追踪检查法简介2.6

追踪方法学简介

一、追踪方法学定义:

追踪方法学就是对患者在整个医疗系统内获得的诊疗护理经历进行追踪。调查者可以在追踪过程中评价医疗机构以及医疗服务程序:包括医疗机构内的患者护理情况，以及在现场调研中观察到的医疗行为本身对病人的影响。追踪过程的重点在于医疗护理的质量和安全，以医疗部门的重点部门或环节为主要研究对象，对护理、治疗以及医疗服务等方面进行循证学调查。同时追踪方法学检查可以让调查者从患者角度“看”医疗服务，并进行分析，提出医疗过程存在问题及改进方法。该评价方法的核心是“以患者为中心”，强调患者安全及医疗质量的持续改进。

二、追踪方法学意义:

在医院评价应用追踪方法学等管理工具，对促进医院质量持续改进具有三方面的重要意义：首先对患者来说可以改进患者诊疗的安全和质量，改进患者服务流程；对医院员工而言可以鼓励其团队建设精神，产生系统管理的思想，较好地理解工作岗位和自身角色；对医院整体管理而言可使患者减少危险，增加患者的安全，促进医疗质量的系统提高,真正起到全面落实以患者为中心的服务与管理。

三、追踪方法学步骤:

是一种过程管理的方法学，其基本步骤包括三个方面：首先是评价者以面谈以及查阅文件方式了解医院是否开展和如何做系统性的风险管理；其次以患者个体和个案追踪式，实地访查第一线工作人员以及医院各部门的执行狀况，了解各个计划的落实程度；最后在访查过程中，各个评价委员会以会议形式讨论和交换评价结果，再深入追查有疑问的部份。

四、追踪方法学类型:

在追踪方法学中，调查者实施以下两种类型的追踪：

●个体追踪

●系统追踪（数据使用，药物管理和感染控制）

五、个体追踪检查法中优先选择患者:

追踪目标患者的选择标准:

–医疗机构诊治的前五大类患者

–与系统追踪相关的患者

–跨越多个服务项目的患者（如需要转到社区治疗的、需要随访的等）

–转院患者

–当天或第二天即将出院的患者

数量：取决于医疗机构的规模和服务种类

六、个体追踪检查的主要内容:

–与负责某病人的相关人员一起审查病人的记录，并可能会涉及到其他人员（如营养）

–直接观察对病人的治疗过程

–观察用药过程

–观察感染预防和控制

–观察治疗计划的制订过程

–讨论各单元的数据利用－质量改进活动

–观察环境对安全的影响及员工在降低风险方面的作用

–观察医疗设备的维护，并审核相关人员的资质

–与病人或家属交谈，核实相关问题

–观察急诊管理和病人流程问题，其他辅助科室的流程问题

–可能抽查2－3分现病史和既往病史，进行检查，以核实已发现的问题。在此过程中，会询问相关人员。根据情况可能选择更多病史，

主要是：类似或相同的诊断或化验；即将出院的病人；诊断相同但

科室不同；年龄或性别相同

–住院天数

–与员工面谈

–必要时审核会议纪要和程序

–发现的问题可能会在系统追踪时进一步探索，为其他追踪检查提供了重点方向

举例:患者个案追踪是观察病人的整个诊疗的过程，评价各个工作环节及衔接是否规范合理，包括从资料数据使用、患者移动过程到对院内感染的控制等。例如评价人员通过检查病历资料观察一位72岁因胸痛被送到急诊室准备次日实施外科冠状动脉搭桥手术的男性患者在医院诊治的全过程，其追踪地图如图所示：

医院评价追踪方法学患者个案追踪地图

其追踪检查主要包括以下步骤：

●了解该患者在急诊室治疗程序。包括对患者病情的评估；患者从急诊室

转科移动之前的沟通，特别是对老年患者的沟通；急诊药物治疗程序；

紧急状况下急诊科值班的医生和看护员工的能力与人力资源的配备等。

●了解该患者从急诊室转人心导管室的过程。如患者知情同意用药、病情

监护等情况。

●访问患者被送到手术室前、中、后，手术准备与麻醉用药、麻醉方式等

的程序步骤。

●了解手术后在手术间的恢复室，病人血压心率神志恢复情况。

●了解病人回到外科监护室后，病人进一步的恢复，呼吸机的操作使用，

心肺监护的使用，输液与肠道外营养的支持等。

了解回外科病房后用药方式与药物调整，伤口愈合的情况及院内感染的预防，病人健康教育，出院后的进一步康复计划等情况。

检查者按照事先设计的表格填写记录，对每个环节的衔接与对病人的处理正确与否，最后做出评价。

七、系统追踪检查的主要内容:

