基于場(chǎng)景變化的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、在應(yīng)用場(chǎng)景的背景多樣和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)形式多變的情況下,應(yīng)用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)將給人們的工作帶來(lái)很多方便,但是在場(chǎng)景變化的情況下,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤中的背景建模、干擾檢測(cè)、陰影消除和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤等關(guān)鍵問(wèn)題變得更為復(fù)雜?,F(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法精度不高或?qū)崟r(shí)性差。因此對(duì)基于場(chǎng)景變化的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研進(jìn)行究具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。
  在這種背景下,本文在分析和了解已有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的基礎(chǔ)上,深入研究

2、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤中的圖像預(yù)處理、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤三個(gè)關(guān)鍵技術(shù),進(jìn)行了一些改進(jìn)和新的嘗試。主要成果有:
  (1)研究了圖像預(yù)處理技術(shù)的噪聲濾除和圖像分割技術(shù)。闡述了噪聲濾除中均值濾波、中值濾波和小波濾波的基本原理和具體做法,并對(duì)它們進(jìn)行分析和仿真實(shí)驗(yàn)比較。在圖像分割技術(shù)中闡述了幾種邊緣檢測(cè)算子和二維最大類間差方差法,并利用遺傳算法的并行計(jì)算和智能搜索特性對(duì)二維最大類間方差法進(jìn)行了改進(jìn)。
  (2)針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

3、研究中面臨的問(wèn)題,本文對(duì)基于光流場(chǎng)的檢測(cè)算法、基于幀間差分的檢測(cè)算法和基于背景消減的檢測(cè)算法進(jìn)行了研究,具體闡述了改進(jìn)K-均值聚類的背景模型和混合高斯背景模型。給出了一種基于三向量背景模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)算法,在HSV顏色空間進(jìn)行背景建模,根據(jù)背景的混亂程度和各種干擾情況,進(jìn)行模型更新,利用陰影的色度、亮度和交叉熵特征濾除陰影的影響,并對(duì)算法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,在實(shí)時(shí)性和檢測(cè)效果上均取得了較好的結(jié)果。
  (3)對(duì)現(xiàn)存的各種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)

4、跟蹤算法進(jìn)行了研究。在總結(jié)基于模型的跟蹤算法、基于特征的跟蹤算法和基于區(qū)域的跟蹤算法的基本思想和優(yōu)缺點(diǎn),以及具體闡述基于卡爾曼濾波的跟蹤算法、基于CamShift的跟蹤算法、基于MeanShift的跟蹤算法和基于粒子濾波的跟蹤算法的基礎(chǔ)上,本文對(duì)傳統(tǒng)的粒子濾波算法進(jìn)行了改進(jìn),采用色度、亮度和邊緣信息進(jìn)行特征匹配,對(duì)這些特征賦予不同的優(yōu)先級(jí),并與MeanShift算法相結(jié)合,使運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的速度和精度有了很大提高。
  (4)最后,

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