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文檔簡(jiǎn)介
1、煤礦井下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤是礦區(qū)視頻監(jiān)控中十分重要的一個(gè)問(wèn)題,對(duì)于煤礦的安全生產(chǎn)、事故后的報(bào)布情況以及及時(shí)報(bào)警和聯(lián)動(dòng)處理都有重要意義。目前關(guān)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的算法很多,但仍未有一個(gè)通用算法適用各種場(chǎng)合。光流法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用,本文詳細(xì)介紹了目前常用的幾種跟蹤算法,與光流法相比,說(shuō)明了光流法的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)也指出其不足,并針對(duì)不足之處提出改進(jìn),最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性。本文的主要工作如下:
介紹了三
2、種經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法:背景差分法、幀差法,光流法,具體論述了三種算法的理論,比較了各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。背景差分法檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)容易出現(xiàn)“拖尾”現(xiàn)象,而且對(duì)背景的動(dòng)態(tài)變化比較敏感;幀差法計(jì)算量小,所檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有“空洞”;光流法在攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)的情況下亦能檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),但其抗噪聲性能差,同時(shí)也不能十分精確的檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的完整輪廓。
針對(duì)煤礦井下的高躁、光照變化大等問(wèn)題,本文將光流法與邊緣檢測(cè)算法相結(jié)合,提出了一種基于改進(jìn)
3、光流的多特征融合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析各種邊緣算子,確定采用改進(jìn)的Prewitt算子檢測(cè)物體邊緣,得到較完整的物體輪廓信息;考慮到傳統(tǒng)光流算法在實(shí)時(shí)性、抗噪性方面的缺點(diǎn),本文首先采用抗噪性較強(qiáng)的SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)檢測(cè)角點(diǎn),然后采用改進(jìn)分層光流法估計(jì)光流矢量,提高算法實(shí)時(shí)性,對(duì)于礦下光照變化問(wèn)題,本文又提出基于分層光流的特征點(diǎn)軌跡向前向后誤差法,剔除了光流誤匹配點(diǎn);最后將物體邊緣信息與光流運(yùn)動(dòng)信息融合,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對(duì)結(jié)果進(jìn)行
4、精處理,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠檢測(cè)到較完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
針對(duì)礦下目標(biāo)重疊與部分遮擋等問(wèn)題,本文提出了基于特征光流及模板更新的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。通過(guò)比較圖像灰度方差確定初始模板,采用特征光流估計(jì)初始模板在下一幀的搜索區(qū)域,減少匹配時(shí)間,根據(jù)Hausdorff距離判斷模板相似度,對(duì)于偏差較大的模板采用自適應(yīng)加權(quán)模板更新法進(jìn)行模板更新。仿真結(jié)果表明該算法能夠?qū)崿F(xiàn)礦下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定跟蹤,且對(duì)部分遮擋的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)也能實(shí)現(xiàn)持續(xù)跟蹤。<
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