基于航拍視頻的單目標(biāo)跟蹤模擬系統(tǒng).pdf

1、航拍視頻相對于普通的監(jiān)控視頻具有持久性、全局性、無死角等特征，利用航拍視頻進(jìn)行監(jiān)控，對于公共安全事件、突發(fā)自然災(zāi)害等情況的應(yīng)對具有重要的意義。跟蹤準(zhǔn)確性方面，傳統(tǒng)的地面視頻監(jiān)控中，被跟蹤的目標(biāo)一般具有較高的像素，包含信息比較豐富，但是所處的環(huán)境復(fù)雜，容易丟失目標(biāo);而在航拍視頻監(jiān)控中，被跟蹤的目標(biāo)一般所處環(huán)境簡單、視域廣，適合持久跟蹤，但是相對具有較少的像素和較小的尺寸，影響跟蹤算法的準(zhǔn)確性。除了跟蹤的準(zhǔn)確性外，目標(biāo)跟蹤的實時性也是應(yīng)用需

2、求的另一項重要指標(biāo)，這就要求在進(jìn)行跟蹤時，能無延時地進(jìn)行圖像處理并反饋結(jié)果。利用壓縮感知理論(Compressive Sensing)可以在提取樣本特征的時候在采樣頻率遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣頻率的情況下進(jìn)行采樣同時保持樣本的原始信息，有效地減小了計算量，可以在極短的時間內(nèi)處理一幀的數(shù)據(jù)，從而在保證跟蹤的準(zhǔn)確性的同時滿足實時性需求，然而，在跟蹤目標(biāo)被遮擋時，如何提高跟蹤算法的精確性仍有待研究。
　　為此，論文針對航拍視頻的特性，圍繞跟蹤

3、算法的實時性以及精確性，主要完成了以下工作:
　　(1)分析了航拍視頻目標(biāo)跟蹤的需求，設(shè)計了一個模擬系統(tǒng)。從算法的實時性考慮，采用了一個基于壓縮感知理論的壓縮跟蹤(Compressive Tracking)算法，有效地壓縮了跟蹤目標(biāo)的特征維數(shù)，計算量小，可以在極短的時間（一幀）內(nèi)給出結(jié)果;
　　(2)提出了改進(jìn)的壓縮跟蹤算法(Improved Compressive Tracking)，針對算法的精確性需求，主要進(jìn)行了兩處改

4、進(jìn)。在選取樣本階段，考慮到跟蹤目標(biāo)為公路上的車輛，運動軌跡具有規(guī)律性，結(jié)合Kalman濾波器預(yù)測運動軌跡，指導(dǎo)樣本選取的方向，自適應(yīng)地調(diào)整目標(biāo)搜索范圍，防止目標(biāo)運動速度較快時跳出搜索范圍的情況。在分類器方面，CT算法采用了貝葉斯分類器，當(dāng)跟蹤目標(biāo)發(fā)生了轉(zhuǎn)向、被遮擋等臨時變化的情況時如果將目標(biāo)的這些臨時變化作為特征來進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)目標(biāo)恢復(fù)到正常狀態(tài)時易發(fā)生丟失目標(biāo)的情況。針對該問題，ICT算法對跟蹤結(jié)果的分類器評分進(jìn)行篩選，在目標(biāo)發(fā)生這些變