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文檔簡介
1、多目標(biāo)檢測與跟蹤涉及圖像處理、模式識別等多個技術(shù)領(lǐng)域，是計算機視覺系統(tǒng)中的重要課題。本文采用能實時獲取水平方向360°場景圖像的全方位視覺裝置，設(shè)計并驗證了一種新的多運動目標(biāo)檢測與跟蹤方法。本文在綜述目前國內(nèi)外多目標(biāo)跟蹤的研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，主要完成了以下研究工作： 在運動目標(biāo)檢測方面，提出了幀差法和背景減除法相結(jié)合的目標(biāo)檢測方法。利用該方法檢測出運動區(qū)域并二值化圖像，應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去除圖像中的噪聲，通過連通域標(biāo)識和碎片合并得到各
2、個運動目標(biāo)，并提取各運動目標(biāo)的物理屬性參數(shù)，通過實時更新背景，提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。 基于Kalman濾波器和匹配矩陣方法，設(shè)計了多目標(biāo)跟蹤算法。所設(shè)計的算法用Kalman濾波器預(yù)測運動目標(biāo)的狀態(tài)；用匹配矩陣解決多目標(biāo)跟蹤中多個目標(biāo)的遮擋、遮擋目標(biāo)分離、目標(biāo)消失、目標(biāo)新出現(xiàn)等情況。實驗結(jié)果證明了所提出方法的有效性。 最后，基于Directshow和OpenCV圖形處理庫，以C++為開發(fā)語言，設(shè)計開發(fā)了一個多目標(biāo)檢測與跟蹤
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