以个案为基础

集中考察医院的某个具体功能或环节

–评价有关环节的表现，特别是相关环节的整合与协调

–评价各学科和部门间的沟通

–发现有关环节中潜在的问题

系统追踪的信息来源于单个病人追踪，需要进行和相关人员的讨论：流程、改进措施、需要进一步讨论的问题、基线评估、培训

主要是:数据利用、感染预防和控制、用药管理

（注：专业文档是经验性极强的领域，无法思考和涵盖全面，素材和资料部分来自网络，供参考。可复制、编制，期待你的好评与关注）

医院评审追踪检查法新在哪里

健康报/2011年/8月/29日/第005版 管理周刊 医院评审“追踪检查法”新在哪里 中国医院协会张振伟 中国医院协会自2000年起受卫生部医政司、医管司委托，对北京地区部分三级甲等医院进行医院质量与安全管理的年度例行评价活动，至今已11年。三级甲等医院评价活动主题是“质量、安全、服务、管理、绩效”，每年修订的评价标准中都纳入同期国际、国内最新的医院质量管理理念，实施管理系统与个案追踪检查方法，实现质量指标深入临床内涵、结论对医院持续改进活动产生指导的价值。2010年度对18所三甲医院例行的评价活动中我们引入了追踪检查法对医院进行评价。 “追踪检查法”有两个“首次” 我国医院评审活动第一阶段（2000~2002年）的标准是以“结构质量”为主，保持与第一周期评审标准的连贯性，如2000年起步时的重点是药品使用、感染管理、护理管理、住院病历质量与患者满意度调查等项目；第二阶段（2003~2005年）的标准是以“结构+结果质量”为主；第三阶段（2006~2009年）的标准包含“结构+过程+结果质量”，标准中分步重点增加了“CHA 《患者安全目标》、六个单病种核心质量监控指标与不良事件报告”等内容。我们对2010年度18所三甲医院的例行评价活动除延续了2009年度的内容外，首次使用了《三级综合医院评审标准（2011版）》，首次从北京市卫生局信息中心调取了2006年至2010年住院病历首页全部信息数据。 评价专家库成员由具有5~10年以上医院管理、医疗管理、护理管理经验，具有副高以上职称人员组成，每年接受一次培训，其中一半以上专家参加本评价培训5次以上，一半以上专家参加本评价活动5年以上。专家在外院是外审员，在本院是内审员，并参加“评价标准”修订工作。 新评价分六大项目 第一，追踪检查法执行的是“三级综合医院评审标准”中22条核心标准。此外，包括第二章第三节急诊管理、第四章第八节重症医学科管理与持续改进、第四章第十四节药事和药物使用管理与持续改进、第四章第十六节病理质量管理与持续改进及第四章第十九节医院感染质量管理与持续改进。 第二，将实施《三级综合医院评审标准（2011版）》过程中，住院患者体验与感受测评作为医院评审中的一个重要测量工具和服务质量的评价标准。按照规定程序，由调查人员向住院7天以上患者发放与回收量表，按照住院服务流程设20条调查内容。 第三，特定（单）病种（急性心肌梗死、心衰、急性脑梗死、社区获得性肺炎、膝髋关节置换术、冠脉搭桥术）质量监控指标完成情况，从日常网上直报信息、按月抽取的24份出院病历、两份死亡病历和两份现住院病历中获取信息。从“三级综合医院评审标准（2011版）”第七章第三节的6个病种65项过程监控质量指标中，选择“直接影响疗效、转归的指标”，29项称为“问责指标”作为评价的重点/核心进行院际指标横向比较，分析时以质量为先。 第四，将各医院2006~2010年的住院病历首页全部数据纳入评价范围，基于病历首页信息的诊断相关分组即用“DRG”模式进行相关数据组合后，进行统计学分析。总体评价排序的评价指标主要包括： DRG数量（医院的技术范围）、病例组合指数（CMI）值（医院收治病例的平均技术难度）、时间效率指数（医院治疗同类病例的时间长短）、费用效率指数（医院治疗同类病例的费用高低）、低风险组死亡率与中低风险组死亡率。 第五，对采集的各种数据，进行质量与安全指标执行情况的分析（结果质量）。对采集的各

多目标跟踪

多目标跟踪的基本理论 所谓多目标跟踪，就是为了维持对多个目标当前状态的估计而对所接收到的量测信息进行处理的过程。 目标模型不确定性 是指目标在未知的时间段内可能作己知的或未知的机动。一般情况下，目标的 非机动方式及目标发生机动时的不同的机动形式都可以通过不同的数学模型来加 以描述。在进行目标跟踪过程中，采用不正确的目标运动模型会导致跟踪系统跟踪 性能的严重下降。因而在目标跟踪过程中，运动模型采用的正确与否对目标的跟踪 性能是至关重要的。 观测不确定性 是指由传感器系统提供的量测数据可能是外部的干扰数据，它有可能是由杂波、虚警和相邻的目标所引起的，也可能是由被跟踪目标的对抗系统所主动发出来的虚假信息。这种不确定性在本质上显然是离散的，给目标跟踪问题提出了极大的挑战，相应地也就产生了数据关联的问题。 数据关联 数据关联的作用主要有：航迹保持、航迹建立和航迹终结。 数据关联算法主要有：“最近邻”方法，“全邻”最优滤波器方法、概率数据关联滤波器方法、多模型方法、相互作用多模型一概率数据关联滤波器方法、联合概率数据关联滤波器方法、多假设方法、航迹分裂方法。 1.“最近邻”方法的思想是：在落入跟踪波门中的所有量测中，离目标跟踪预测位置最近的量测认为是有效量测。“最近邻”方法的好处是算法最简单，但是精度差，抗杂波干扰的能力差。“最近邻”方法因为简单，算法易实现，因此也是目前广泛采用的一种数据关联算法． 2 .“全邻”最优滤波器 Singer,Sea和Housewright发展了一类“全邻”滤波器，这种滤波器不仅考虑了所有候选回波（空间累积信息），而且考虑了跟踪历史，即多扫描相关（时间累积信息）假定多余回波互不相关并且均匀分布于跟踪门内，则任何跟踪门的体积V内多余回波的数目Cx服从均值为βV的泊松分布。假定在K-1时刻，轨迹a′正确的概率为Pa(k-1)。关键问题是计算k时刻轨迹的正确概率Pa(k)。

个案追踪检查方法

一、检查方法：个案追踪 二、检查对象：选择一名住院时间长、治疗、护理、检查多的，重点的糖尿病或合并糖尿病的病人 三、检查路径 1、查阅病人资料，了解相关医疗信息（病情、病程的发展、用药、护理） 2、访谈病人：了解护理评估、护理措施（用药管理）、风险管理、健康教育的落实情况 3、访谈管床护士：了解对病人病情的掌握情况（姓名、病情、病程的发展、用药、护理、当天重点的护理问题） 4、抽考操作（现场有时） 5、查看培训、考核记录，检查落实情况 糖尿病专科护理检查指引 一、检查方法：个案追踪 二、检查对象：选择一名住院时间长、治疗、护理、检查多的，重点的糖尿病或合并糖尿病的病人 四、检查路径 1、查阅病人资料，了解相关医疗信息（病情、病程的发展、用药、护理） 2、访谈病人：了解护理评估、护理措施（用药管理）、风险管理、健康教育的落实情况 3、访谈管床护士：了解对病人病情的掌握情况（姓名、病情、病程的发展、用药、护理、当天重点的护理问题） 4、抽考操作（现场有时） 5、查看培训、考核记录，检查落实情况

