無(wú)論是在國(guó)防安全領(lǐng)域,還是在民用領(lǐng)域,智能監(jiān)控的需求日益增大,如何將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于智能監(jiān)控成為研究的熱點(diǎn),其中利用二軸云臺(tái)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,因其巨大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,更是得到了廣泛關(guān)注。本文在目前表現(xiàn)性能優(yōu)異的核相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法的基礎(chǔ)上,對(duì)其目標(biāo)模板更新策略進(jìn)行了改進(jìn),并將其應(yīng)用于二軸云臺(tái)的目標(biāo)跟蹤,最終使跟蹤目標(biāo)始終位于圖像中央。首先,對(duì)核相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了理論推導(dǎo)。利用二維圖像的循環(huán)矩陣達(dá)到稠密采樣的效果,并利用循環(huán)矩陣的性質(zhì)提高實(shí)時(shí)性,又將低維特征空間映射到高維特征空間,解決了低維線性不可分問(wèn)題,進(jìn)一步提高跟蹤器準(zhǔn)確性,接下來(lái)又對(duì)目標(biāo)檢測(cè)環(huán)節(jié)進(jìn)行了加速,并利用線性插值的方法對(duì)目標(biāo)模板進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,抑制模板漂移。其次,對(duì)核相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了實(shí)際仿真驗(yàn)證,并與當(dāng)前流行的其他目標(biāo)跟蹤算法對(duì)比,表明了核相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)異性能,并在原算法的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了目標(biāo)模板更新的策略,利用相關(guān)響應(yīng)的結(jié)果判斷是否進(jìn)行目標(biāo)模板更新,通過(guò)仿真結(jié)果的對(duì)比,表明了改進(jìn)之后的算法的可行性。然后,通過(guò)數(shù)學(xué)建模,得出了二軸云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)角度與攝像機(jī)感光元件尺寸、焦距之間的關(guān)系,以此可將像素坐標(biāo)系... 

【文章來(lái)源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

巡線機(jī)器人（圖左）和人臉識(shí)別（圖右）

二軸云臺(tái)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究丟失的情況�；诖耍嘘P(guān)二軸云臺(tái)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，其可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)操作簡(jiǎn)單，跟蹤準(zhǔn)確性高，如圖 1.2 所示，相比于槍式攝像頭，由于二軸云臺(tái)可加了單個(gè)攝像頭的可跟蹤面積，更加的經(jīng)濟(jì)。由此可見(jiàn)二軸云臺(tái)目標(biāo)跟蹤技術(shù)的意義。

discriminative model）方法，也可稱為檢測(cè)跟蹤（tracking-by-d法進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。，對(duì)當(dāng)前幀目標(biāo)所處位置進(jìn)行建模，在下一幀中與該模型最為舉個(gè)例子，從當(dāng)前幀中提取目標(biāo)區(qū)域的顏色特征，得到目標(biāo)區(qū)么在下一幀中，搜索算法就會(huì)通過(guò)不斷地迭代，尋找最符合這與目標(biāo)模型的相似度大于某個(gè)閾值時(shí)，即認(rèn)為該區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)所的有均值漂移（mean-shift）算法[6]、粒子濾波[7]等。與生成類方法最大的區(qū)別在于其利用機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中的思想，利跟蹤。如圖 1.4 所示，在分類器的訓(xùn)練過(guò)程當(dāng)中不僅僅關(guān)注目景區(qū)域的圖像信息，以目標(biāo)區(qū)域的圖像信息為正樣本，背景區(qū)訓(xùn)練樣本得到的分類器在下一幀中尋找可能性最大的目標(biāo)區(qū)域色特征，不僅僅得到目標(biāo)區(qū)域 30%是紅色，70%是綠色，還將的比例，在下一幀的檢測(cè)中將格外的注意區(qū)分目標(biāo)與背景，這樣比生成類方法得到的跟蹤器，獲得的信息更多，準(zhǔn)確性也越高Struck[9]、TLD[10]以及 MOSSE[11]等。


本文編號(hào)：3580024