衛(wèi)星視頻具有不同與傳統(tǒng)衛(wèi)星靜態(tài)影像,具有高時間分辨率、可觀測動態(tài)目標等特點,典型的代表有吉林一號、Skysat系列衛(wèi)星,其作為一種新型遙感數(shù)據(jù),在交通領(lǐng)域、公共安全領(lǐng)域里扮演重要角色。衛(wèi)星視頻車輛目標的檢測與跟蹤可及時獲取更加完整的車輛地理運動軌跡信息,是地面監(jiān)控視頻和航空視頻的監(jiān)測的全新手段和發(fā)展方向。目前,國內(nèi)外關(guān)于衛(wèi)星視頻的實時檢測跟蹤方法的相關(guān)研究較少,存在一些問題急需解決:衛(wèi)星視頻車輛目標模糊,其特征不明顯,背景光照變化和視差效應(yīng)嚴重,導(dǎo)致現(xiàn)有傳統(tǒng)車輛檢測算法目標漏檢率和錯誤率較高;衛(wèi)星視頻內(nèi)容本身干擾嚴重,現(xiàn)有視頻跟蹤算法難以獲取車輛的連續(xù)軌跡;衛(wèi)星視頻實時處理和傳輸存在瓶頸,需要一種在軌實時視頻處理的解決方案。本論文以吉林一號衛(wèi)星視頻為例,研究了復(fù)雜背景下衛(wèi)星視頻運動車輛實時檢測與跟蹤方法,論文的主要貢獻包括:1)針對衛(wèi)星視頻車輛目標模糊的問題,本文通過分析衛(wèi)星視頻運動車輛的外形和運動特征,結(jié)合目標特征提出了改進的Vibe算法,并結(jié)合車輛運動前景分類的方法,準確提取運動車輛目標,實驗證明了本方法具有良好的檢出率和準確率。2)針對衛(wèi)星視頻運動車輛目標跟蹤時干擾嚴重的問題,本... 

【文章來源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀
        1.2.1 視頻目標檢測跟蹤研究現(xiàn)狀
        1.2.2 衛(wèi)星視頻目標檢測跟蹤研究現(xiàn)狀
        1.2.3 星載數(shù)據(jù)在軌實時處理研究現(xiàn)狀
        1.2.4 目前研究存在的問題
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 衛(wèi)星視頻車輛目標檢測
    2.1 衛(wèi)星視頻穩(wěn)像與幾何校正
        2.1.1 視頻原始定位精度與幀間穩(wěn)定程度
        2.1.2 視頻穩(wěn)像原理及實現(xiàn)
        2.1.3 基于BRIEF匹配算法的視頻幀快速幾何校正方法
    2.2 衛(wèi)星視頻動態(tài)車輛特征
        2.2.1 衛(wèi)星視頻車輛目標形態(tài)特征
        2.2.2 衛(wèi)星視頻車輛目標運動特征
    2.3 基于改進Vibe算法提取運動像素
        2.3.1 Vibe算法運動前景檢測原理
        2.3.2 基于SVM分類改進的運動前景檢測算法
        2.3.3 運動前景粘連分離
    2.4 實驗結(jié)果及分析
        2.4.1 對比方法及評價指標
        2.4.2 實驗結(jié)果
    2.5 本章小結(jié)
第3章 復(fù)雜背景下衛(wèi)星視頻車輛目標跟蹤
    3.1 衛(wèi)星視頻車輛目標的軌跡片段生成
        3.1.1 二分圖分配問題轉(zhuǎn)換
        3.1.2 基于匈牙利算法車輛目標的軌跡片段生成
    3.2 衛(wèi)星視頻車輛目標連續(xù)軌跡生成
        3.2.1 衛(wèi)星視頻車輛目標軌跡斷裂成因
        3.2.2 空間運動特征迭代關(guān)聯(lián)的連續(xù)軌跡生成
    3.3 實驗結(jié)果及分析
        3.3.1 對比方法及評價指標
        3.3.2 原型軟件設(shè)計
        3.3.3 實驗結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第4章 星載在軌視頻處理原型機設(shè)計
    4.1 星載處理技術(shù)框架
    4.2 星載算法優(yōu)化與移植
        4.2.1 檢測跟蹤算法復(fù)雜度分析與優(yōu)化
        4.2.2 C語言代碼的移植
    4.3 在軌處理硬件實驗及分析
        4.3.1 主流星載處理硬件的性能
        4.3.2 本文DSP芯片結(jié)構(gòu)及性能
        4.3.3 在軌處理原型模擬實驗
        4.3.4 實驗結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 進一步工作及展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]決策樹弱分類支持的衛(wèi)星視頻運動檢測[J]. 吳佳奇,蔣永華,沈欣,李貝貝,潘申林.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2019(08)
[2]一種改進的基于卡爾曼濾波的背景差分算法[J]. 施龍超,安玉磊,蘇秉華,文博,董澤華.  激光與光電子學(xué)進展. 2018(08)
[3]結(jié)合運動平滑約束與灰度特征的衛(wèi)星視頻點目標跟蹤[J]. 吳佳奇,張過,汪韜陽,蔣永華.  測繪學(xué)報. 2017(09)
[4]顧及像面畸變的衛(wèi)星視頻穩(wěn)像[J]. 王霞,張過,沈欣,李貝貝,蔣永華.  測繪學(xué)報. 2016(02)
[5]基于DSP的海量實時多媒體數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計[J]. 武桂芬.  電子科技. 2014(12)
[6]基于特征點匹配的電子穩(wěn)像技術(shù)[J]. 吉淑嬌,朱明,胡漢平.  中國光學(xué). 2013(06)
[7]視頻跟蹤算法研究綜述[J]. 閆慶森,李臨生,徐曉峰,王燦.  計算機科學(xué). 2013(S1)
[8]智能遙感衛(wèi)星系統(tǒng)[J]. 張兵.  遙感學(xué)報. 2011(03)
[9]一種利用時空約束軌跡片段關(guān)聯(lián)的目標跟蹤方法[J]. 王江峰,張茂軍,熊志輝,包衛(wèi)東.  計算機應(yīng)用研究. 2011(03)
[10]幾種基于匈牙利算法求解二次分配問題的方法及其分析比較[J]. 張惠珍,馬良.  運籌與管理. 2010(01)

碩士論文
[1]基于多核DSP衛(wèi)星視頻多目標實時動態(tài)檢測跟蹤技術(shù)[D]. 于淵博.中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所 2016
[2]基于圖模型的高效聚類算法研究[D]. 牛品菽.北京交通大學(xué) 2016
[3]視頻煙霧檢測算法研究[D]. 鄧林.電子科技大學(xué) 2015
[4]基于特征點匹配的視頻電子穩(wěn)像算法研究[D]. 常征.東北大學(xué) 2013



本文編號：3196549