基于特征匹配目标跟踪的研究与仿真

发布时间：2017-09-14 14:56

  本文关键词：基于特征匹配目标跟踪的研究与仿真

  更多相关文章： 目标跟踪 自由模型 特征匹配 特征点集群 CCS仿真

【摘要】：目标跟踪算法及其相关技术是计算机视觉跟踪领域重要组成部分,对其研究的重要性与必要性使之成为当今研究的热点。伴随民用工业与军用工业的大规模发展,尤其在平安城市监控、智能交通监控、医疗影像、武器制导导航、作战指挥系统等方面,高分辨率视频的目标跟踪技术应用已然呈现井喷式增长。在实际场景应用中,由于地面机动目标存在于复杂背景环境中(如建筑物、植物等遮挡),以及目标本身所存在的转向、旋转和跟踪时对目标的缩放等。如何能够在满足上述要求的前提下,同时保证跟踪的稳定性,是当前研究的重点和难点。针对地面机动目标的跟踪算法,很多学者为此付出巨大精力,同时也收获巨大成果,但针对特定目标物体及其运动方式下的跟踪算法研究,由于场景及目标的不同存在一定的差异。本文从特征匹配法着手结合及特征点筛选等方法,对相关算法进行学习和研究,结合实际问题,对地面机动目标在随机速度状态下,通过光线变化区域、部分遮挡区域、目标自身转弯或旋转以及图像采集设备针对目标进行缩放等情况,进行了局部优化和改进。本文重要工作有以下五个方面:(1)根据实际问题,需要一种能够在复杂背景环境中,对地面机动目标在随机速度状态下,通过光线变化区域、部分遮挡区域、目标自身转弯或旋转以及图像采集设备针对目标进行缩放,四种情况下,能够跟踪到标记目标的算法。(2)对特征点匹配算法进行深入研究,结合特征点检测、FAST快速匹配算法、BRISK特征匹配算法,进一步解决相关算法中在针对地面机动目标跟踪时,单帧耗时较长问题。基于该问题,本文提出基于集群特征跟踪算法和基于一致性特征匹配算法,并在公共数据集以及实验室测试数据集中进行跟踪测试。(3)围绕自由模型目标长效跟踪展开研究。现实生活及工作中,地面目标的形态、姿态等,存在较大的差异性,通过手动标记目标虽能节省大量的先验知识学习,但对于目标姿态及形态的掌握也随之降低。通过特征点描述子来描述自由模型,并通过筛选有效特征点,实现针对目标的长效跟踪。(4)针对高分辨率图像序列展开研究,单帧图像分辨率为1600?1200像素,宽高比为4:3,对选定的既有目标进行稳定跟踪。(5)CCS仿真。将程序代码改写为C语言,并在CCS硬件仿真平台进行仿真。
【关键词】：目标跟踪 自由模型 特征匹配 特征点集群 CCS仿真
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-21
• 1.1 选题背景和目的9-10
• 1.2 国内外研究及发展现状10-19
• 1.2.1 高分辨率数字视频图像序列11-12
• 1.2.2 运动目标视频跟踪国内外研究及发展分析12-19
• 1.3 研究内容19
• 1.4 论文结构19-21
• 第2章 理论基础21-35
• 2.1 引言21
• 2.2 光流法21-24
• 2.2.1 稀疏光流算法23-24
• 2.2.2 图像金字塔24
• 2.3 帧间差分法24-25
• 2.4 支持向量机（SVM）25-26
• 2.5 FAST特征点匹配26-27
• 2.6 BRISK算法27-29
• 2.7 评价方法29-30
• 2.8 实验30-33
• 2.9 本章小结33-35
• 第3章 基于特征点集群目标跟踪算法35-47
• 3.1 引言35
• 3.2 概述35-36
• 3.3 图像匹配与跟踪36-39
• 3.3.1 FAST特征点筛选37
• 3.3.2 特征点帧间运动估计37-39
• 3.4 基于线性SVM的特征分类39-40
• 3.4.1 离线分类器模型训练39
• 3.4.2 适应大尺度放的群集跟踪39-40
• 3.5 实验40-45
• 3.6 本章小结45-47
• 第4章 基于一致性特征点匹配目标跟踪算法47-61
• 4.1 引言47
• 4.2 概述47-48
• 4.3 一致性变换特征点匹配48-53
• 4.3.1 关键点的匹配和跟踪49-50
• 4.3.2 投票法50-52
• 4.3.3 一致性52-53
• 4.4 实验53-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第5章 CCS仿真实验61-67
• 5.1 引言61
• 5.2 代码移植61-63
• 5.3 CCS环境介绍63-65
• 5.4 CCS软仿真环境下的目标跟踪65-66
• 5.4.1 图像显示方案65
• 5.4.2 实现目标跟踪仿真65-66
• 5.5 本章小结66-67
• 结论67-69
• 参考文献69-73
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单73-75
• 致谢75

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本文编号：850633