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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究已經(jīng)被越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注,這類(lèi)研究對(duì)智能監(jiān)控、城市交通等很多應(yīng)用場(chǎng)合都有非常重要的意義。因此,目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的科研和經(jīng)濟(jì)價(jià)值是相當(dāng)高的。本文重點(diǎn)研究如何提高算法的速度和實(shí)時(shí)性,以及如何去克服實(shí)際中所遇到的常見(jiàn)問(wèn)題。
針對(duì)目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法存在的速度慢、遮擋和變形時(shí)魯棒性差等問(wèn)題,本文提出了一種基于ORB特征的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法。首先,通過(guò)混合高斯模型進(jìn)行背景圖像建模;然后,通過(guò)背景差
2、分法將當(dāng)前圖像和背景圖像進(jìn)行差分運(yùn)算,運(yùn)算后的圖像經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)處理后,得到運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)。對(duì)目標(biāo)區(qū)域提取ORB特征,建立目標(biāo)的特征集。在下一幅圖像中檢測(cè)已經(jīng)被跟蹤的目標(biāo),找到目標(biāo)的位置,并進(jìn)行特征集的更新。在目標(biāo)區(qū)域中進(jìn)行ORB特征匹配時(shí),會(huì)得到許多錯(cuò)誤的匹配,針對(duì)這一問(wèn)題本文提出了一種基于改進(jìn)LMedS的PROLMS算法。該算法可以把錯(cuò)誤匹配的特征點(diǎn)剔除掉并且使用更加方便。對(duì)于多目標(biāo)的跟蹤,本文使用mean-shift對(duì)目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測(cè),避
3、免了全局的特征匹配的耗時(shí)問(wèn)題,同時(shí)本文將提出的基于 ORB特征的目標(biāo)跟蹤算法同基于 CamShift的跟蹤算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明基于ORB的跟蹤算法可以克服CamShift算法在目標(biāo)和背景顏色接近時(shí)跟蹤失效的缺點(diǎn)。本文也將提出的目標(biāo)跟蹤算法同基于SIFT和SURF特征點(diǎn)的目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了比較,結(jié)果顯示本文算法速度上明顯比上面兩種算法快,提高了跟蹤的實(shí)時(shí)性。
最后,在Visual Studio2010軟件環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了本文的算法
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