基于特征點(diǎn)的運(yùn)動車輛目標(biāo)檢測與跟蹤.pdf

1、智能視覺監(jiān)控作為圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)涉及多學(xué)科的研究前沿，它不僅有極其重要的科學(xué)意義和廣闊的應(yīng)用前景，同時(shí)更富有巨大的挑戰(zhàn)性。不同的智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)所肩負(fù)的任務(wù)也是各不相同，目前針對不同的研究對象已經(jīng)開發(fā)了許多監(jiān)控系統(tǒng)和相關(guān)算法。但是，運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤仍然是最基礎(chǔ)的兩項(xiàng)核心技術(shù)，它們是后續(xù)的各種高級處理和應(yīng)用的基石，也是視覺監(jiān)控系統(tǒng)自動化、智能化和實(shí)時(shí)應(yīng)用的關(guān)鍵。 本文以攝像機(jī)處于運(yùn)動狀態(tài)下輸出的視頻圖像序列為研究

2、對象，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)有效的運(yùn)動車輛目標(biāo)的檢測與跟蹤系統(tǒng)。在攝像機(jī)運(yùn)動的條件下，僅僅靠單一的檢測算法很難分割出完整的運(yùn)動目標(biāo)。本文利用圖像中的感興趣點(diǎn)(特征點(diǎn))的信息，通過背景補(bǔ)償很好的消除了攝像機(jī)自運(yùn)動對運(yùn)動目標(biāo)檢測分割的影響。其中在關(guān)鍵的對應(yīng)點(diǎn)的跟蹤匹配過程中，提出了一個(gè)基于金字塔模型的特征光流稀疏迭代算法，該算法在特征光流的計(jì)算中采用由粗到細(xì)的金字塔層級匹配算法，能夠檢測大的運(yùn)動速度并且具有更好的匹配精度。同時(shí)還嘗試了極線幾何在對應(yīng)點(diǎn)搜