跟蹤系統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在民用領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，在智能監(jiān)控、交通管控方面尤為重要，對(duì)于防止事故發(fā)生以及對(duì)事故發(fā)生原因分析和問題解決具有重要的參考價(jià)值。該類應(yīng)用場(chǎng)所一般要求全天候監(jiān)控，在夜間低照度環(huán)境下以及工作場(chǎng)所無人監(jiān)管狀態(tài)下，檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性將得到很大的考驗(yàn)，尤其是系統(tǒng)在低照度環(huán)境下的工作性能，已經(jīng)越來越成為該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。
　　本文基于跟蹤對(duì)象和水平跟蹤原理，設(shè)計(jì)了水平跟蹤硬件平臺(tái)，對(duì)控制系統(tǒng)芯片進(jìn)行選型，并設(shè)計(jì)符合驅(qū)動(dòng)步進(jìn)

2、電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)的驅(qū)動(dòng)電路;在此基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)其它硬件進(jìn)行選型;對(duì)步進(jìn)電機(jī)的控制采用了基于模糊PID的閉環(huán)控制算法，使得整個(gè)過程得以持續(xù)穩(wěn)定的進(jìn)行;在控制過程中，同時(shí)采用了細(xì)分控制，增加轉(zhuǎn)動(dòng)的穩(wěn)定性。運(yùn)用基于UT變換的卡爾曼濾波算法對(duì)獲取的目標(biāo)序列圖像中的動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)，通過在卡爾曼濾波的校正階段，對(duì)均值的處理采用UT變換的方法，使得改進(jìn)后的算法可以工作與非線性系統(tǒng)下，較好的實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)。針對(duì)低照度目標(biāo)序列圖像采用對(duì)數(shù)處理算法增

3、強(qiáng)時(shí)高頻噪聲也會(huì)同時(shí)被放大的問題，使用高斯濾波和直方圖均衡化處理算法相結(jié)合的方法達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。對(duì)增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行HOG特征的提取，在經(jīng)過SVM訓(xùn)練器訓(xùn)練以后形成最終的檢測(cè)子，實(shí)現(xiàn)對(duì)低照度下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。
　　在MATLAB軟件環(huán)境下，對(duì)文中所用到的模糊PID算法進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明，該算法可以使系統(tǒng)在很短的時(shí)間內(nèi)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài);對(duì)目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了仿真和實(shí)現(xiàn)，證明了算法的穩(wěn)定性和可用性;通過對(duì)文中所用到的增強(qiáng)算法進(jìn)行