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基于计算机视觉的运动目标跟踪技术的研究

【摘要】:运动目标跟踪在国防军事、道路交通、校园监控、农业、医疗等很多的领域中被广泛的应用,因此其逐渐的成为计算机视觉和图像处理的热点。在运动目标跟踪中,研究者关注的焦点是如何在目标被遮挡、发生形变、外部光照发生变化、跟踪系统的实时性要求等情况下也能够进行有效的跟踪,而这也是目前工程应用有待解决的一个难题。本文主要针对复合轴双视场目标识别控制系统中的运动目标跟踪算法和转台控制进行了研究。对于运动目标跟踪算法,经典的TLD(Tracking-Learning-Study)目标跟踪算法在长时间的跟踪中表现出了优秀的跟踪性能,于是本论文对该算法进行了深入的研究。然后针对该算法处理速度慢,跟踪精确度不高,易受到干扰等缺点,提出了一种改进的算法。该改进的算法主要是利用KCF(Kernelized Correlation Filter)跟踪算法对TLD算法的跟踪器进行改进,然后结合原来的检测器和学习模块形成新的算法。最后通过实验结果和误差分析表明,改进后的算法相对于原算法在处理速度和跟踪精度上都有了显著的提升。对于控制系统的转台控制部分,本文主要该系统中输出给转台的控制信息进行了研究。该控制系统主要是利用两个大小不同的视场来分别获取目标,使用双精度控制系统来提高跟踪精度。但是由于目标跟踪处理需要一定的时间,使得该控制信息输出到转台的时候会有延时,并且在传输的过程中会受到噪声的干扰,从而使跟踪精度下降。本文针对这个问题,采用了Kalman预测器对控制信息进行预测和滤波,最后通过实验验证该方法的有效性。

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