視覺目標(biāo)跟蹤作為連接計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)底層的信息處理技術(shù)到高層的信息內(nèi)容分析的橋梁,在智能輔助駕駛以及智能視頻監(jiān)控等領(lǐng)域具有非常重要的研究價(jià)值。通過在下一幀圖像中找到目標(biāo)的確切位置并反饋給輔助駕駛系統(tǒng)或視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行跟蹤,視覺目標(biāo)跟蹤為視頻序列分析和理解提供重要的運(yùn)動信息。本文針對如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下對運(yùn)動目標(biāo)的魯棒跟蹤以及在實(shí)際應(yīng)用中如何兼顧跟蹤算法的魯棒性和實(shí)時(shí)性等問題,基于稀疏學(xué)習(xí)理論對視覺目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了深入研究。第二章概述了稀疏學(xué)習(xí)理論以及基于稀疏學(xué)習(xí)跟蹤算法的基本原理。在此基礎(chǔ)上,第三章提出了一種基于RGBD和稀疏學(xué)習(xí)的跟蹤算法,通過有效地利用深度數(shù)據(jù)提供的有效信息,提升了算法在光照劇烈變化以及各種遮擋影響情況下的魯棒性。第四章提出了一種基于雙目視覺和稀疏一致性學(xué)習(xí)的跟蹤算法,通過有效地利用雙目視覺提供的目標(biāo)外觀與深度信息,進(jìn)一步提升了算法在目標(biāo)位姿劇烈變化情況下的魯棒性并明顯改善了算法效率。為了滿足實(shí)際應(yīng)用中實(shí)時(shí)性的需求,第五章提出了一種基于分層卷積特征和稀疏學(xué)習(xí)的跟蹤算法,通過濾除對目標(biāo)跟蹤無效的卷積特征,同時(shí)提高了算法的精度和效率;提出了一種基于粒子濾波的分層目標(biāo)定位方法...

【文章頁數(shù)】：139 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．丨目標(biāo)跟蹤任務(wù)的主要影響因素??

并對獲取到的相關(guān)信息進(jìn)行自主分析處理。該系統(tǒng)通過監(jiān)視道路環(huán)境，一方面對??潛在危險(xiǎn)因素進(jìn)行預(yù)警，輔助駕駛員安全行車［３］；另一方面在緊急情況下，自??動采取有效的規(guī)避危險(xiǎn)的行車決策，進(jìn)而保證駕駛安全［４］，如圖１．２所示。??智能輔助駕駛系統(tǒng)的研究可以追溯到２０世紀(jì)８０年代，來自....

圖１．３ＭｏｂｉｌｅＥｙｅ５６０智能駕駛輔助系統(tǒng)??

的探測與跟蹤。進(jìn)入２１世紀(jì)，多家知名科技公司開始致力于智能輔助駕駛系統(tǒng)??相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)。其中在智能輔助駕駛系統(tǒng)芯片及解決方案領(lǐng)域，比較有代表性??的產(chǎn)品包括Ｍｏｂｉｌｅｅｙｅ公司研制的ＥｙｅＱ５芯片以及ＭＥ５６０系統(tǒng)（如圖１．３所示）、??德州儀器ＴＩ開發(fā)的ＴＤＡ?ＳｏＣ系列產(chǎn)....

圖１．２智能輔助駕駛??

的探測與跟蹤。進(jìn)入２１世紀(jì)，多家知名科技公司開始致力于智能輔助駕駛系統(tǒng)??相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)。其中在智能輔助駕駛系統(tǒng)芯片及解決方案領(lǐng)域，比較有代表性??的產(chǎn)品包括Ｍｏｂｉｌｅｅｙｅ公司研制的ＥｙｅＱ５芯片以及ＭＥ５６０系統(tǒng)（如圖１．３所示）、??德州儀器ＴＩ開發(fā)的ＴＤＡ?ＳｏＣ系列產(chǎn)....

圖１．４國產(chǎn)智能駕駛輔助相關(guān)產(chǎn)品??

及西安交大搭建的Ｓｐｒｉｎｇｒｏｂｏｔ智能車輛實(shí)驗(yàn)平臺。國內(nèi)企業(yè)在智能輔助駕駛系??統(tǒng)領(lǐng)域的開發(fā)相對滯后，但是最近幾年發(fā)展迅速，比較有代表性的包括Ｍｉｎｉｅｙｅ、??騰訊、中天安馳、中科慧眼以及智眸科技等，如圖１．４所示。??細(xì)｜??（ａ）騰訊神眼?（ｂ）那狗??圖１．４國產(chǎn)智能....

本文編號：4026838