2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、萬方數(shù)據(jù)西安建筑科技大學碩士學位論文復雜環(huán)境下移動機器人的動態(tài)目標檢測與跟蹤控制研究專業(yè):控制理論與控制工程碩士生:王偉指導老師:佟威副教授摘要隨著計算機視覺系統(tǒng)和控制技術(shù)的發(fā)展,移動機器人在實際環(huán)境中的應(yīng)用越來越引起人們足夠的重視。其中移動機器人對動態(tài)目標的檢測和跟蹤是其智能化一個重要的表現(xiàn),該技術(shù)在智能化技術(shù)、視頻監(jiān)控等領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。對于移動機器人的動態(tài)目標檢測與跟蹤的研究已經(jīng)成為了一個熱門課題,如何依靠移動機器人實現(xiàn)對動

2、態(tài)目標的檢測與跟蹤,是一項挑戰(zhàn)性的研究工作。本文主要研究內(nèi)容如下:首先,在動態(tài)目標檢測方面,結(jié)合幀間差分法、背景相減法、混合高斯背景模型三者,提出Kim算法。利用混合高斯背景模型對背景圖像迭代建模,提取新的背景圖像。幀間差分法和背景差分法分別提取的目標運動區(qū)域相與,形態(tài)學濾波,連通性檢查等步驟,最終完成目標的運動區(qū)域提取。Kim算法可以實時地更新背景,提高分割目標區(qū)域的準確性,背景圖像輪廓清晰,在部分遮擋、光線變化、目標顏色與背景其他物

3、體顏色相似的復雜背景下,容易檢測出目標。最后,采用實驗仿真,對比幀間差分法、背景差分法以及Kim算法背景效果圖。其次,在動態(tài)目標跟蹤方面,首先分析目前對動態(tài)目標跟蹤的基本方法、以及各自的優(yōu)缺點,然后提出一種基于改進Camshift算法的動態(tài)目標跟蹤方法。在輸入視頻序列圖像中,動態(tài)目標快速移動時,設(shè)置較小的幀間時間間隔,在此時間間隔內(nèi),連續(xù)兩幀圖像中的動態(tài)目標的形態(tài)差異較小,目標位移較小,就可以近似認為目標分別在直角坐標軸方向上勻加速直線

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