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1、隨著信息技術(shù)迅速發(fā)展,基于機(jī)器視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)在很多領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。目標(biāo)跟蹤涉及到圖像處理、模式識(shí)別以及人工智能等諸多領(lǐng)域,是一門(mén)交叉性很強(qiáng)的學(xué)科。在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的過(guò)程中,目標(biāo)自身特征的多樣性、運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景的復(fù)雜性和跟蹤過(guò)程遇到的問(wèn)題(如遮擋、光照、防射變換、相似目標(biāo)物干擾),都構(gòu)成了限制目標(biāo)跟蹤算法性能的影響因素。因此研究一種具有實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、魯棒性的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法依然是該領(lǐng)域面臨的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。
本文對(duì)基于機(jī)器
2、視覺(jué)的模型測(cè)量靶標(biāo)的動(dòng)態(tài)跟蹤算法進(jìn)行研究。根據(jù)跟蹤系統(tǒng)的特點(diǎn),首先以圓作為基本結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)測(cè)量靶標(biāo),并對(duì)靶標(biāo)識(shí)別定位。根據(jù)圓的特性,采用圓參數(shù)優(yōu)化方法提取靶標(biāo)亞像素級(jí)的中心坐標(biāo),并通過(guò)不同的仿真實(shí)驗(yàn)和評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)提取精度進(jìn)行分析,表明設(shè)計(jì)靶標(biāo)的適用性和中心定位的精確性。
為了滿(mǎn)足目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的實(shí)時(shí)需求,本文選擇了計(jì)算量較小的Mean shift跟蹤算法,分析該跟蹤算法容易出現(xiàn)跟蹤失效等不足。針對(duì)光照不均勻影響問(wèn)題,本文提出融合頂帽變
3、換的Mean shift跟蹤算法,提高了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的完整性,進(jìn)而增加了目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性。
針對(duì)Mean shift目標(biāo)跟蹤算法存在尺度更新策略缺陷,以及在跟蹤過(guò)程中出現(xiàn)遮擋、防射變換等復(fù)雜情況下跟蹤不穩(wěn)定,本文采用基于SIFT尺度不變特征的Meanshift跟蹤算法,在跟蹤過(guò)程中,采用SIFT算子的局部描述和RANSAC算法實(shí)現(xiàn)對(duì)錯(cuò)誤匹配點(diǎn)的剔除。通過(guò)在復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn),并提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡曲線進(jìn)行對(duì)比分析說(shuō)明,實(shí)驗(yàn)
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