多目標檢測與跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、多目標檢測與跟蹤技術(shù)是計算機視覺中一個重要的研究方向，如何快速、準確的捕獲目標在軍事、科研、工業(yè)等方面都有著極其重要的研究意義和價值。本課題的研究任務(wù)基于單目視覺下的動態(tài)背景圖像序列，主要對圖像配準、運動目標檢測和多目標跟蹤技術(shù)開展研究。
　　本課題首先研究了基于泰勒展開的亞像素迭代算法估計全局運動，該算法采用六參數(shù)的仿射變換模型，對于平移、旋轉(zhuǎn)、縮放變化的場景，能達到較好的背景運動補償效果;然后，通過分析比較常用運動目標檢測算法

2、的優(yōu)缺點，提出一種基于梯度的運動目標檢測新算法，該算法結(jié)合幀間運動信息和幀內(nèi)梯度信息，從而改善了幀間差分法檢測目標的連通性和完整性，并用實驗結(jié)果驗證了運動背景補償算法的有效性，以及動態(tài)場景下對運動目標檢測的可行性;最后，分析了多目標跟蹤的狀態(tài)及工作原理，重點研究了JPDA算法和Kalman濾波，從航跡起始、航跡預測、關(guān)聯(lián)門的選取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法、航跡合并及航跡終止六個步驟完成了多目標的跟蹤過程，通過初步仿真結(jié)果證明，此方法跟蹤多目標基本達