基于機(jī)器視覺的目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺是智能機(jī)器獲取外部信息和理解世界的主要途徑,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤作為計(jì)算機(jī)視覺的核心課題之一,已經(jīng)成為近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤是一種對(duì)包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的序列圖像進(jìn)行分析和綜合的技術(shù),該項(xiàng)技術(shù)融合了圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù),在視覺導(dǎo)航、視頻監(jiān)控、醫(yī)療診斷、工業(yè)檢測(cè)等方面有著重要的價(jià)值及廣闊的前景。
　　 本課題通過對(duì)目前常用的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法及圖像處理、

2、卡爾曼濾波等理論的研究,在參考大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,研究并改進(jìn)了基于視頻圖像序列的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法。Camshift算法作為一種基于目標(biāo)顏色特征的跟蹤方法,方法由于無參,計(jì)算速度快而得到廣泛的應(yīng)用,但現(xiàn)行的Camshift算法由于采用單一的感興趣區(qū)域進(jìn)行搜索匹配,當(dāng)存在相似色干擾體時(shí),跟蹤的發(fā)散現(xiàn)象嚴(yán)重,并且由于只利用了顏色信息,目標(biāo)跟蹤丟失后無法重新獲取目標(biāo)。本文針對(duì)Camshift算法的以上缺陷,首次提出了基于雙感興趣區(qū)域的Ca

3、mshift跟蹤方法,采用兩個(gè)跟蹤器分別對(duì)其跟蹤,有效的解決了相似色干擾問題,增強(qiáng)了跟蹤算法的魯棒性,同時(shí),將目標(biāo)的速度信息引入跟蹤算法,有效解決了目標(biāo)遮擋問題,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)丟失后的再入定位。
　　 為了驗(yàn)證本文提出的目標(biāo)跟蹤算法的有效性,本文文中穿插進(jìn)行了大量的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤實(shí)驗(yàn),對(duì)常見的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法進(jìn)行對(duì)比,針對(duì)Camshift算法的缺點(diǎn)提出雙感興趣區(qū)域及速度信息的融合等方面的改進(jìn),實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的方法具有很好的跟蹤