嵌入式視頻跟蹤算法的研究.pdf

1、本文在初步完成嵌入式視頻跟蹤系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)和系統(tǒng)軟硬件選擇的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)進(jìn)行了自動(dòng)檢測(cè)和跟蹤算法開發(fā)。自動(dòng)視頻檢測(cè)和跟蹤算法開發(fā)是本文的核心內(nèi)容。 通過大量的試驗(yàn)和分析，論文完成了室內(nèi)、室外復(fù)雜場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤算法開發(fā)工作，并利用matlab順利通過了仿真和驗(yàn)證。論文的主要貢獻(xiàn)有： 完成了嵌入式視頻跟蹤系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，包括系統(tǒng)開發(fā)流程、軟硬件選擇、軟硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)功能模塊的劃分等。 結(jié)合Otsu法

2、和數(shù)學(xué)形態(tài)法，提出了利用三幀差分圖分割的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法。此運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法簡(jiǎn)單，速度快，自適應(yīng)性強(qiáng)，需要較少的內(nèi)存，適于硬件實(shí)現(xiàn)，符合嵌入式系統(tǒng)特點(diǎn)的要求；對(duì)單個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)效果都良好。 提出了利用卡爾曼濾波預(yù)測(cè)方法配合特征匹配進(jìn)行跟蹤的算法。利用卡爾曼濾波殘差與增益進(jìn)行卡爾曼濾波濾波自修正，并通過被跟蹤物體的實(shí)際軌跡對(duì)運(yùn)動(dòng)模型參數(shù)進(jìn)行卡爾曼濾波運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的調(diào)整進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)估計(jì)，再配合特種匹配進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。該跟蹤算法簡(jiǎn)單，速