基于多攝像機(jī)信息融合的目標(biāo)跟蹤.pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩54頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、視頻監(jiān)控技術(shù)作為平安城市戰(zhàn)略的一項(xiàng)重要技術(shù)保障而得到各級(jí)政府的充分重視和有力推動(dòng),在視頻監(jiān)控中如何有效地、自動(dòng)地跟蹤與分析目標(biāo)越來(lái)越受到人們的關(guān)注。采用多攝機(jī)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤與分析可以有效擴(kuò)大監(jiān)視角度,解決單個(gè)攝像機(jī)中目標(biāo)遮擋及景深難題,有效克服單個(gè)攝像機(jī)中存在的盲點(diǎn)問(wèn)題。
   本文從信息融合的角度出發(fā),提出了一種新的多攝像機(jī)目標(biāo)匹配方法。本文采用了具有局部特性的小波顯著特征作為目標(biāo)匹配的線(xiàn)索。該特征利用了小波的多分辨率分析和空頻

2、分析特性,檢測(cè)能表示圖像重要信息的顯著點(diǎn),根據(jù)顯著點(diǎn)的位置提取其鄰域的顏色信息。在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中,本文首先利用直接目標(biāo)匹配法進(jìn)行多攝像機(jī)間的目標(biāo)匹配,通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析了該方法的有效性。其次,采用特征模型法對(duì)直接目標(biāo)匹配法進(jìn)行改進(jìn)。模型法有記憶歷史特征的特點(diǎn),且能被自適應(yīng)更新。匹配時(shí)是判斷目標(biāo)的顯著特征與模型的相似度情況。
   本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于融合了不同攝像機(jī)提取到的信息,將小波顯著特征應(yīng)用到多攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的范疇,運(yùn)用模型方法

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論