本文選題：時(shí)空上下文 + 樹(shù)莓派��； 參考：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：本文在分析近年目標(biāo)跟蹤的基本理論和最新算法的基礎(chǔ)上,根據(jù)跟蹤算法時(shí)空上下文,提出了一種改進(jìn)算法。時(shí)空上下文算法利用目標(biāo)周圍時(shí)間和空間的上下文信息進(jìn)行跟蹤,算法實(shí)時(shí)性好,魯棒性強(qiáng),具有較高的應(yīng)用價(jià)值。但當(dāng)目標(biāo)受到嚴(yán)重遮擋時(shí),難以利用該算法重新尋回目標(biāo)。本文根據(jù)時(shí)空上下文算法的特點(diǎn),結(jié)合加速魯棒特征轉(zhuǎn)換算法,提出了改進(jìn)型時(shí)空上下文算法,有效地檢測(cè)時(shí)空上下文算法的錯(cuò)誤更新,并予以糾正。其次,在目標(biāo)受到嚴(yán)重遮擋時(shí),利用改進(jìn)型算法能夠重新尋回目標(biāo),提高了算法的準(zhǔn)確性,實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)型算法在原時(shí)空上下文算法的基礎(chǔ)上有了較大提高。本文搭建了視頻無(wú)線監(jiān)控系統(tǒng),并將改進(jìn)型算法移植到該系統(tǒng)中,對(duì)可疑目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,驗(yàn)證了改進(jìn)型算法的有效性。硬件采用樹(shù)莓派開(kāi)發(fā)板作為硬件的核心模塊,羅技C270攝像頭作為視頻的采集端,實(shí)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)圖像的采集。并對(duì)嵌入式處理器的架構(gòu)和操作系統(tǒng)進(jìn)行了分析和配置,通過(guò)WIFI無(wú)線網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了樹(shù)莓派開(kāi)發(fā)板與計(jì)算機(jī)之間的Socket通信,利用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)客戶端和服務(wù)器端之間數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸。基于OpenCV視覺(jué)庫(kù)實(shí)現(xiàn)無(wú)線視頻的壓縮,在計(jì)算機(jī)端應(yīng)用OpenCV視覺(jué)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)視頻的接收、播放。通過(guò)MFC開(kāi)發(fā)出易操作的人機(jī)交互界面,結(jié)合上述技術(shù),實(shí)現(xiàn)視頻的無(wú)線監(jiān)控和可疑目標(biāo)的跟蹤。測(cè)試結(jié)果表明,系統(tǒng)工作可靠、穩(wěn)定,具有較高的實(shí)用和研究?jī)r(jià)值。
[Abstract]:Based on the analysis of the basic theory and the latest algorithms of target tracking in recent years, an improved algorithm is proposed according to the temporal and spatial context of the tracking algorithm. The spatio-temporal context algorithm uses the temporal and spatial context information around the target to track. The algorithm is real-time and robust, and has high application value. However, when the target is seriously blocked, it is difficult to find the target again by using the algorithm. According to the characteristics of the spatio-temporal context algorithm and the accelerated robust feature transformation algorithm, an improved spatio-temporal context algorithm is proposed in this paper, which can effectively detect the error update of the spatio-temporal context algorithm and correct it. Secondly, when the target is severely occluded, the improved algorithm can find the target again and improve the accuracy of the algorithm. The experimental results show that the improved algorithm has been greatly improved on the basis of the original spatio-temporal context algorithm. In this paper, a video wireless monitoring system is built, and the improved algorithm is transplanted to the system to track suspicious targets, which verifies the effectiveness of the improved algorithm. The Raspberry pie development board is used as the core module of the hardware and Logitech C270 camera is used as the video acquisition terminal to realize the image acquisition of the monitoring system. The architecture and operating system of embedded processor are analyzed and configured. The socket communication between raspberry pie development board and computer is realized through WiFi wireless network. Real-time data transmission between client and server is realized by wireless network. Wireless video compression is realized based on OpenCV visual library. OpenCV visual library is used in computer to receive and play video. A human-computer interface which is easy to operate is developed by MFC. With the above technology, video wireless monitoring and suspicious target tracking are realized. The test results show that the system works reliably and stably, and has high practical and research value.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN948.6

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本文編號(hào)：2072483