本文關(guān)鍵詞：基于單應(yīng)性約束協(xié)同追蹤技術(shù)研究　出處：《湖北工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 多攝像機(jī)協(xié)同跟蹤 背景更新策略 單應(yīng)性約束 可容忍誤差

【摘要】：隨著社會(huì)的發(fā)展,社會(huì)安全成為人們?nèi)找骊P(guān)注的話題�；跈C(jī)器視覺(jué)的監(jiān)控追蹤逐步在公共領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。由于信息量的爆炸式增長(zhǎng),單靠人力現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控需要成本很高,所以視頻監(jiān)控系統(tǒng)要能夠?qū)崿F(xiàn)主動(dòng)協(xié)助監(jiān)控,減少人力勞動(dòng)。傳統(tǒng)的單攝像機(jī)目標(biāo)追蹤精度低。在一些復(fù)雜的場(chǎng)景下,單攝像機(jī)目標(biāo)追蹤很難實(shí)現(xiàn)追蹤要求。多攝像機(jī)比單攝像機(jī)獲得的信息量多。通過(guò)單應(yīng)性約束實(shí)現(xiàn)多視角的信息融合,多攝像機(jī)目標(biāo)追蹤可以克服一些單攝像機(jī)不能解決的問(wèn)題。在目標(biāo)檢測(cè)模塊采用了新的圖像背景更新算法。這是一種結(jié)合幀間差分法、背景差分法以及圖像分塊分類新的目標(biāo)檢測(cè)算法,并且表現(xiàn)性能良好。在目標(biāo)定位方面,本文采用單應(yīng)性矩陣獲取目標(biāo)足部區(qū)域的定位。通過(guò)可容忍誤差的單應(yīng)性約束在視角平面畫(huà)出矩形框,估計(jì)視角平面上的足部區(qū)域。接著統(tǒng)計(jì)足部估計(jì)區(qū)域的灰度直方圖,通過(guò)比較灰度直方圖的相似性來(lái)進(jìn)行足部斑點(diǎn)分類,用這種方法進(jìn)行足部斑點(diǎn)匹配具有較高的準(zhǔn)確性。在目標(biāo)追蹤方面,本文采用足部斑點(diǎn)質(zhì)心間歐氏距離比較算法,提高了跟蹤實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),本文在目標(biāo)檢測(cè)方面比傳統(tǒng)方法獲得的目標(biāo)更加完整。目標(biāo)定位和追蹤結(jié)果都可靠。整體算法的實(shí)時(shí)性能更佳。
[Abstract]:With the development of society, people pay more and more attention to social security. Monitoring and tracking based on machine vision has gradually been widely used in the public domain. Because of the explosive growth of the amount of information. It is very expensive to rely solely on manpower on-site monitoring, so video surveillance system should be able to actively assist monitoring, reduce labor. Traditional single-camera target tracking accuracy is low. In some complex scenarios. Single camera target tracking is difficult to meet the requirements of tracking. The amount of information obtained by multi-camera is more than that of single camera. The information fusion of multi-view is realized through monoclinic constraints. Multi-camera target tracking can overcome some problems that can not be solved by single camera. A new image background updating algorithm is used in the target detection module. The background difference method and the new target detection algorithm based on image block classification have good performance and can be used in target location. In this paper, the location of the foot region of the target is obtained by using the homotropic matrix, and the rectangular frame is drawn in the view angle plane by the monotropic constraint of tolerance error. Then the grayscale histogram of the estimated area of foot is counted, and the classification of foot spots is carried out by comparing the similarity of gray histogram. This method has high accuracy in foot spot matching. In terms of target tracking, this paper uses Euclidean distance comparison algorithm to improve the real-time and accuracy of tracking. In this paper, the target detection is more complete than the traditional method. The results of target location and tracking are reliable, and the real-time performance of the whole algorithm is better.
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1414635