相機(jī)運動狀態(tài)下動目標(biāo)檢測關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、相機(jī)運動狀態(tài)主要包括相機(jī)的平移、旋轉(zhuǎn)等運動，相機(jī)運動狀態(tài)下的動目標(biāo)檢測技術(shù)作為運動相機(jī)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，近年來一直是研究的熱點。相機(jī)運動情況下動目標(biāo)檢測技術(shù)可以從運動的視頻序列中檢測到視頻中存在運動的目標(biāo)，為后續(xù)的搜索、跟蹤、識別等技術(shù)打下基礎(chǔ)，被廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、智能機(jī)器人及航空軍事等領(lǐng)域。隨著科技的不斷發(fā)展以及物聯(lián)網(wǎng)的逐步普及，要求手持、車載等終端設(shè)備對動目標(biāo)檢測技術(shù)的要求也越來越高，由于手持、車載等終端設(shè)備的移動，導(dǎo)致在場景景深

2、較深的情況下離相機(jī)較近的靜止物體出現(xiàn)強(qiáng)視差情況，而產(chǎn)生運動虛警，從而導(dǎo)致難以有效檢測出圖像中真正的動目標(biāo)。
　　本課題以相機(jī)運動狀態(tài)下動目標(biāo)檢測技術(shù)作為研究對象。首先，介紹了動目標(biāo)檢測技術(shù)的研究意義和應(yīng)用領(lǐng)域，以及國內(nèi)外學(xué)者的研究現(xiàn)狀;其次，總結(jié)了動目標(biāo)檢測技術(shù)的基本原理，對機(jī)器視覺坐標(biāo)系及針孔相機(jī)模型的推導(dǎo)及估算進(jìn)行了分析，并著重分析了動目標(biāo)檢測技術(shù)的發(fā)展及現(xiàn)有技術(shù);再次，分析了傳統(tǒng)基于單傳感器灰度圖像的動目標(biāo)檢測方法在存在強(qiáng)視

3、差的情況下虛警率高的缺點，并基于“平面+視差”思想框架，提出了多平面視差約束，給出了基于多平面視差約束的動目標(biāo)檢測方法，并以實際采集的視頻序列定性地和定量地驗證了算法在景深較深的強(qiáng)視差環(huán)境下的性能;最后，分析了三維深度信息在動目標(biāo)檢測中的作用，利用三維深度傳感器等設(shè)備采集圖像的深度信息，結(jié)合二維灰度圖像信息提出了深度約束，從根源上剔除強(qiáng)視差對動目標(biāo)檢測造成的影響，給出了基于深度約束的動目標(biāo)檢測方法，并以實際采集的視頻序列定性地和定量地驗