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文檔簡介
1、運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤系統(tǒng)可以從相機(jī)拍攝的圖像序列中識別、定位運(yùn)動目標(biāo),發(fā)送導(dǎo)引信號控制云臺轉(zhuǎn)動從而改變攝像機(jī)視軸,使它指向運(yùn)動目標(biāo)。運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)作為機(jī)器視覺與圖像處理技術(shù)一個(gè)重要分支,在國防領(lǐng)域和日常生活方面有著廣泛的應(yīng)用,例如導(dǎo)彈制導(dǎo)、主動視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等。研究運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤系統(tǒng)需解決兩個(gè)主要問題:1)如何從圖像序列中準(zhǔn)確快速的定位運(yùn)動目標(biāo);2)如何準(zhǔn)確的控制云臺跟蹤運(yùn)動目標(biāo)。本文開展的研究工作如下:
首先,
2、在運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤方面,分析比較了幀差分法、背景差分法等常用的運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的特點(diǎn),采用光流法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)的識別與跟蹤,但通用的光流算法耗時(shí)較大,不能滿足實(shí)時(shí)性要求,且要求兩幀間圖像運(yùn)動較小,不能識別跟蹤快速的運(yùn)動,所以采用基于金字塔分層的LK光流算法,該方法不僅計(jì)算量小,而且能夠識別跟蹤較快的運(yùn)動。在VC++6.0環(huán)境下利用OpenCV庫對算法進(jìn)行驗(yàn)證,并在實(shí)際跟蹤環(huán)境下對算法進(jìn)行性能測試。
其次,云
3、臺采用了基于圖像的視覺伺服控制結(jié)構(gòu),由于云臺控制信號始終滯后于圖像采集時(shí)間,為減小滯后的影響,采用卡爾曼濾波對位置進(jìn)行預(yù)測。同時(shí)為解決云臺跟蹤系統(tǒng)模型的不確定性,本文完成了PID參數(shù)及前饋系數(shù)的模糊整定方法的研究并進(jìn)行仿真分析。利用MATLAB對本文實(shí)現(xiàn)的算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)的PID+前饋控制方法進(jìn)行比對。
最后,對實(shí)驗(yàn)平臺的軟硬件進(jìn)行了設(shè)計(jì),完成運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤系統(tǒng)的搭建,進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤實(shí)驗(yàn)測試。實(shí)際系統(tǒng)采用
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