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智能视?#23548;?#25511;中的运动目标检测和跟踪算法研究

来源:0 2017/3/10 18:36:17

摘要:

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智能视?#23548;?#25511;中的运动目标检测和跟踪算法研究

智能视?#23548;?#25511;就是利用计算机视觉和数字图像处理的方法,在不需要人为干预的情况下,对摄像机拍摄的图像序列进行自动分析,实现对动态场景中运动目标的检测、跟踪和识别,并在此基础上分析和判断目标的行为,给出对运动目标行为?#25237;?#20316;的描述,自动发现一些可疑情况,实现?#20302;?#23545;场景中的异常进行鉴别并自动报警,从而指导和规划人们的行动。

目前,智能视?#23548;?#25511;方面?#38590;?#31350;和应用都面临着很多难题,国内外的许多学者投身于该领域?#38590;?#31350;,取得了大量的成果。本文在这些成果的基础上,对智能视?#23548;?#25511;?#20302;?#20013;的关键步骤——运动目标检测与跟踪进行?#25628;?#31350;。主要的工作概括如下:

(1)针对运动目标检测和跟踪算法中的应用,改进了LBP(Local BinaryPattern)算子。LBP是一?#26234;?#22823;的纹理描述算子,论文经过对LBP的二进制位串的01跳变情况进行统计,合并了出现概率较低的模式,使得LBP纹理的种类得到极大地削减,?#36141;?#32493;使用LBP纹理的运动目标检测与跟踪算法在特征匹配时的速度得到提高。

(2)提出了一种结合改进的LBP纹理和色度信息的运动目标检测算法。运用LBP纹理和色?#26085;?#20004;种特征对阴影都不敏感的特性,论文用LBP纹理和色度信息对背景进行描述,然后把该背景描述应用到高斯混合模型中,提出了一?#20013;?#30340;运动目标检测方法,该方法能较好的抵御阴影及背景光照变化的影响;

(3)提出了一种结合光流法与三帧差分法的运动目标检测算法。由于计算光流的算法复杂,论文简化了光流的计算:选择图像中少数具有某些特征的像素点,?#27426;?#36825;部分像素点计算光流信息,?#34892;?#22320;减少了复杂?#21462;?#20294;是,由于只选取了部分代表性像素,检测得?#38477;?#36816;动目标区域不太完整,于是论文引入了三帧差分法作为简化光流法的补充,在不增加太多计算量的情况下,得到了相对完整的运动目标轮廓。

(4)提出了联合LBP纹理和色度信息的Camshift跟踪算法。由于传统的Camshift算法是基于色彩直方图的目标跟踪,当目标和背景颜色相近或干扰目标和被跟踪目标颜色相近时,或者运动目标存在阴影时,跟踪的正确性受到很大的影响。论文采用LBP纹理和色度信息相结合描述运动物体,两种特征?#32423;?#38452;影不敏感,能克服阴影对跟踪结果的影响。另外,对于纹理缺乏区域,LBP纹理性能不好,但是色度往往能取得较好效果;而对运动目标和背景颜色相同的区域,而LBP纹理往往又能取得一定的效果。

(5)提出了基于Kalman滤波器和Blob匹配法的目标跟踪算法。Blob匹配法利用目标的外形特征去匹配候选目标,该方法在运动物体数目较多时,每个Blob都要与其它的各物体相匹配,速度会变慢,且不?#35270;?#20110;对非刚性物体的跟踪,同时在目标遮挡时也难于继续跟踪到目标。而Kalman滤波器可以根据目标先前的运动信息去预测下一帧中目标的位置,和Blob匹配法结合后,能在Blob搜索时只需在预测?#38477;?#20301;置附近做Blob匹配,减少了计算量。

论文得到了云南省应用基础研究计划项目“智能视?#23548;?#25511;中的运动目标检测与跟踪技术研究?#20445;?#32534;号:2011FB019)的支?#24103;?/span>


者:袁国武

学科专业:通信与信息?#20302;?/span>授予

学位:硕士

学位授予单位:云南大学

导师姓名:徐丹

学位年度:2012

研究方向:

种:chi

分类号:TP391.41 TP277

关键词:智能视?#23548;?#25511;数字图像处理运动目标检测跟踪算法

机标分类号:

机标关键词:智能视?#23548;?#25511;?#20302;?/span>运动目标检测检测和跟踪纹理  LBP  跟踪算法色度信息检测与跟踪匹配法目标检测算法论文计算

基金项目:

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