運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺研究的重要領(lǐng)域，本論文研究運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤的算法和模型，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)在動(dòng)態(tài)場景下高效和具有高檢測(cè)率的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)。我們分析和比較了常用的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)和跟蹤算法，在相位差方法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了結(jié)合Canny-like顯著區(qū)域提取法，圖像分割和多種物體跟蹤方法的動(dòng)態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)。
　　本文的工作主要包括以下幾個(gè)方面：
　　1.在運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)方面，本文詳細(xì)分析了動(dòng)態(tài)

2、場景下運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)的相位差方法，在理論和實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上指出了這種方法的缺點(diǎn)和應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)需要解決的問題。針對(duì)這些缺點(diǎn)和問題，我們提出了解決的方法。首先，我們?cè)O(shè)計(jì)了高效的Canny-like顯著區(qū)域提取器，用于從受干擾的運(yùn)動(dòng)顯著圖中提取顯著區(qū)域。其次，我們提出了使用圖像分割結(jié)果進(jìn)行顯著區(qū)域合并的方法，用于將檢測(cè)結(jié)果從顯著區(qū)域擴(kuò)展到整個(gè)運(yùn)動(dòng)物體。第三，我們根據(jù)運(yùn)動(dòng)物體在連續(xù)的顯著圖中的位置特性，使用顯著區(qū)域交集法獲得了較為精確的運(yùn)動(dòng)物體邊框。

3、理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明我們的方法能高效可靠地檢測(cè)出動(dòng)態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)物體，適合用于實(shí)際的系統(tǒng)。
　　2.在物體跟蹤方面，本文分析、實(shí)現(xiàn)和比較了常用的均值偏移算法和粒子濾波器算法，指出了它們的特點(diǎn)，論述了將它們集成到運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)系統(tǒng)中的可行性。我們?cè)谙到y(tǒng)中使用物體跟蹤算法實(shí)現(xiàn)兩個(gè)目標(biāo)：對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行跟蹤，提高結(jié)果反饋的實(shí)時(shí)性和連續(xù)性；對(duì)感興趣的物體進(jìn)行跟蹤。
　　3.在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方面，我們使用了多線程等技巧提高了系統(tǒng)的效率，可靠性