一、检查方法：个案追踪 二、检查对象：选择一名住院时间长、治疗、护理、检查多的，重点的糖尿病或合并糖尿病的病人 五、检查路径 1、查阅病人资料，了解相关医疗信息（病情、病程的发展、用药、护理） 2、访谈病人：了解护理评估、护理措施（用药管理）、风险管理、健康教育的落实情况 3、访谈管床护士：了解对病人病情的掌握情况（姓名、病情、病程的发展、用药、护理、当天重点的护理问题） 4、抽考操作（现场有时） 5、查看培训、考核记录，检查落实情况 糖尿病专科护理检查指引 一、检查方法：个案追踪 二、检查对象：选择一名住院时间长、治疗、护理、检查多的，重点的糖尿病或合并糖尿病的病人 六、检查路径 1、查阅病人资料，了解相关医疗信息（病情、病程的发展、用药、护理） 2、访谈病人：了解护理评估、护理措施（用药管理）、风险管理、健康教育的落实情况 3、访谈管床护士：了解对病人病情的掌握情况（姓名、病情、病程的发展、用药、护理、当天重点的护理问题） 4、抽考操作（现场有时） 5、查看培训、考核记录，检查落实情况

基于meanshift的目标跟踪算法——完整版

基于Mean Shift的目标跟踪算法研究 指导教师：

摘要：该文把Itti视觉注意力模型融入到Mean Shift跟踪方法，提出了一种基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。首先利用Itti视觉注意力模型，提取多种特征，得到显著图，在此基础上建立目标模型的直方图，然后运用Mean Shift方法进行跟踪。实验证明，该方法可适用于复杂背景目标的跟踪，跟踪结果稳定。 关键词：显著图目标跟踪Mean Shift Mean Shift Tracking Based on Saliency Map Abstract：In this paper, an improved Mean Shift tracking algorithm based on saliency map is proposed. Firstly, Itti visual attention model is used to extract multiple features, then to generate a saliency map，The histogram of the target based on the saliency map, can have a better description of objectives, and then use Mean Shift algorithm to tracking. Experimental results show that improved Mean Shift algorithm is able to be applied in complex background to tracking target and tracking results are stability. 1 引言 Mean Shift方法采用核概率密度来描述目标的特征，然后利用Mean Shift搜寻目标位置。这种方法具有很高的稳定行，能够适应目标的形状、大小的连续变化，而且计算速度很快，抗干扰能力强，能够保证系统的实时性和稳定性[1]。近年来在目标跟踪领域得到了广泛应用[2-3]。但是，核函数直方图对目标特征的描述比较弱，在目标周围存在与目标颜色分布相似的物体时，跟踪算法容易跟丢目标。目前对目标特征描述的改进只限于选择单一的特征，如文献[4]通过选择跟踪区域中表示目标主要特征的Harris点建立目标模型；文献[5]将初始帧的目标模型和前一帧的模型即两者的直方图分布都考虑进来，建立混合模型；文献[6]提出了以代表图像的梯度方向信息的方向直方图为目标模型；文献[7-8]提出二阶直方图，是对颜色直方图一种改进，是以颜色直方图为基础，颜色直方图只包含了颜色分布信息，二阶直方图在包含颜色信息的前提下包含了像素的均值向量和协方差。文献[9]提出目标中心加权距离，为离目标中心近的点赋予较大的权值，离目标中心远的点赋予较小的权值。文献[4-9]都是关注于目标和目标的某一种特征。但是使用单一特征的目标模型不能适应光线及背景的变化，而且当有遮挡和相似物体靠近时，容易丢失目标；若只是考虑改进目标模型，不考虑减弱背景的干扰，得到的效果毕竟是有限的。 针对上述问题，文本结合Itti 提出的视觉注意模型[5]，将自底向上的视觉注意机制引入到Mean Shift跟踪中，提出了基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。此方法在显著图基础上建立目标模型，由此得到的目标模型是用多种特征来描述的，同时可以降低背景对目标的干扰。 2 基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法

TLD目标跟踪算法

TLD目标跟踪算法 一、算法的背景 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek 出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。 对于长时间跟踪而言，一个关键的问题是：当目标重新出现在相机视野中时，系统应该能重新检测到它，并开始重新跟踪。但是，长时间跟踪过程中，被跟踪目标将不可避免的发生形状变化、光照条件变化、尺度变化、遮挡等情况。传统的跟踪算法，前端需要跟检测模块相互配合，当检测到被跟踪目标之后，就开始进入跟踪模块，而此后，检测模块就不会介入到跟踪过程中。但这种方法有一个致命的缺陷：即，当被跟踪目标存在形状变化或遮挡时，跟踪就很容易失败；因此，对于长时间跟踪，或者被跟踪目标存在形状变化情况下的跟踪，很多人采用检测的方法来代替跟踪。该方法虽然在某些情况下可以改进跟踪效果，但它需要一个离线的学习过程。即：在检测之前，需要挑选大量的被跟踪目标的样本来进行学习和训练。这也就意味着，训练样本要涵盖被跟踪目标可能发生的各种形变和各种尺度、姿态变化和光照变化的情况。换言之，利用检测的方法来达到长时间跟踪的目的，对于训练样本的选择至关重要，否则，跟踪的鲁棒性就难以保证。 考虑到单纯的跟踪或者单纯的检测算法都无法在长时间跟踪过程中达到理想的效果，所以，TLD方法就考虑将两者予以结合，并加入一种改进的在线学习机制，从而使得整体的目标跟踪更加稳定、有效。 简单来说，TLD算法由三部分组成：跟踪模块、检测模块、学习模块；如下图所示 其运行机制为：检测模块和跟踪模块互补干涉的并行进行处理。首先，跟踪模块假设相邻视频帧之间物体的运动是有限的，且被跟踪目标是可见的，以此来估计目标的运动。 如果目标在相机视野中消失，将造成跟踪失败。检测模块假设每一个视帧都是彼此独立的，并且根据以往检测和学习到的目标模型，对每一帧图片进行全图搜索以定位目标可能出现的区域。同其它目标检测方法一样，TLD中的检测模块也有可能出现错误，且错误无非是错误的负样例和错误的正样例这两种情况。而学习模块则根据跟踪模块的结果对检测模块的这两种错误进行评估，并根据评估结果生成训练样本对检测模块的目标模型进行更新，同时对跟踪模块的“关键特征点”进行更新，以此来避免以后出现类似的

