= 2 and prob_filter:
# extract the bounding box coordinates of the person and apply non-maxima suppression to the bounding boxes
rect = ((float(x) + float(w)) / 2, (float(y) + float(h)) / 2,
float(w) * 1.2, float(h) * 1.2)
pts = cv2.boxPoints(rect)
pts = np.intp(pts)
indices = cv2.dnn.NMSBoxesRotated(np.array([pts]), probs[0][1], 0.5, 0.4)[0]
# check whether the NMS output contains any valid detections
if len(indices) > 0:
# update the tracker using the first valid detection from the NMS output
p = int(indices[0])
bb = [int(v) for v in rects[p]]
cv2.rectangle(clone, tuple(bb[:2]), tuple(bb[2:]), (0, 255, 0), 2)
text = "Person ({:.2f}%)".format(probs[0][1]*100)
track = cv2.TrackerKCF_create()
track.init(clone, tuple(bb))
# increment the color index counter and set the output text
index += 1
text = "{}".format(text)
# display the label and prediction information on the output frame
cv2.putText(clone, text, (bb[0], bb[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(clone, str(prob*100)[:5]+ "%", (bb[0], bb[1] - 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# show the output frame
cv2.imshow("Frame", clone)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# if the `q` key was pressed, break from the loop
if key == ord("q"):
break
# do a bit of cleanup
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()