基于序列圖像信息融合的目標(biāo)識(shí)別與計(jì)數(shù)技術(shù)研究.pdf

1、目前，多數(shù)基于計(jì)算機(jī)視覺的計(jì)數(shù)系統(tǒng)采用攝像機(jī)靜止、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的被動(dòng)視覺技術(shù)，這一模式受到攝像機(jī)視野與拍攝角度的限制。本文研究了基于序列圖像信息融合的視覺計(jì)數(shù)技術(shù)，這一技術(shù)采用類似主動(dòng)視覺的方法，通過移動(dòng)攝像機(jī)不斷改變拍攝位置和角度，突破視野的限制，從不同角度拍攝目標(biāo)圖像，形成圖像序列，通過融合圖像序列中各幀圖像的信息，描繪出目標(biāo)的相對分布情況并得出計(jì)數(shù)值。 本文針對這一問題做了以下幾方面的工作：對比了現(xiàn)有的棒材端面識(shí)別算法；采用

2、了以圖像運(yùn)動(dòng)估計(jì)為基礎(chǔ)，從歷史數(shù)據(jù)預(yù)測各目標(biāo)的當(dāng)前位置再進(jìn)行對位的多目標(biāo)跟蹤方法；從理論上指出了六參數(shù)模型的應(yīng)用范圍與限制；采用了基于角點(diǎn)檢測的特征點(diǎn)提取算法和運(yùn)動(dòng)矢量算法；針對棒材目標(biāo)的對位問題采用了基于上下文的對位算法；針對圖像識(shí)別過程中存在的噪聲問題，采用了基于卡爾曼濾波器的平滑算法，推導(dǎo)了濾波器的最簡形式，并用實(shí)驗(yàn)證明了濾波效果；提出了基于攝像機(jī)投影平面的信息融合方法及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；在以上研究工作的基礎(chǔ)上針對實(shí)驗(yàn)室環(huán)境和工廠環(huán)境下的