目标跟踪算法的分类

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测 （一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。 光流法 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。 二．目标跟踪 运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

“三甲”复审资料之追踪检查法手册--外科模拟应急演练

市中心医院模拟应急演练方案 目的：为配合医院的“三甲”工作评审，同时加强我院的急诊急救工作，提高相关科室的协调能力，检验医务人员应急反应能力和操作技能，规范院前院内急救流程、提高急救水平，现拟开展第二次急诊急救模拟检查。 方法：本次演练采取预先通知，充分准备的方式；由院前120 开始，模拟人扮演患者，评审办模拟家属，对照“三甲”评审细则，模拟不同场景下医务人员的诊疗抢救工作以及应急处理能力。 组织机构及人员职责： 组长： 考评人员： 人员分工：模拟人扮演患者；评审办扮演患者家属；考评人员可以根据相关内容随时中断模拟，进行提问，考评。 演练前准备：头颅CT、肺CT、胸片、下肢X线、心电图、血常规、凝血系列、血型、腹部B超等辅助资料由评 审办在演练前与相关辅助科室协商获得，并提供。 要求：各考评人员熟悉相关检查细则，各迎检科室做好充分的迎检准备，为时间拟定在9 月7 日（星期五）下午13:30进行，15:30 八楼会议室汇总。本次模拟不打分；以考评、问责为主，考察医护人员相关知识掌握情况。 模拟涉及的科室：急诊科、脑外科、胸外科、手术室、麻醉科、ICU 、其他辅助科室。

③ 开具检查至少包括：血常规、血型、凝血系列、头颅 CT 、眼眶CT 、肺CT 、胸片、右 侧下肢X 线、全腹B 超。 ④ 抢救措施至少包括：监测维持生命体征， ：建立静脉通路，氧气吸入，留置导尿；在血 液制品未到的情况下， 给予升压（706待血浆或者多巴胺等）、止血药等；（破伤风不能忘） 3、 患者没有家属，请示医院总值班，开启绿色通道。 4、 外籍人士抢救，逐级上报（汇报后上级医生是否到场抢救？） 5、 相关科室会诊：骨科、胸外科、急诊外科、神经外科、眼科、妇产科 6、 患者生命体征平稳后携带必要的抢救用品，由首诊医生和护士一起陪同进行需要离开 抢救室的检查 检查结果回报：1、头颅CT :左颞硬膜外血肿10ml ，蛛网膜下腔出血、左颞头皮血肿 ；2、眼眶CT :左眼眶外侧壁内侧壁多发骨折； 3、肺CT :肺挫伤、左 肋多发骨折、左侧血气胸，肺压缩 40% ； 4、胸片：左侧第6、7、8、9多发多段骨折，肺被压缩约 40% ； 5、右侧下肢X 线：右侧股骨干骨折、右侧胫腓骨 骨折；6、全腹B 超：左下腹见少量游离液体，肝脏、胆囊、脾脏、胰腺、双肾输尿管未见异常，子宫内可见胎儿，约孕 16周，胎位好；7、血常规：血红蛋 白49g/l ,血小板90X109/1，血型B ,凝血系列凝血酶原时间 25， 给予输红细胞10单位，血浆1500ml 临床用血审核制度 临床用血申请及查对制 6、24小时急诊服务（建 立急、危、重患者绿色通 道，有先抢救后办手续的 记录（总值班记录）

幼儿园：幼儿个案追踪分析

幼儿园新课程标准教材 教学设计( 2019 — 2020学年度第二学期 ) 学校： 年级： 任课教师： 教学反思 / 幼儿园教学反思 编订：XX文讯教育机构

幼儿个案追踪分析 教材简介:本教材主要用途为学习教案中的内容,提升自我能力、提升个人素质、提升德智体美劳等作用，本教学反思资料适用于幼儿园幼儿园科目, 学习后学生能得到全面的发展和提高。本内容是按照教材的内容进行的编写，可以放心修改调整或直接进行教学使用。 幼儿情况： 小a是一个独生子女,爸爸是教师,妈妈是个体经商者,父母都很忙,大多数时间她和爷爷奶奶在一起.爷爷奶奶的过度宠爱和过度保护,让她逐渐形成了依赖他人,自理能力差，不爱说话，不与同伴交往等个性特点.小班刚入园时,她不会自理大小便,不愿理睬别人,也不愿叫老师.爸爸妈妈为此非常着急，希望能通过老师的帮助，一方面改掉这些坏习惯，另一方面能帮助孩子愉快而正常的参与活动，促进孩子的进步和发展，形成良好的个性品质。 培养目标： 1、激发自我服务意识，乐于自我服务，学会基本的自我服务技能。 2、喜欢和小朋友交往，愿意和老师、小朋友问好并交流。 3、培养乐观开朗的个性品质。 培养措施： 1、采用鼓励表扬的方式帮助她树立自我服务的信心，萌发自我服务的意识。

2、用积极的肯定的方法教孩子学习一些自我服务的技能，提高孩子进餐、入厕、穿衣等自理能力。 3、正确分析孩子的情绪化行为，施以引导和鼓励。 4、多与孩子交谈，并耐心对待和回应孩子。 5、帮助她能够运用简单的言语和同伴进行交流，培养与同伴进行交往的行为。 案例一 小a吃饭时,每次都把饭粒洒得满桌都是,有时还要老师喂，而且常常要剩饭剩菜,趁老师不注意悄悄的去倒掉,有时又忘记不收掉菜碟子就出去玩了.有一次,我就选她做值日生,她很兴奋,我又立即对她提出要求:值日生应该把饭菜全部吃掉,而且要注意不把饭粒掉在桌子上,吃完后还得帮助大家收好菜碟子,擦好桌子 .她点点头答应了.在吃饭时,她显然很注意保持桌面的干净,在我的及时提醒下终于坚持吃完了自己的一份饭菜,我及时表扬了她,她更是喜滋滋的拿起抹布收拾起菜碟擦起桌子来了.傍晚离园时我们及时与家长取得联系，说服爸爸妈妈尽量多抽出一些时间与孩子交流，请家长多给孩子一些自己动手的机会，如自己吃饭、穿衣等，做到家园一致。从那一天起,小怡的吃饭问题终于逐步得到解决。 分析与反思: 对具有退缩行为,在生活自理方面有困难的幼儿,更应给她们锻炼的机会,教师持积极主

