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基于计算机视觉的运动目标跟踪方法研究

【摘要】:计算机视觉作为信息社会迈入智能时代的一种产物,一直以来都是倍受关注的热门研究方向。现如今,基于计算机视觉的目标跟踪技术已被运用于安防监控、交通监控、煤矿安全作业及军事科技等多个领域,因此对于该技术的研究具有重要意义。本文主要是在总结前面学者研究方法的基础上,针对运动目标的检测与跟踪算法方面的一些不足加以研究并进行改善,主要有以下几个方面的工作:目标检测算法的选型与改进。首先,从理论与实验两个方面对帧间差分法、光流法及背景差分模型法的检测性能进行综合对比。接着选用检测性能优异的Vibe背景差分模型算法进行理论解析与实验研究。基于传统的Vibe算法的初始帧建模策略使检测结果中易混入Ghost像素的缺点,采用结合帧差法方式确定Ghost区域并调节其更新因子,以达到快速将Ghost区域融入背景的目的;另外,采用动态阈值判定前景方式来消除背景扰动对检测结果产生影响,使得Vibe算法能够更加准确地对运动目标进行检测;最后,在HSV空间对前景像素中的阴影部分进行检测,滤除被误检为前景的阴影像素,并且通过实验验证了经过改进的Vibe算法具有更好的目标检测效果。目标跟踪算法的研究及改进。首先综合分析了Meanshift与Camshift两种基本跟踪算法的理论基础及实验效果,之后选用对目标尺寸变化鲁棒的Camshift算法进行重点研究。针对其仅仅依赖单一的H分量建模并不能够准确地区分复杂场景下的运动目标的不足,本文同样也使用了S、V颜色分量对目标加以描述,进而加强了目标自身的颜色特征信息。此外,本文还将对光照变化鲁棒及不受背景相似颜色干扰的旋转不变统一LATP特征与HSV颜色特征联合,生成对目标区分度更强的联合特征及联合特征的概率密度图。以巴氏系数最大化为前提在序列图像中迭代搜寻出与目标模型最为相似的位置,增强了算法在光照变化及相似颜色背景下的目标跟踪性能;针对联合特征的Camshift算法对被严重遮挡及非线性快速运动的目标跟踪效果较差的缺陷,且为了进一步加强改进Camshift算法跟踪的稳定性。本文在充分分析改进Camshift算法与粒子滤波算法的跟踪特性后,给出一种融合算法跟踪机制并充分利用各自算法跟踪的优势实现对复杂场景的目标联合跟踪。另外再将融合的目标跟踪算法与改进的Vibe检测算法结合,以减少人工选定目标区域引入不必要的误差,进而形成本文的全自动目标跟踪算法。最终经过对复杂环境下的运动目标进行跟踪实验,验证本文全自动跟踪算法具有较高跟踪精度的同时,跟踪的实时性也比较好。

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