基于機(jī)器視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、機(jī)器視覺(jué)是利用計(jì)算機(jī)代替人類眼睛和大腦，獲取信息并理解世界的主要手段。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是機(jī)器視覺(jué)一個(gè)重要的研究方向。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是對(duì)包含目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息的圖像序列進(jìn)行研究、處理、解釋的過(guò)程。該技術(shù)融合了計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多學(xué)科知識(shí)。應(yīng)用領(lǐng)域涉及軍事導(dǎo)航、安防監(jiān)控、智能機(jī)器人、生物醫(yī)學(xué)等多方面。具有廣闊的發(fā)展前景和較高的實(shí)用價(jià)值。
　　本文在深入研究機(jī)器視覺(jué)理論和應(yīng)用領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡跟蹤技術(shù)

2、。文章主要從運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤兩方面對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的軌跡跟蹤技術(shù)展開研究。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的研究，首先介紹了三種經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法光流法、幀差法、背景差法的原理和優(yōu)缺點(diǎn)。重點(diǎn)對(duì)背景差法中的背景建模方法進(jìn)行研究。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)平均值法、中值法、混合高斯法和幀差法等背景建模方法進(jìn)行比較，深入研究了幀差背景建模方法，對(duì)其初始化背景方法進(jìn)行了改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的可行性。將改進(jìn)的幀差背景建模方法得到的背景，應(yīng)用于背景差法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

3、，實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究，介紹了Meanshift跟蹤算法和卡爾曼濾波算法的實(shí)現(xiàn)原理和相關(guān)內(nèi)容，仿真比較其效果。重點(diǎn)分析了Meanshift算法存在手動(dòng)選擇運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和對(duì)顏色敏感的缺點(diǎn)，對(duì)Meanshift算法進(jìn)行了改進(jìn)。將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的結(jié)果運(yùn)用在Meanshift算法中，使算法跟蹤目標(biāo)自動(dòng)化。并且將像素顏色位置信息融入傳統(tǒng)算法中，使算法在復(fù)雜場(chǎng)景下也能進(jìn)行準(zhǔn)確的跟蹤。通過(guò)視頻仿真檢驗(yàn)了算法的可行性和先進(jìn)