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文檔簡介
1、運(yùn)動目標(biāo)軌跡分類與識別是運(yùn)動分析中的基本問題,它的功能是解釋所監(jiān)視場景中發(fā)生的事件,對所監(jiān)視場景中運(yùn)動目標(biāo)軌跡的行為模式進(jìn)行分析與識別,智能地做出自動分類;由當(dāng)前目標(biāo)所處的狀態(tài)對將要發(fā)生的事件進(jìn)行預(yù)測,根據(jù)要求對異常事件進(jìn)行報(bào)警,從而達(dá)到安全監(jiān)控的目的。本文對運(yùn)動目標(biāo)軌跡分類與識別作了較深入的研究,主要工作如下: 1.提出了一種新的真實(shí)場景中運(yùn)動目標(biāo)軌跡有效性判斷的方法。在目標(biāo)跟蹤過程中由于刮風(fēng)等的影響而使一些軌跡受噪聲嚴(yán)重干擾
2、,本文基于軌跡長度、軌跡上點(diǎn)坐標(biāo)值的方差以及運(yùn)動目標(biāo)相鄰兩幀運(yùn)動方向的角度,對真實(shí)場景中跟蹤到的軌跡預(yù)處理,進(jìn)行有效性判斷從而獲得有效的軌跡,為進(jìn)一步軌跡分類提供樣本。 2.應(yīng)用K均值自動聚類算法,提出了一種新的基于軌跡空間相似距離的軌跡分類算法,對以上獲得的有效軌跡進(jìn)行分類。結(jié)果表明該算法分類效果較好,最后獲得兩個真實(shí)場景中6類軌跡共305個軌跡樣本,為進(jìn)一步的軌跡識別奠定基礎(chǔ)。 3.深入研究了隱馬爾可夫模型的三大經(jīng)典
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