基于检测跟踪模型的视觉目标跟踪算法研究与应用

发布时间：2021-12-21 21:53

　　随着人工智能技术的兴起。计算机视觉、自然语言处理和语音识别技术已经走进了千家万户。在计算机视觉技术中,为了进行实时获取目标位置和长期稳定感知目标方向,视觉单目标跟踪任务应运而生。视觉单目标跟踪任务是计算机视觉技术中的基本任务之一。其可被应用于视频分析、人机交互和自动驾驶等研究问题当中。因此视觉目标跟踪问题广受视觉研究者们重视。近年来,越来越多的研究者采用检测跟踪模型来实现视觉单目标跟踪任务。相较于传统的目标跟踪算法。采用检测跟踪算法的跟踪器具有方法简单、跟踪速度快和处理数据高效同时具有高精度等特点。由于视频中目标所在处环境的复杂性和多样性。加上目标本身又可能发生多种变化。在进行目标跟踪时容易产生诸如形变、遮挡、运动模糊等问题。同时实际场景中如何将目标跟踪算法应用于场景问题中。也是一个非常值得探索的问题。因此针对上述问题,本文主要做出了如下创新:（1）为了克服采用相关滤波为原理的检测跟踪算法在进行目标跟踪时,对运动模糊目标的不适应性,本文提出了一种利用Lasso约束并融入光流信息的目标跟踪算法。首先进行特征抽取,在算法抽取特征时。往通道块中融入光流特征。然后在通道块之后进行特征融合。其次... 

【文章来源】：深圳大学广东省

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

智能视频监控目标跟踪场景的示意图

视觉目标跟踪问题的示意图

自动驾驶目标跟踪场景的示意图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3545242