基于雙目視覺(jué)和改進(jìn)粒子濾波的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法研究
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更多相關(guān)文章: 立體視覺(jué) 粒子濾波 模型相似度 粒子權(quán)重 ABCshift
【摘要】:隨著時(shí)代的發(fā)展和進(jìn)步,計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)得到了迅速發(fā)展。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的重要一部分,是人類(lèi)視覺(jué)研究的焦點(diǎn)課題之一,涵蓋了圖像處理、人工智能、計(jì)算機(jī)等諸多領(lǐng)域的先進(jìn)科技。正是因?yàn)樗鼈兪且曨l處理中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié),所以若是提取出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不準(zhǔn)確或者不夠完整,就會(huì)對(duì)最終的結(jié)果產(chǎn)生很大的影響,甚至?xí)虼说玫胶褪聦?shí)相反的結(jié)論,F(xiàn)有的檢測(cè)與跟蹤算法雖然層出不窮,但存在明顯的缺點(diǎn):只能在目標(biāo)正常運(yùn)動(dòng)的時(shí)候被提取出來(lái),很難在紛亂的背景下檢測(cè)與跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo),在其被覆蓋時(shí)也很難正確地跟蹤。長(zhǎng)久以來(lái)各國(guó)的學(xué)者針對(duì)這些問(wèn)題不斷地提出解決算法和方法,但是成效并不顯著。針對(duì)以上問(wèn)題,本文利用雙目立體視覺(jué)技術(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),并利用改進(jìn)的粒子濾波技術(shù)結(jié)合ABCshift算法對(duì)圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在目標(biāo)檢測(cè)方面,利用區(qū)域相關(guān)匹配技術(shù)對(duì)立體視覺(jué)圖像進(jìn)行差分,有效地解決了遮擋問(wèn)題對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的影響,最后檢測(cè)出正確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在跟蹤方面,對(duì)粒子濾波的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型選擇和相似性度量等方面進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整和優(yōu)化。經(jīng)過(guò)對(duì)比,改進(jìn)后的粒子濾波方法在目標(biāo)跟蹤方面效果更好,運(yùn)算步驟更少,運(yùn)算速度也會(huì)更快。然后把改進(jìn)后的粒子濾波與ABCshift算法結(jié)合,利用結(jié)合后的方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。當(dāng)目標(biāo)被嚴(yán)重覆蓋,大面積被類(lèi)似目標(biāo)顏色干擾的時(shí)候,這個(gè)方法能對(duì)此起到抑制作用,進(jìn)而正確地跟蹤到目標(biāo)。最后,在雙目立體視覺(jué)方法的檢測(cè)結(jié)果下,利用改進(jìn)的跟蹤方法,對(duì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)高效而準(zhǔn)確地跟蹤。通過(guò)與傳統(tǒng)的檢測(cè)和跟蹤方法對(duì)照,本文所用的雙目立體視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)及改進(jìn)的跟蹤方法能夠有效地解決類(lèi)目標(biāo)顏色背景的干擾,使得目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤更準(zhǔn)確精準(zhǔn),并且可以準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)或多個(gè)目標(biāo)在簡(jiǎn)單遮擋情況下的跟蹤。最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明,本文采取的方法能快速而準(zhǔn)確地完成目標(biāo)的跟蹤任務(wù),而且大大提高了跟蹤的準(zhǔn)確性。
【學(xué)位授予單位】:東華理工大學(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):1179695
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