基于雙目視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤算法研究.pdf

1、基于雙目視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)是在雙目視覺技術(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)視頻圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與提取，并對(duì)感興趣的目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)跟蹤的過程。其主要過程是通過雙目相機(jī)得到具有深度信息的圖像，結(jié)合深度圖像和灰度圖像對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，計(jì)算出每一幀圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和大?。蝗缓髮⒚恳粠瑘D像中具有相同特性的目標(biāo)關(guān)聯(lián)起來，得到目標(biāo)的位置、速度、加速度等信息；最后得到目標(biāo)在視場(chǎng)中完整的行駛軌跡。本課題以四旋翼無人機(jī)地面目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)為研究對(duì)象，對(duì)基于雙目

2、視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤算法進(jìn)行了研究。
　　首先，針對(duì)雙目視覺系統(tǒng)，通過對(duì)現(xiàn)有標(biāo)定算法進(jìn)行分析，選擇并使用了精確度和靈活度適中的張氏標(biāo)定法對(duì)雙目相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，并對(duì)其標(biāo)定原理和計(jì)算過程進(jìn)行了分析，得到了相機(jī)的內(nèi)、外參數(shù)，并對(duì)輸出的圖像進(jìn)行了校正；針對(duì)無人機(jī)實(shí)時(shí)跟蹤的要求，采用了速度比較快的BM立體匹配算法對(duì)左右圖像進(jìn)行匹配，得到具有深度信息的圖像。
　　其次，針對(duì)旋翼無人機(jī)對(duì)地面目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)的背景運(yùn)動(dòng)問題，在比較分析了常用

3、背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法的基礎(chǔ)上，采用了SURF算法對(duì)相鄰兩幀圖像的背景部分進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)；然后通過仿射變換矩陣對(duì)視頻圖像進(jìn)行校正；最后針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)過程中出現(xiàn)的光照變化、樹葉擾動(dòng)等干擾，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過程中采用了一種結(jié)合深度圖像和灰度圖像的三幀差分算法，增加了目標(biāo)檢測(cè)的精確度，為后續(xù)的跟蹤算法提供準(zhǔn)確的目標(biāo)模版。
　　最后，在檢測(cè)出待跟蹤目標(biāo)的基礎(chǔ)上采用Camshift算法進(jìn)行跟蹤，并結(jié)合Kalman濾波算法對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)跟