【视觉目标跟踪】视觉目标跟踪中摄像机的运动与被跟踪对象的运动之间存在因果关系研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在视觉目标跟踪中经常会发现摄像机的运动与被跟踪对象的运动之间存在因果关系。这种目标运动可能是摄像机运动的结果，例如不稳定的手持摄像机。但它也可能是原因，例如摄像师对对象的构图。本文探讨了这些关系，并提供了用于检测和量化它们的统计工具，这些工具基于传递熵并源自信息理论。然后利用这些关系来预测对象的位置。该方法被证明是描述这种关系的优秀指标。在 vot2013 数据集上，与最佳非因果预测器相比，预测准确性提高了 62％。我们展示了位置预测对摄像机抖动和突发运动具有鲁棒性，这对于任何跟踪算法都是无价的，并通过将因果预测应用于两种最先进的跟踪器来证明这一点。它们都受益，struck 在 vtb1.1 基准上的准确性增加了 7％，鲁棒性增加了 22％，成为了新的最先进技术。

因果关系是两个事件之间的关系，一个是原因（源），另一个是结果（后果）。一般来说，我们说一个事件导致另一个事件（其结果），如果它在时间上先于结果发生，并且增加了结果发生的概率。最近，理论上的进展已经为许多科学领域的时间序列分析带来了实际进展。一个可以在计算机视觉领域观察（并加以利用）的因果关系的例子是视觉目标跟踪（vot）中摄像机运动与物体之间的关系。存在不同的可能的因果关系。例如，摄像机的运动会立即导致图像帧中物体的运动。摄像机的突然移动（例如抖动）甚至可能导致跟踪器在其他情况下简单的跟踪场景中失败。虽然这个序列在一般情况下相对容易跟踪，但存在两个具有挑战性的时刻。在帧 180 周围有很多跟踪失败，这是由于强烈的遮挡引起的，在帧 140 周围也有很多失败，这是由于突然的摄像机抖动。如果能够检测并考虑到这些因素，那么许多失败就可以被预防，而不论跟踪器如何。

二、视觉目标跟踪的基本原理与挑战

2.1 视觉目标跟踪的原理

视觉目标跟踪的主要目的是模仿生理视觉系统的运动感知功能。具体而言，其过程是通过对摄像头捕获到的图像序列展开分析，计算出运动目标在每一帧图像中的位置。然后，依据运动目标相关的特征值，将图像序列中连续帧的同一运动目标关联起来，以此得到每帧图像中目标的运动参数以及相邻帧间目标的对应关系，最终获取目标完整的运动轨迹。与传统雷达跟踪系统相比，视觉跟踪在工作时不向外辐射无线电波，不易被电子侦察设备发现，具备一定的隐蔽性和抗电子干扰能力。同时，人们能直接从视频监视器上看到目标图像，具有更好的直观性。

在实际应用中，目标跟踪又可细分为单目标跟踪和多目标跟踪。单目标跟踪聚焦于给定一个目标，追踪这个目标的位置；多目标跟踪则需要追踪多个目标的位置。此外，Person Re - ID（行人重识别）也是相关领域的重要技术，它利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人，广泛被认为是一个图像检索的子问题，即给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像，旨在弥补固定摄像头的视觉局限，并可与行人检测 / 行人跟踪技术相结合。

2.2 视觉目标跟踪面临的挑战

现有的算法虽能在一定程度上完成对运动目标的跟踪任务，但仍存在诸多问题与挑战：

1. 特征描述不完备

   ：目前大多数跟踪算法基于某一种特征集合对目标进行描述，这种方式不够全面和完备，难以精准且全面地刻画目标特性。

2. 目标与背景区分困难

   ：所提取的特征描述在区分目标与跟踪背景时能力有限。当背景与目标相似，或者背景发生较大变化时，跟踪算法往往会失效。例如，在一个以绿色植被为背景的场景中跟踪绿色的运动目标，若特征描述无法有效区分二者，就容易导致跟踪错误。

3. 遮挡问题

   ：由于很难长时间对运动轨迹进行准确预测，当遮挡频繁发生时，跟踪算法同样会失效。在复杂场景中，目标可能会被其他物体部分或完全遮挡，这使得跟踪器难以获取目标的完整信息，从而导致跟踪失败。

4. 目标自身变化

   ：运动目标本身存在多种变化情况，如尺度变化、旋转、形状改变等，这些变化增加了跟踪的难度。例如，当一个物体在靠近或远离摄像机的过程中，其在图像中的尺度会发生明显变化，跟踪算法需要能够适应这种变化才能持续准确跟踪。

5. 环境动态变化

   ：跟踪环境的动态变化，如光照变化、图像退化等，也会对跟踪造成干扰。不同的光照条件可能会使目标的视觉表现发生显著改变，导致基于颜色等特征的跟踪算法出现偏差；而图像退化，如模糊、噪声等，会降低图像质量，影响目标特征的提取和匹配。

三、摄像机运动与被跟踪对象运动的因果关系分析

3.1 因果关系的类型

在视觉目标跟踪场景下，摄像机运动与被跟踪对象运动之间存在多种因果关系：

1. 摄像机运动导致对象运动

   ：当摄像机处于不稳定状态，如手持摄像机拍摄时，摄像机的运动会立即导致图像帧中物体的运动。这种情况下，摄像机的移动方向和速度会直接影响物体在图像中的位移和轨迹。例如，摄像机突然向左平移，画面中的所有物体看起来都会相对地向右移动。

2. 对象运动促使摄像机运动

   ：在一些场景中，摄像师为了构图或者始终将目标保持在画面中心等目的，会根据对象的运动来调整摄像机的位置和角度。比如在体育赛事转播中，摄像师会跟随运动员的奔跑而移动摄像机，以确保运动员始终处于画面的合适位置。

3. 复杂因果交互

   ：实际情况往往更为复杂，摄像机运动和对象运动可能相互影响、相互作用。例如在拍摄行驶中的汽车时，汽车自身在运动，同时摄影师为了获取更好的拍摄效果，可能会不断调整摄像机的角度和位置，这就导致摄像机运动与汽车运动之间形成了复杂的因果关系。

3.2 因果关系的检测与量化工具 - 传递熵

四、结论

本文深入探讨了视觉目标跟踪中摄像机的运动与被跟踪对象的运动之间存在的因果关系，并通过基于传递熵的统计工具对其进行检测和量化。实验结果表明，这种因果关系在目标位置预测方面具有显著优势，与最佳非因果预测器相比，在 vot2013 数据集上预测准确性提高了 62％。同时，将因果预测应用于两种最先进的跟踪器，struck 在 vtb1.1 基准上的准确性增加了 7％，鲁棒性增加了 22％，充分证明了利用因果关系能够有效提升视觉目标跟踪的性能，增强跟踪算法对摄像机抖动和突发运动等复杂情况的鲁棒性。未来的研究可以进一步探索如何将这种因果关系与更复杂的深度学习跟踪模型相结合，以及在多目标跟踪场景下的应用拓展，以推动视觉目标跟踪技术在更多实际应用中的发展和应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王婷婷,李戈,赵杰,等.基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位[J].机械与电子, 2015(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-2257.2015.06.020.

[2] 杨超华.基于LABVIEW和MATLAB混合编程技术的视频运动目标检测与跟踪方法研究[D].南京理工大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2385387.

[3] 田恒燕.基于双目立体视觉的目标跟踪方法研究[D].中国石油大学[2025-07-06].DOI:10.7666/d.y1875768.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