追踪检查法简介2.6

追踪方法学简介 一、追踪方法学定义: 追踪方法学就是对患者在整个医疗系统内获得的诊疗护理经历进行追踪。调查者可以在追踪过程中评价医疗机构以及医疗服务程序:包括医疗机构内的患者护理情况，以及在现场调研中观察到的医疗行为本身对病人的影响。追踪过程的重点在于医疗护理的质量和安全，以医疗部门的重点部门或环节为主要研究对象，对护理、治疗以及医疗服务等方面进行循证学调查。同时追踪方法学检查可以让调查者从患者角度“看”医疗服务，并进行分析，提出医疗过程存在问题及改进方法。该评价方法的核心是“以患者为中心”，强调患者安全及医疗质量的持续改进。 二、追踪方法学意义: 在医院评价应用追踪方法学等管理工具，对促进医院质量持续改进具有三方面的重要意义：首先对患者来说可以改进患者诊疗的安全和质量，改进患者服务流程；对医院员工而言可以鼓励其团队建设精神，产生系统管理的思想，较好地理解工作岗位和自身角色；对医院整体管理而言可使患者减少危险，增加患者的安全，促进医疗质量的系统提高,真正起到全面落实以患者为中心的服务与管理。 三、追踪方法学步骤: 是一种过程管理的方法学，其基本步骤包括三个方面：首先是评价者以面谈以及查阅文件方式了解医院是否开展和如何做系统性的风险管理；其次以患者个体和个案追踪式，实地访查第一线工作人员以及医院各部门的执行狀况，了解各个计划的落实程度；最后在访查过程中，各个评价委员会以会议形式讨论和交换评价结果，再深入追查有疑问的部份。 四、追踪方法学类型: 在追踪方法学中，调查者实施以下两种类型的追踪： ●个体追踪 ●系统追踪（数据使用，药物管理和感染控制） 五、个体追踪检查法中优先选择患者: 追踪目标患者的选择标准: –医疗机构诊治的前五大类患者

多目标跟踪算法

多目标跟踪算法 先来回顾下卡尔曼滤波器： 假定k k x |表示当前k 时刻目标的状态，k 1k x |+表示下一个时刻目标的状态，k z 则表示k 时刻的实际观测。一般地模型都假定为线性的： 这里的1k x +为k+1时刻目标的状态，k x 为k 时刻的状态，为状态转移矩阵，而是服从均值为0方差为的正态分布，表示由噪声等引起的干扰。卡尔曼滤波采取初步估 计： 这里的估计只是初步的估计，状态估计与实际状态的误差矩阵等于状态1k x +的的方差，即： 更新（修正）： 这里已知了实际观察，同样是假定观测与状态的似然关系是线性的，即满足： 服从一个均值为0方差为 的正态分布。 卡尔曼滤波器给出了经过更新后得到的比较合理的k+1时刻的估计为： 相应地得到了更新后方差的估计： 这里： 其实这些都是通过最小二乘法推出来的，即使得误差： 最小，而初步估计也是通过最小二乘法获得，即使得： 最小。有了上述估计方程后，便可以获得一个估计流程：

下面再介绍下贝叶斯公式 先看一个定义 马氏链： 设{} ,,,k j i E =为有限集或可列集，称()0n n X ≥为定义在概率空间()P F,,Ω上，取值于空间E 的马氏链，如果满足下面的马氏性：对一切n 10i i i ,,, 有 [][]1n 1n n n 1n 1n 00n n i X i X P i X i X i X P ----======|,,| 若左边的条件概率有定义，则称[]i X j X P 1n n ==-|为在n-1时刻状态为i,在n 时刻在j 的转移概率函数，若它与n 无关，则记为ij p ，并称为时齐的或齐次的。显然这里的马氏性接近于独立性，在一定程度上可以称为无记忆性或无后效性。 下面我们来推导贝叶斯公式： 容易由条件概率公式定义知 而 ()()()()()()( ) ()() ()( ) ()() ( )() ()()() 1 k 1 k 1k k k 1 k k 1k k k 1k k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k 1k 1k z x f dx x f x z f x f x z f z f dx x f x z f x z f z f x f x z f x z f dx z x f x z f z x f x z f x f +++++++++++++++++++++++== ? == ?? ?||||||||||||||||||||||||| 就得到了更新后的公式如下： 这里记 于是就可以得到贝叶斯滤波器跟踪流程如下： 实际上可以证明，卡尔曼滤波器是贝叶斯滤波器的一种特殊形式，由于假定噪声服从正态分布，同样地观测与状态估计的误差也是服从正态分布，那么不难得：

目标跟踪算法

clc; clear; x=[0 16 25 33 50 65 75 82 100]; y=[0 172.5 227.5 324.2 330.7 286.1 237.7 201.7 0]; plot(xx,yy); 的图为 xx = 0:.01:100; yy = spline(x,y,xx); plot(xx,yy)

