位置事件目标运动轨迹检测与分析

发布时间：2021-09-03 17:39

　　生物视觉系统在智能、操作、质量和功耗方面大大优于传统的数字系统,它们采用与传统的数字信号处理器完全不同的神经形态计算架构和原理来达到识别、检测和跟踪的目的。新型的仿生动态视觉传感相机（DVS）以低响应延迟,高动态范围和低功耗等优势表现出和生物视觉类似的巨大潜力,可以解决传统相机基于帧成像,信息冗余,难以捕捉快速运动目标的问题,实现低功耗和低延时运动轨迹检测与分析的研究目的,如跟踪导弹与飞机等高速运动物体、自动驾驶和安防监控等。传统图像传感器记录的是阵列中像素点在曝光时间内的总亮度值,而DVS则观察每个像素点的光强是否随时间有细微的变化,不同于“所有像素一起记录数据”的工作方式,DVS可以有效过滤背景冗余数据,对目标的运动轨迹产生详细的描述,解决传统目标跟踪算法在复杂背景下应用的难度。也就是说,无论外界环境是过亮还是过暗,DVS都可以提供目标运动的完整路径。基于此,本文采用了两种基于DVS位置事件的算法实现运动目标的轨迹检测与分析。第一种是本论文提出的位置事件相关性检测算法,该算法通过分析离散三维事件流携带的信息,观察到事件相机会对运动目标同时产生多个响应。因此该算法通过计算事件之间的相... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

目标跟踪的应用场景

辨率的不同可分为 DVS128*128、DVS180*240、DVS260*346 等，各种不同型号的产品如图 2.1 所示。图2.1 不同型号的 DVS 产品

捕捉动态变化场景的功能，DVS 像素设计的目标是在合配、高动态范围和低延迟。因此像素电路采用了一个快速精确放大变化量的差分电路和一个低成本的双晶体管比可通过图 2.2 直观体现出。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于颜色表示的尺度自适应实时目标跟踪[J]. 张志凡,谢世朋,傅鹏.  计算机工程. 2018(07)
[2]基于生成式模型的目标跟踪方法综述[J]. 朱文青,刘艳,卞乐,张子龙.  微处理机. 2017(01)
[3]基于光流法的运动目标检测与跟踪算法[J]. 肖军,朱世鹏,黄杭,谢亚男.  东北大学学报(自然科学版). 2016(06)
[4]一种抗遮挡的红外多目标实时检测跟踪算法[J]. 龚卫国,王旭,李正浩.  仪器仪表学报. 2014(03)
[5]基于光流信息的监控视频场景变动检测与判别[J]. 赵力萱,罗东华,赵建华,彭金伟,何骥.  广东公安科技. 2013(04)
[6]基于稀疏表达的遮挡目标跟踪算法[J]. 高琳,范勇,陈念年,李郁峰,李绘卓,张劲峰.  计算机工程. 2012(15)
[7]多特征自适应融合的军事伪装目标跟踪[J]. 李科,徐克虎,张波.  计算机工程与应用. 2012(34)
[8]智能交通系统运动车辆的光流法检测[J]. 李喜来,李艾华,白向峰.  光电技术应用. 2010(02)

博士论文
[1]智能视频监控中的遮挡目标跟踪技术研究[D]. 李峥.华中科技大学 2008

硕士论文
[1]基于光流法的目标提取与跟踪算法研究[D]. 周伟.江西理工大学 2017
[2]基于光流场的视频车辆检测与跟踪算法研究与应用[D]. 刘涛.武汉科技大学 2011



本文编号：3381561