运动目标检测与追踪系统的设计与实现

来源 :河北科技大学 | 被引量 : 3次 | 上传用户:liuyi_wenzhou
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近些年,数据信息伴随着互联网的快速发展的同时其本身也急剧增长,计算机视觉研究也借此蓬勃发展。其中运动目标检测与追踪一直以来也是计算机视觉中的一个重要的研究内容。运动目标检测与追踪被应用在智能安防、智能交通、城市规划、国防军事等领域中。众多学者一直在致力于目标检测与追踪的研究,但仍然有大量问题尚未解决,所以目标检测与追踪的研究对于计算机视觉的发展也是具有重要意义和价值的。本文主要工作如下:1)对图像预处理技术进行研究,并着重对均值滤波、中值滤波、形态学操作等图像预处理方法展开探讨。接着研究了目标检测的三种方法,第一种是背景差分法,背景模型的建立使用混合高斯建模并与KNN建模进行实验并对比分析。第二种是光流检测,分别对稀疏光流和稠密光流进行实验并对比分析,第三种是颜色检测。最后将三种检测算法再进行对比,并阐述每个算法的优缺点和适用场景。2)研究了目标追踪的传统方法并对其进行改进。首先介绍了Camshift算法,当追踪的目标处于复杂的背景且有同色干扰时或者被严重遮挡时,Camshift算法并不能很好的进行追踪。其次本文将Camshift算法与Kalman算法相结合,当追踪的目标出现被干扰时或者被严重遮挡时,由于Camshift算法失效,所以不再使用Camshift计算出的最优目标位置作为观测值来对Kalman滤波器进行更新,而是使用Kalman计算出的预测值作为观测值进行更新。最后将改进前后的算法进行实验并给出数据来对比验证发现改进后的算法跟踪精度更高,鲁棒性更好。3)本文完成了系统的视频采集模块、视频预处理模块、运动目标检测模块、运动目标追踪模块、浏览模块这五大模块的设计,从而实现对视频序列中运动物体的检测与追踪,还能够对追踪目标的坐标、帧数等进行浏览查看。
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