Matlab画平滑曲线的两种方法（拟合或插值后再用plot即可） 分类：MATLAB2012-12-02 11:15 25540人阅读评论(4) 收藏举报自然状态下，用plot画的是折线，而不是平滑曲线。 有两种方法可以画平滑曲线，第一种是拟合的方法，第二种是用spcrv，其实原理应该都一样就是插值。下面是源程序，大家可以根据需要自行选择，更改拟合的参数。 clc,clear; a = 1:1:6; %横坐标 b = [8.0 9.0 10.0 15.0 35.0 40.0]; %纵坐标

plot(a, b, 'b'); %自然状态的画图效果 hold on; %第一种，画平滑曲线的方法 c = polyfit(a, b, 2); %进行拟合，c为2次拟合后的系数 d = polyval(c, a, 1); %拟合后，每一个横坐标对应的值即为d plot(a, d, 'r'); %拟合后的曲线 plot(a, b, '*'); %将每个点用*画出来 hold on; %第二种，画平滑曲线的方法 values = spcrv([[a(1) a a(end)];[b(1) b b(end)]],3); plot(values(1,:),values(2,:), 'g');

追踪检查方法和路径

追踪检查方法和路径 一、药事会工作开展情况 1.检查地点：药剂科 2.检查方法：抽查去年药事会工作总结中的1~2项工作内容→追溯前年有无相应工作计划→查看去年是否有相应工作执行的资料与记录→是否体现持续改进。抽查今年药事会工作计划中的1~2项工作内容→查看今年工作落实情况的资料与记录→是否体现持续改进。 二、药品采购供应管理 1.检查地点：药剂科 2.检查方法：抽查中西药各1-5个品种→查看采购计划→领导审核情况→药品招标资料→供应商资质→入库验收记录→药品贮存养护记录和现场情况→药品出库记录→调剂部门领用情况。 三、药品召回管理： 1.检查地点：药剂科 2.检查方法：抽取1条药品召回记录→查看药学部上报至相关部门的记录→查看药品召回的原因分析→追溯参与药品召回的各部门→询问各部门对该药品召回的了解程度和参与召回的过程→调阅各部门药品召回的原始记录→追溯被召回药品的最终处理结果和记录。 四、药品质量监控管理 1.检查地点：药剂科（药库、药房）、病区治疗室，护士站 2.检查方法：查看药品质量监管组织、制度及检测网络→药品质量抽查记录→查看药品储存场所设施及相关记录。

五、临床药师制建设管理 1.检查地点：药剂科、临床科室 2.检查方法：选取实施临床药师工作的临床科室→查看该专科临床药师资质→抽查1名患者，询问该临床药师为患者提供用药教育等情况→调阅该患者病历，查看临床药师参与医嘱审核和干预用药情况；同时询问医生和护士，了解临床药师参与药学监护以及为其提供合理用药培训和咨询服务情况，并调阅相关记录→查看该临床药师的药学查房记录、药历建立情况→追溯该临床药师参与本临床科室病历讨论、疑难重症会诊和危重患者的救治的资料与记录。 六、临床用药监控管理 1.检查地点：药剂科、临床科室 2.检查方法：抽取1-2例超常用药的品种（包括超说明书用药）→追溯医院是否曾对该品种的临床使用情况进行监控→查看对该品种用药处方或医嘱（超说明书用药是否执行超说明书用药的规定，病历中是否记录超说明书用药的依据，是否有医师及药师讨论意见，相关人员对超说明书用药规定的知晓情况，是否填写患者知情通知书）进行点评的记录→查看处方点评的结果是否向相关临床科室反馈并提出改进措施→查看药事管理组织和相关部门根据处方点评结果，是否采取干预措施→追溯该品种在下次的点评中是否取得改进成效→查看医院是否定期发布处方评价指标与评价结果。 七、药品调剂管理 1.检查地点：药剂科（门诊，住院药房）、临床科室 2.检查方法：抽查1-2名门诊或出院带药患者→查看所取药品（分装药品，是否有名称、剂量、批号、效期和分装日期）→询问是否接受用药交代→

目标跟踪算法的分类

运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找到所感兴趣的运动目标 (包括位置、速度及加速度等运动参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一、运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。 静态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中不发生移动，只有被监视目标在摄像机视场内运动，这个过程只有目标相对于摄像机的运动；动态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中发生了移动 (如平动、旋转或多自由度运动)，被监视目标在摄像机视场内也发生了运动，这个过程就产生了目标与摄像机之间复杂的相对运动。 1、静态背景 背景差分法 背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如天气、光照、背景扰动及背景物移入移出等特别敏感，运动目标的阴影也会影响检测结果的准确性及跟踪的精确性。其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 帧间差分法 相邻帧间差分法是通过相邻两帧图像的差值计算，获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。其对环境的适应性较强，特别是对于光照的变化适应性强，但由于运动目标上像素的纹理、灰度等信息比较相近，不能检测出完整

目标定位跟踪算法及仿真程序(修改后)

目标定位跟踪算法及仿真程序 质心算法是最简单的定位算法，如图2-1所示，四个小圆为观测站，实线三角形是目标真实的位置，假设四个圆形观测站都探测到目标的存在，则根据质心定位算法，目标的位置（x,y ）可以表示为：4 4 321x x x x x +++= ， 4 4 321y y y y y +++= ，这里观测站得位置为),(i i y x ，同理，当观测站数目为N 时，这时候的质心定位算法可以表示为： ???? ? ??? ????=??????∑ ∑ ==N i i N i i y N x N y x 1 1 11 图1 质心定位 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 质心定位算法Matlab 程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function main % 定位初始化 Length=100; % 场地空间，单位：米 Width=100; % 场地空间，单位：米 d=50; % 目标离观测站50米以内都能探测到，反之则不能 Node_number=6; % 观测站的个数 for i=1:Node_number % 观测站的位置初始化，这里位置是随机给定的 Node(i).x=Width*rand; Node(i).y=Length*rand; end % 目标的真实位置，这里也随机给定 Target.x=Width*rand; Target.y=Length*rand; % 观测站探测目标 X=[]; for i=1:Node_number

