發(fā)布時間：2023-10-31 18:18

　　視頻多目標跟蹤(Multiple Object Tracking,MOT)是計算機視覺、圖像處理和模式識別等領(lǐng)域中一個重要的研究課題,在智能視頻監(jiān)控、人機交互以及無人駕駛等各個應(yīng)用領(lǐng)域中都發(fā)揮著日益重要的作用。但是,由于受到一些內(nèi)在因素(如目標姿態(tài)變化、尺度變化、自身形變)和外在因素(如光照變化、視場角改變、遮擋)等情況的影響,如何實現(xiàn)一個適應(yīng)各種復雜場景、魯棒性能高、實時性強的目標跟蹤系統(tǒng)仍然是當前視頻多目標跟蹤技術(shù)研究的熱點問題。為此,本文針對靜態(tài)攝像場景多目標跟蹤中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、軌跡關(guān)聯(lián)等幾個關(guān)鍵問題進行深入研究。主要研究內(nèi)容如下:針對單一靜止攝像機多目標跟蹤中存在的高頻率遮擋以及虛假觀測問題,提出了一種基于模糊邏輯的視頻多目標在線跟蹤算法。在該算法中,首先計算目標與觀測之間的外觀特征、形狀特征以及空間距離特征的相似性度量,然后引入專家信息構(gòu)建模糊規(guī)則表,利用基于模糊邏輯的方法自適應(yīng)確定各特征的權(quán)重,構(gòu)建目標與觀測的關(guān)聯(lián)代價矩陣,并采用貪婪算法優(yōu)化求解分配得到目標與觀測的關(guān)聯(lián),最后利用Kalman濾波器對目標軌跡進行狀態(tài)估計,實現(xiàn)對多目標的準確跟蹤。實驗結(jié)果表明,提出的算法能夠?qū)Ρ?..

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 視頻多目標跟蹤的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 目標檢測
        1.2.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
        1.2.3 視頻多目標跟蹤中的主要難點
    1.3 研究主要內(nèi)容和章節(jié)安排
第2章 視頻多目標跟蹤基本理論
    2.1 引言
    2.2 目標特征的提取
        2.2.1 顏色特征
        2.2.2 紋理特征
        2.2.3 邊緣特征
        2.2.4 運動特征
    2.3 Kalman濾波器
    2.4 目標跟蹤性能評價指標
    2.5 小結(jié)
第3章 基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤算法
    3.1 引言
    3.2 模糊邏輯基本理論
        3.2.1 模糊集合定義及表示方法
        3.2.2 隸屬度函數(shù)
        3.2.3 模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    3.3 基于模糊邏輯數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的視頻多目標跟蹤
        3.3.1 多特征相似性度量
        3.3.2 目標運動模型
        3.3.3 模糊數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
        3.3.4 目標模型更新及遮擋處理
        3.3.5 目標軌跡管理規(guī)則
        3.3.6 跟蹤算法流程
    3.4 實驗結(jié)果及分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)集介紹
        3.4.2 實驗對比算法
        3.4.3 實驗運行性能
        3.4.4 跟蹤性能比較
    3.5 小結(jié)
第4章 基于模糊軌跡關(guān)聯(lián)的視頻多目標跟蹤算法
    4.1 引言
    4.2 基于模糊軌跡關(guān)聯(lián)的視頻多目標跟蹤
        4.2.1 模糊軌跡關(guān)聯(lián)
        4.2.2 目標初始化
        4.2.3 目標終止
    4.3 實驗結(jié)果及分析
        4.3.1 參數(shù)設(shè)置
        4.3.2 實驗運行性能
        4.3.3 跟蹤性能比較
    4.4 小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間的研究成果



本文編號：3859232