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文檔簡介
1、智能攝像機具有成本低廉、部署方便、本地處理以及無線傳輸?shù)葍?yōu)點，是未來構建大規(guī)模智能監(jiān)控系統(tǒng)的關鍵部件。然而，基于智能攝像機的目標檢測跟蹤算法，面臨著內(nèi)存受限、處理能力有限及能源有限等諸多挑戰(zhàn)，如何為此類嵌入式設備設計輕量級的目標檢測跟蹤算法成為一大研究熱點。
本研究主要內(nèi)容包括：⑴智能攝像機資源受限情況下的輕量級目標檢測算法研究。針對智能攝像機資源(內(nèi)存、處理能力等)受限，本文設計了基于塊壓縮感知的背景差分檢測算法，融合了塊級
2、別的差分器和像素級別的差分器，并對算法有效性進行了分析和討論。在塊級別的差分器中，將高維空間中的原圖像塊向量表示通過壓縮感知投影到低維空間中，能夠在保證差分器性能的同時降低存儲需求。實驗表明本文所提出的目標檢測算法具有低存儲需求、強魯棒性等優(yōu)點。⑵目標樣本有限和存在遮擋情況下的目標跟蹤算法研究。面對場景中目標遮擋和目標樣本有限的難題，本文設計了基于二值化支持向量機的協(xié)同跟蹤算法，將生成式跟蹤模型和判別式跟蹤模型有效融合，提出了Co ar
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