个案追踪

三级医院评审手册（加权重） 个案追踪 第一章坚持医院公益性 1.2.2.1按照规范开展住院医师规范化培训工作，做到制度、师资与经费落实，做好培训基地建设 C 要素：⑷培训率100% ⑸按时转科⑹定期考核⑺合格率≥90% 内容：随机抽取1-3名住院医师，查阅培训的轨迹（按计划轮转及考核等）。 1.3.3.1根据《中华人民共和国传染病防治法》和《突发公共卫生事件应急条例》等相关法律法规承担传染病的发现、救治、报告、预防等任务 C 要素：对特定传染病的特定人群实行医疗救助的相关制度和保障措施 内容：追踪病例，查看对结核病、艾滋病等患者的医疗救助情况。 1.3.4.1 建立院前急救与院内急诊“绿色通道”，有效衔接的工作流程。B 要素：有保障多发伤、复合伤、疑难病例的抢救治疗多部门、多科室的协调机制。 内容：急诊多发伤、复合伤、疑难病例追踪。 第二章医院服务 2.3.2.1加强急诊检诊、分诊，落实首诊负责制，及时救治急危重症患者。（★重点） C 要素：4.对急危重症患者实行“先抢救、后付费”。9.急诊患者能够得到连贯的抢救治疗。 10.医院绿色通道畅通。 内容：抽查1-2份急诊病历进行追踪。 2.4.1.1完善患者入院、出院、转科服务管理工作制度和标准，改进服务流程，方便患者。C 要素：1.制定并执行下列制度：⑴留观制度⑵入院制度⑶出院制度⑷转科制度⑸转院制度 内容：应用追踪法实地考查相关制度落实情况。 2.4.2.1有为急诊患者提供合理、便捷的入院相关制度与流程，危重患者应先抢救并及时办理入院手续。C 要素： 3.对危重患者能够做到及时抢救：⑴接诊后5分钟开始处臵。⑵院内急会诊10分钟内到位。 4.有住院指征的及时办理入院手续。 内容：抽查病例进行追踪。 第三章医院安全 3.2.3.1有危急值报告制度与处臵流程。C 要素：5.相关人员正确执行上述制度与流程。 内容：追踪相关人员正确执行上制度及流程情况。 3.3.1.1有手术患者术前准备的相关管理制度。C 要素：2.择期手术患者在手术医嘱下达前完成：⑴各项术前检查:①血常规②尿常规③感染性疾病筛查④凝血功能检查⑤心肺功能检查⑥相应的专科检查⑵病情和风险评估 ⑶履行知情同意手续 内容：检查当曰和次曰手术病历每科各2份核查上述内容。 3.3.2.1有手术部位识别标示相关制度与流程。C 要素：3.对手术侧或部位有规范统一的标记。 4.对手术标示有统一明确的规定。 5.患者送达术前准备室或手术室前，已标记手术部位。 内容：检查当曰和次曰手术病历每科各2份核查上述内容。 3.3.3.1有手术安全核查与手术风险评估制度与流程。（★重点）C 要素：5.麻醉实施前核查。 6.手术开始前核查。 7.患者离开手术室前核查。 8.准备切开皮肤前，再次核查。 9.记录项目完整并签字。

