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1、隨著智能設(shè)備的發(fā)展,人們可以獲取到大量的外界信息,其中最為直觀的就是視覺信息,這使得計(jì)算機(jī)視覺成為眾多科研領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容之一。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中,一些可以代替人力,甚至超過(guò)人力的課題逐漸被眾多學(xué)者重視起來(lái)。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)就是一項(xiàng)很有挑戰(zhàn)的研究課題,并且能夠在視頻監(jiān)控、機(jī)器人視覺、交通管理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。因此,設(shè)計(jì)一個(gè)有效的多目標(biāo)跟蹤算法,是有重要的意義和價(jià)值的。
而在現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜場(chǎng)景中,由于會(huì)出現(xiàn)光線變化、目標(biāo)數(shù)量變化
2、、目標(biāo)之間的相互遮擋以及目標(biāo)間相互交錯(cuò)等情況,這使得所采集得到的視頻圖像序列的情景變化變得復(fù)雜多變,因此想要對(duì)多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行同時(shí)的跟蹤是十分困難的。而隨著硬件設(shè)備的發(fā)展,越來(lái)越多種的信息源可以提供各種各樣的信息模式。本文致力于將除了視頻圖像信息以外的其他信息源信息,尤其以深度信息為主,融入到多目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,從而得到有效的多目標(biāo)跟蹤算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
第一,本文提出了一種基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的深度信息優(yōu)化算法。本文為
3、了能夠在多目標(biāo)跟蹤任務(wù)中引入深度信息,對(duì)深度信息的特點(diǎn)進(jìn)行了分析,并且為了使深度信息能夠在多目標(biāo)跟蹤算法中得到良好的使用,結(jié)合對(duì)多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置的檢測(cè)結(jié)果,對(duì)深度圖像進(jìn)行優(yōu)化,為在多目標(biāo)跟蹤算法中使用深度信息做了良好的準(zhǔn)備。
第二,提出了一種基于深度層次分割的多目標(biāo)跟蹤算法。算法首先對(duì)已經(jīng)優(yōu)化的深度信息圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得到其分布的離散性,由此對(duì)深度層次進(jìn)行分割,從而得到多個(gè)深度層次區(qū)域,在每個(gè)深度層次區(qū)域中分別對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行
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