三維環(huán)境下參數(shù)自適應(yīng)粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)成本的下降以及在市場(chǎng)上越來(lái)越廣闊的應(yīng)用前景，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題;低成本點(diǎn)云(RGBD)獲取設(shè)備也大量出現(xiàn)在市場(chǎng)中，與普通二維圖像相比，點(diǎn)云圖像包含了深度信息，并且不受光照的影響，常常被用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的研究中。因此，三維環(huán)境下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的研究，具有更加重要的意義。為了實(shí)現(xiàn)三維環(huán)境下實(shí)時(shí)多目標(biāo)跟蹤，本文首先設(shè)計(jì)了一套3D點(diǎn)云單目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，采用了KLD粒子濾波算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，

2、該算法中下采樣濾波參數(shù)的設(shè)置與跟蹤目標(biāo)尺寸密切相關(guān)，最大粒子數(shù)目、距離閾值和小區(qū)域閾值等參數(shù)的選取與目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)目具有非常重要的關(guān)系，這些參數(shù)設(shè)置的不合適，會(huì)導(dǎo)致跟蹤效果很差甚至是失敗。在單目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)上，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)研究不同尺寸物體的參數(shù)選取規(guī)則，得出參數(shù)設(shè)置的正確順序和規(guī)則，從而設(shè)計(jì)了一種參數(shù)自適應(yīng)粒子濾波算法。該算法能根據(jù)目標(biāo)自動(dòng)調(diào)整參數(shù)的值，對(duì)每個(gè)跟蹤目標(biāo)都能達(dá)到較好的跟蹤效果，實(shí)現(xiàn)三維環(huán)境下多目標(biāo)跟蹤。
　　本研究主要內(nèi)容

3、包括：⑴運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中，需要對(duì)當(dāng)前場(chǎng)景進(jìn)行分割，確定目標(biāo)的初始位置。提出了一種基于顏色和法向量的區(qū)域生長(zhǎng)分割算法，通過(guò)分割單元鄰域關(guān)系和RANSAC算法解決過(guò)得分割和分割不足問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)分割。⑵目標(biāo)分割后，提取目標(biāo)顏色和距離兩個(gè)特征，建立相似性度量函數(shù)，用于更新KLD粒子濾波算法中粒子的權(quán)值，實(shí)現(xiàn)了三維環(huán)境下基于KLD粒子濾波算法的單目標(biāo)跟蹤。⑶在單目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)下，通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)分析參數(shù)與跟蹤目標(biāo)的關(guān)系，得出了參數(shù)設(shè)置的正確順序