多目标跟踪方法研究综述

经过近４０多年的深入研究和发展，多目标跟踪技术在许多方面都有着广泛应用和发展前景，如军事视觉制导、机器人视觉导航、交通管 制、 医疗诊断等［１－２］。目前，虽然基于视频的多运动目标跟踪技术已取得了很大的成就，但由于视频中图像的变化和物体运动的复杂性，使得对多运动目标的检测与跟踪变得异常困难，如多目标在运动过程中互遮挡、监控场景的复杂性等问题，解决上述难题一直是该领域所面临的一个巨大挑战，因此，对视频中多目标跟踪技术研究仍然是近年来一个热门的研究课题［３－５］。 １、多目标跟踪的一般步骤 基于视频的多目标跟踪技术融合了图像处理、模式识别、人工智能、 自动控制以及计算机视觉等众多领域中的先进技术和核心思想。不同的多目标跟踪方法其实现步骤有一定的差异，但多目标跟踪的主要 流程是相同的，如图１所示，其主要包括图像预处理、 运动目标检测、多目标标记与分离、多目标跟踪四个步骤。 图１多目标跟踪基本流程图 ２、多目标跟踪方法 多目标跟踪方法可以根据处理图像或视频获取视点的多少分为两大类，一类是单视点的多目标跟踪，另一类就是多视点的多目标跟踪。 ２．１单视点的方法 单视点方法是针对单一相机获取的图像进行多目标的检测和跟踪。该方法好处在于简单且易于开发，但由于有限的视觉信息的获取，很难处理几个目标被遮挡的情况。 块跟踪（Ｂｌｏｂ－ｔｒａｃｋｉｎｇ）是一种流行的低成本的跟踪方法［６－７］。这种方法需要首先在每一帧中提取块，然后逐帧寻找相关联的块，从而实现跟 踪。 例如ＢｒａＭＢＬｅ系统［８］就是一个基于已知的背景模型和被跟踪的人的外表模型计算出块的似然性的多块跟踪器。这种方法最大的不足之处在于：当由于相似性或者遮挡，多个目标合并在一起时，跟踪将导致失败。因此，可以取而代之的方法是通过位置、外观和形状保留清晰目标的状态。文献［９］利用组合椭圆模拟人的形状，用颜色直方图模拟不同人的外观，用一个增强高斯分布模拟背景以便分割目标，一旦场景中发现对应于运动头部的像素，一个ＭＣＭＣ方法就被用于获取多个人的轮廓的最大后验概率，在单相机的多人跟踪应用中取得了非常有意义的结果。Ｏｋｕｍａ等人提出了一种将Ａｄａｂｏｏｓｔ算法和粒子滤波相结合的方法［１０］。该方法由于充分利用了两种方法的优点，相比于单独使用这两种方法本身，大大降低了跟踪失败的情形，同时也解决了在同一框架下检测和一致跟踪的问题。Ｂｒｏｓｔｏｗ等人提出了一个用于在人群中检测单个行人的特征点轨迹聚类的概率框架［１１］。这个框架有一个基本假设是一起运动的点对可能是同一个个体的一部分，并且把它用于检测和最终的跟踪。对于完全和部分遮挡目标以及外观变化，这些方法和另外一些相似的方法都有很大的局限性。 为了解决遮挡问题，一系列单视点跟踪技术应运而生。典型的方法 是利用块合并来检测遮挡的发生［１２］。当被跟踪的点消失， 跟踪特征点的方法就简单的将其作为一个被遮挡特征点。近年来，基于目标轮廓和外观的跟踪技术利用隐含的目标到相机的深度变化来表示和估计目标间的遮挡关系。但大多数方法都只能解决部分遮挡，不能解决完全被遮挡 的情况。 另外，小的一致运动被假设为是可以从遮挡视点中可以预测运动模式的，这些给没有预测运动的较长时间的遮挡的处理带来问题。尽管这些单视点的方法有较长的研究历史，但这些方法由于不能明锐的 观察目标的隐藏部分，因此不能很好地解决有２或３个目标的遮挡问题。 ２．２多视点的方法 随着复杂环境中对检测和跟踪多个被遮挡的人和计算他们的精确 位置的需要，多视点的方法成为研究的热点。 多视点跟踪技术的目的就是利用不同视点的冗余信息，减少被遮挡的区域，并提供目标和场景的３Ｄ信息。尽管通过相机不能很好地解决目标跟踪问题，但却提出了一些很好的想法，如选择最佳视点，但这些方法都以实际环境模型和相机校正为特征。 ９０年代后半期，在很多文献中给出了多视点相关的多目标跟踪方法。 比如利用一个或多个相机与观察区域相连的状态变化映射，同时给出一系列的行为规则去整合不同相机间的信息。利用颜色在多个视点中进行多目标的跟踪的方法，该方法模拟了从基于颜色直方图技术的 背景提取中获得的连接块并应用其去匹配和跟踪目标。 除此之外，也有在原来的单视点跟踪系统进行扩展的多视点跟踪方法。该方法主要是通过一个预测，当预测当前的相机不在有一个好的视点时，跟踪就从原来凯斯的那个单相机视点的跟踪转换到另外一个相机，从而实现多视点的跟踪。基于点与它对应的极线的欧氏距离的空间匹配方法、贝叶斯网络和立体相对合并的方法都是多目标多视点跟踪的常见方法。尽管这些方法都试图去解决遮挡问题，但由于遮挡的存在，基于特征的方法都不能根本解决，其次，这些方法中的遮挡关系的推理一般都是根据运动模型，卡尔曼滤波或者更普遍的马尔科夫模型的时间一致性来进行的。因此，当这个过程开始发散，这些方法也不能恢复遮挡关系。 最近一种基于几何结构融合多个视点信息的Ｈｏｍｅｇｒａｐｈｉｃｏｃｃｕｐａｎｃｙｃｏｎｓｒｒａｉｎｔ（ＨＯＣ）［１２］方法，可以通过在多场景平台对人的定位来解决遮挡问题。仅采用随时间变化的外表信息用于从背景中检测前景，这使得在拥挤人流的场景中的外表遮挡的解决更健壮。利用多视点中的前景信息，主要是试图找到被人遮挡的场景点的图像位置，然后这些被遮挡的信息用于解决场景中多个人的的遮挡和跟踪问题。在这种思想指导下，Ｍｉｔｔａｌ，Ｌｅｉｂｅ，Ｆｒａｎｃｏ等的研究工作和机器人导航中基于遮挡网格的距离传感器的并行工作是相似的，这些方法在融合３Ｄ空间信息的时候需要进行校正相机。但ＨＯＣ方法是完全基于图像的，仅需要２Ｄ结构信息进行图像平面的融合。当然也有另外一些不需要进行相机校正的算法被提出，但需要学习一个与相机最小相关的信息。在目标跟踪过程中，由于这些方法依赖于单个相机的场景，对于拥挤场景中目标分布密度增加九无能为力了。在ＨＯＣ的多视点的目标跟踪中，对于任何单一相机的场景，或者相机对的场景，都不需要进行定位和跟踪目标，而是从所有相机的场景中收集证据，形成一个统一的框架，由于该方法能够从多个时间帧的场景中进行场景被遮挡概率的全局轨迹优化，因此可以同时进行检测和跟踪。 ３、总结 动态目标检测与跟踪是智能监控系统的重要组成部分，它融合了图像处理、模式识别、自动控制及计算机应用等相关领域的先进技术和研究成果，是计算机视觉和图像编码研究领域的一个重要课题，在军事武器、工业监控、交通管理等领域都有广泛的应用。尤其是对于多目标检测与跟踪中的遮挡与被遮挡的处理，对提高智能监控中目标的行为分析有着重要的意义。随着监控设备的发展和设施的铺设，多视点的场景图像是很容易得到的，因此借助信息融合的思想，充分利用不同角度对目标的描述信息，可以很大地改进目前基于单视点的多目标检测和跟踪的精度，能够很好地解决单视点方法中不能很好解决的遮挡问题。参考文献 ［１］胡斌，何克忠．计算机视觉在室外移动机器人中的应用．自动化学报，２００６，３２（５）：７７４－７８４． ［２］Ａ．Ｏｔｔｌｉｋ，Ｈ．－Ｈ．Ｎａｇｅｌ．ＩｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＭｏｄｅｌ－ＢａｓｅｄＶｅｈｉｃｌｅＴｒａｃｋｉｎｇｉｎＶｉｄｅｏＳｅｑｕｅｎｃｅｓｏｆＩｎｎｅｒ－ＣｉｔｙＩｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ，２００８，８０（２）：２１１－２２５．多目标跟踪方法研究综述 苏州联讯图创软件有限责任公司 陈宁强 ［摘要］文章对目前现有的多目标跟踪方法从信息获取的不同角度进行了综述。主要分析比较了目前单视点和多视点目标跟踪方 法对于目标遮挡问题的处理性能，并指出多视点的基于多源信息融合的思想，可以较好地解决场景中目标的遮挡问题。［关键词］单视点多视点目标跟踪信息融合基金项目：本文系江苏省自然科学基金（ＢＫ２００９５９３）。 作者简介：陈宁强（１９７３－），男，江苏苏州人，工程师，主要研究方向：ＧＩＳ、模式识别和图像处理与分析。 目标跟踪多目标标记与分离 匹配 目标模型 运动检测当前帧图像 背景提取 去噪 ＲＯＩ 预处理 视频序列 （下转第２６页）