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运动目标跟踪方法研究及系统设计

【摘要】:运动目标跟踪技术是计算机领域的一个重要课题,广泛应用于医学诊断、智能机器人、人机交互、教育娱乐等方面。与计算机相关的软硬件技术发展迅速,使得计算机的处理速度更快且成本更低,国内外学者也开始重视起了运动目标跟踪技术,相继提出了许多有效的理论和跟踪算法。但是,由于场景的复杂、运动目标的遮挡、光线的变化、运动目标的变形等因素的影响,在理论和应用上还存在着有待解决的问题。所以研究出鲁棒性更好、准确度和实时性更适用于实时应用场景的跟踪方法还面临着挑战,存在着有待解决的问题,具有非常重要的理论意义和实用价值。本文主要研究并实现了运动目标的预处理流程,通过加权平均值法、中值滤波、最小均方误差法、Canny算子、混合高斯模型对图像先做预处理,然后通过Kalman预测运动目标在下一采样时刻可能出现的位置,减少图像搜索范围,提高跟踪效率。然后重点研究并实现了SIFT、Mean Shift算法,分析各自的优缺点以后,提出了Mean Shift的改进算法MSO算法,解决了Mean Shift对尺度变化不敏感、目标运动过快导致跟踪效果不好的问题,满足实用场景下需要兼顾实时性和准确度的要求。通过实验结果表明,MSO算法相比Mean Shift算法有了明显的改进,准确度更高,耗时更短,比Mean Shift和SIFT算法更加适合对实时性要求较高的系统,能够更好地兼顾准确性和实时性。运动目标跟踪系统使用USB摄像头采集图像,利用云台实现摄像头的转动,采用Linux作为开发平台,进行了嵌入式环境的搭建,又对Boot Loader、内核、根文件以及Opencv进行了移植,编写上位机实现图像显示。最后进行整体测试,系统基本能够实现预期的目标。

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