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文檔簡介
1、本文主要研究基于圖像序列的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤算法,包括運(yùn)動檢測跟蹤算法軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),以及硬件平臺的構(gòu)建和算法的移植。
在運(yùn)動目標(biāo)檢測部分,針對現(xiàn)有的檢測算法受外界干擾如光線變化、陰影、物體間遮擋、前景目標(biāo)與背景顏色相近、運(yùn)動目標(biāo)調(diào)整等因素的影響,易出現(xiàn)誤檢、漏檢等情況的缺點(diǎn),結(jié)合背景差分法及幀間差分法的特點(diǎn),在對稱差分法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),盡量不增加算法計(jì)算量的前提下,提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性,經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的運(yùn)動目
2、標(biāo)檢測算法能夠快速、精確并較完整地檢測運(yùn)動目標(biāo)。
在運(yùn)動目標(biāo)跟蹤部分,針對基于靜態(tài)背景及動態(tài)背景的跟蹤算法進(jìn)行學(xué)習(xí)與研究。首先介紹波門跟蹤算法,卡爾曼濾波估計(jì)以及基于MeanShift算法的CamShift跟蹤算法。在改進(jìn)對稱差分檢測算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合卡爾曼濾波估計(jì),在室內(nèi)和室外的目標(biāo)檢測和跟蹤中都取得不錯(cuò)的跟蹤效果,可以很好的預(yù)測運(yùn)動目標(biāo)的質(zhì)心軌跡,減少目標(biāo)檢測的計(jì)算量,增加運(yùn)行速度。采用CamShift算法實(shí)現(xiàn)了基于動
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