运动目标检测与跟踪算法的研究及应用

发布时间：2017-04-01 11:11

  本文关键词：运动目标检测与跟踪算法的研究及应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：运动目标的检测和跟踪是计算机视觉领域研究的一个热点问题,它的主要任务是发现并定位视频图像中的目标,然后进行识别和分析判断。运动目标检测和跟踪的研究目的是使机器具有人类的视觉感知能力,可以辨识图像序列中的运动目标,从目标中提取重要的数据信息进行分析和理解,但是图像在采集过程中通常会受到各种干扰,比如复杂的图像背景或者目标本身的运动引起的遮挡等问题。论文主要针对实际应用中不断出现的新问题,分别从目标检测和目标跟踪两个方面分析,阐述论证现有算法的优缺点,提出改进的方案,并围绕交通监控系统中的具体应用展开论述。首先,论文研究基于背景建模的运动目标检测算法和简单的非背景建模法。非背景建模法中详细的介绍了帧间差分法以及光流法,分析了各自的应用场景,实验论证了算法的有效性和局限性。详细介绍了一些经典的背景建模算法,相应地给出实验结果和分析,提出了算法存在的问题。针对混合高斯建模算法和ViBe背景建模算法中存在的不足提出了改进方法,阐述了相关理论并进行了实验论证。其次,论文研究运动目标跟踪算法。选择介绍了一些经典的跟踪算法：Camshift跟踪算法,卡尔曼滤波跟踪算法,基于压缩感知理论的跟踪算法。给出每种算法的基本原理,并对算法进行实验论证,分析存在的问题。针对Camshift算法的不足,将Kalman滤波引入到Camshift跟踪算法中,进行了一定的改进。论文还介绍了基于视频的车辆检测分类与跟踪系统,进一步验证了改进算法的优越性。系统的开发可以分为硬件设计、图像预处理、移动车辆检测、运动目标分类、运动目标跟踪五个阶段。目标分类阶段提出一种计算Haar特征的Adaboost级联分类器来实现车辆识别的方法。最后根据实际应用需要,给出系统的测试结果、数据及其分析。
【关键词】：目标检测 背景建模 目标跟踪 车辆检测分类
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 1 绪论12-18
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 运动目标检测14
• 1.2.2 运动目标跟踪14-15
• 1.3 技术难点15-17
• 1.4 本文组织结构17-18
• 2 运动目标检测研究18-40
• 2.1 帧间差分法18-21
• 2.1.1 简单帧差法18-19
• 2.1.2 三帧差分法19-21
• 2.2 光流法21-23
• 2.3 背景差分法23-38
• 2.3.1 平均背景法23-25
• 2.3.2 混合高斯建模25-30
• 2.3.3 码书模型建模30-34
• 2.3.4 ViBe背景建模34-38
• 2.4 本章小结38-40
• 3 运动目标跟踪研究40-58
• 3.1 Camshift跟踪40-44
• 3.2 Kalman滤波跟踪44-48
• 3.2.1 Kalman滤波原理45-47
• 3.2.2 基于Kalman滤波的运动目标跟踪47-48
• 3.3 Camshift与Kalman滤波相结合的跟踪48-51
• 3.4 压缩跟踪51-56
• 3.4.1 预备知识51-53
• 3.4.2 算法细节53-55
• 3.4.3 快速压缩跟踪55-56
• 3.5 本章小结56-58
• 4 车辆检测分类与跟踪系统设计58-80
• 4.1 系统设计58-61
• 4.1.1 视频采集硬件系统58-59
• 4.1.2 上位机软件系统59-61
• 4.2 图像预处理61-65
• 4.2.1 视频图像空间滤波61-63
• 4.2.2 形态学处理63-65
• 4.3 移动车辆检测65-66
• 4.4 运动目标分类66-75
• 4.4.1 Haar特征提取和积分图66-69
• 4.4.2 本文所使用的Haar特征69-70
• 4.4.3 AdaBoost分类器70-72
• 4.4.4 目标分类测试72-75
• 4.5 运动目标跟踪75-79
• 4.6 本章小结79-80
• 5 结论与展望80-82
• 5.1 总结80-81
• 5.2 展望81-82
• 参考文献82-88
• 致谢88-90
• 作者简介及读研期间主要科研成果90

【参考文献】

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本文编号：280519