基于視覺(jué)注意的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng).pdf

1、視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)核心問(wèn)題，在軍事、視頻監(jiān)控、等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。本文主要針對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析應(yīng)用于智能交通的場(chǎng)景，重點(diǎn)研究了基于注意機(jī)制的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、單體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、以及多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之間跟蹤焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移三個(gè)方面的問(wèn)題，并加以實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)。
　　 本文按照基于注意力機(jī)制的顯著區(qū)域的提取、顯著區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤焦點(diǎn)的保持，以及顯著區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移的流程來(lái)撰寫(xiě)。
　　 首先在顯著區(qū)域提取部

2、分，提出基于視覺(jué)注意機(jī)制的目標(biāo)檢測(cè)算法。通過(guò)引入注意力機(jī)制概念，結(jié)合圖像的動(dòng)態(tài)特征和靜態(tài)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。對(duì)傳統(tǒng)的基于動(dòng)態(tài)特征的目標(biāo)檢測(cè)方式進(jìn)行改進(jìn)：結(jié)合混合高斯建模以及幀間差分法進(jìn)行前景提取，并在圖像的最佳尺度中進(jìn)行圖像填充，有效解決了檢測(cè)目標(biāo)的空洞現(xiàn)象，同時(shí)在背景更新中提出局部更新方法，避免局部背景突變而發(fā)生誤檢;基于靜態(tài)特征的目標(biāo)檢測(cè)根據(jù)提取的顯著區(qū)域保持原始物體的一致性特點(diǎn)，從面積和體積上對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行約束，成功解決因形態(tài)學(xué)作用而“

3、膨脹“現(xiàn)象。
　　 其次在顯著區(qū)域內(nèi)跟蹤焦點(diǎn)的保持方面，提出對(duì)于跟蹤區(qū)域顯著性的保持以及連續(xù)跟蹤的算法。一旦確定跟蹤顯著區(qū)域，保持該區(qū)域的顯著性大小，抑制其他顯著區(qū)域的顯著性。在此基礎(chǔ)上，保持對(duì)該區(qū)域內(nèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)連續(xù)跟蹤。并在跟蹤過(guò)程中提出了基于粒子濾波的多相似度的條件密度跟蹤算法。改進(jìn)了粒子濾波的重采樣過(guò)程，利用區(qū)域局部性原理，使權(quán)值大的粒子周?chē)植驾^多的粒子，有效地較少了粒子的貧化現(xiàn)象，然后對(duì)圖像中的各個(gè)方向進(jìn)行跟蹤，將非剛