本文關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)車(chē)輛目標(biāo)識(shí)別及跟蹤技術(shù)研究

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【摘要】：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別與跟蹤技術(shù)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)、國(guó)家軍事以及社會(huì)生活等諸多領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛且發(fā)展遠(yuǎn)景廣闊,是當(dāng)前人們深究的熱門(mén)技術(shù)之一。它是應(yīng)用相關(guān)的圖像識(shí)別與跟蹤方法,以圖像分析為根本,以此實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像序列中既定目標(biāo)的處理、判別與跟蹤。本文在將多種圖像處理、識(shí)別匹配以及目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行對(duì)比分析的基礎(chǔ)上,以移動(dòng)的車(chē)輛為對(duì)象,提出了一種在交通場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別與跟蹤的方法。首先,在圖像處理模塊,研究并改進(jìn)了常用的圖像預(yù)處理與分割方法,并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證比較,選取最優(yōu)方法。其中,結(jié)合使用Otsu算法與改進(jìn)后的自適應(yīng)閾值分割方法,使得圖像在獲得更好的分割效果的同時(shí)其分割操作的運(yùn)算量也得以減小;其次,在目標(biāo)識(shí)別模塊,著重研究了基于像素和基于特征的兩種圖像匹配方法,并分別采用MAD算法與SSDA算法對(duì)圖像進(jìn)行匹配,通過(guò)編程調(diào)試與仿真實(shí)驗(yàn),確定采用效率更高的SSDA算法來(lái)完成目標(biāo)的識(shí)別匹配工作;最后,跟蹤模塊中,在窗口質(zhì)心跟蹤的基礎(chǔ)上研究了一種能調(diào)整窗口大小的算法,并用此算法完成了目標(biāo)的定位跟蹤,提高了系統(tǒng)的跟蹤速度與精度。此外,還研究了預(yù)測(cè)算法,使得目標(biāo)在被短時(shí)遮擋的情況下依然能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)它的預(yù)測(cè)跟蹤。本文對(duì)各種處理方法及算法進(jìn)行了編程調(diào)試與仿真,確定采用最優(yōu)方法和算法,很大程度上提升了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤過(guò)程的實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1173625