【摘 要】
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多目标检测与跟踪涉及图像处理、模式识别等多个技术领域,是计算机视觉系统中的重要课题。本文采用能实时获取水平方向360°场景图像的全方位视觉装置,设计并验证了一种新的
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多目标检测与跟踪涉及图像处理、模式识别等多个技术领域,是计算机视觉系统中的重要课题。本文采用能实时获取水平方向360°场景图像的全方位视觉装置,设计并验证了一种新的多运动目标检测与跟踪方法。本文在综述目前国内外多目标跟踪的研究现状的基础上,主要完成了以下研究工作:在运动目标检测方面,提出了帧差法和背景减除法相结合的目标检测方法。利用该方法检测出运动区域并二值化图像,应用数学形态学去除图像中的噪声,通过连通域标识和碎片合并得到各个运动目标,并提取各运动目标的物理属性参数,通过实时更新背景,提高目标检测的准确性。基于Kalman滤波器和匹配矩阵方法,设计了多目标跟踪算法。所设计的算法用Kalman滤波器预测运动目标的状态;用匹配矩阵解决多目标跟踪中多个目标的遮挡、遮挡目标分离、目标消失、目标新出现等情况。实验结果证明了所提出方法的有效性。最后,基于Directshow和OpenCV图形处理库,以C++为开发语言,设计开发了一个多目标检测与跟踪的原型系统,并进行了实验验证。
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