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运动目标检测跟踪算法研究

【摘要】:古往今来,视觉一直都是人类获取信息最为主要的方式之一。随着科学技术的发展,视频技术在各个领域得到了广泛应用,机器视觉逐渐代替人工服务的趋势愈发明显。但是对机器视觉来说,如何让机器拥有像人类的智慧,仍然是一个艰巨的挑战。其中对于场景中的运动目标进行检测与跟踪,一直是机器视觉的研究重点。由于获取视频的设备不同,拍摄背景的复杂多样,以及运动目标自身属性,均对视频中的运动目标检测与跟踪造成了很大影响。如何解决外部因素干扰和运动目标自身属性变化带来的一系列问题,让运动目标检测与跟踪算法具有较强的准确性和鲁棒性,并且能够高速判断,依旧是这个研究领域的重点和难点。针对上述难点,本文从现在已有的算法入手,并结合生活环境,针对光线影响和目标遮挡等难点进行研究,主要成果如下:1.在运动目标检测部分,本文首先从图像预处理的相关知识入手,通过OpenCV进行预处理,为之后的算法研究提供基础;然后从现有的目标检测算法入手,介绍了帧差法、背景减除法和光流法。针对实验视频序列中光照影响、背景与目标颜色类似以及背景减除法提取目标后产生噪声的问题,将帧差法与背景减除法相结合,并使用混合高斯模型对背景建模,最后通过OpenCV对上述所有算法进行实现。结果表明,本文算法能够较为完整提取运动目标区域,区分背景,并降低了噪声。2.对于运动目标跟踪部分,本文分为生成式目标跟踪与判别式目标跟踪两类,对已有的运动目标跟踪算法进行介绍。其中生成式目标跟踪算法主要有Camshift算法、基于Kalman滤波的跟踪算法;判别式目标跟踪算法主要有KCF算法。针对在运动过程中目标被遮挡的问题,分别提出了将Meanshift算法的迭代机制与Kalman滤波的预测机制相结合,并引入判断参数的算法和优化的KCF算法,通过实验与上述已有的算法进行对比。结果表明改进算法在目标跟踪过程中被遮挡的情况下跟踪效果显著。3.由于深度学习技术的发展,本文最后简单介绍了深度学习技术在运动目标跟踪应用中的难点问题,并参考大量文献对这些难点的解决思路做出汇总。

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