靜態(tài)背景下的多目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的飛速發(fā)展，基于靜態(tài)背景下的目標(biāo)跟蹤方法研究成為時(shí)下計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)研究的熱點(diǎn)。本文主要研究以視頻圖像為研究對(duì)象的靜態(tài)背景下的多目標(biāo)的跟蹤方法研究，其次進(jìn)行模擬圖像的仿真實(shí)驗(yàn)。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在視覺導(dǎo)航、智能控制、人機(jī)交互和精確制導(dǎo)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。研究靜態(tài)背景圖像目標(biāo)跟蹤方法有著其現(xiàn)實(shí)應(yīng)用意義和價(jià)值。VIBE檢測方法作為近期被提出的一種基于背景模型的目標(biāo)檢測方法，以其直觀、快速的特點(diǎn)受到了國內(nèi)外眾多學(xué)者的關(guān)注，對(duì)VIB

2、E檢測算法進(jìn)行深入的研究對(duì)目標(biāo)檢測技術(shù)的發(fā)展是有重要意義的。多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究是本文研究的重點(diǎn)，多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活具有廣闊的應(yīng)用前景，但其研究比較復(fù)雜，本文對(duì)常用的粒子濾波方法進(jìn)行研究，在其基礎(chǔ)上對(duì)序貫蒙特卡羅PHD算法進(jìn)行研究和討論。
　　本文首先介紹了靜態(tài)背景下多目標(biāo)跟蹤研究的現(xiàn)狀和意義，其次介紹了常用的目標(biāo)檢測方法，并向詳細(xì)介紹了 Vibe算法，并對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。粒子濾波擁有相對(duì)其他算法可以應(yīng)用于非線性、非高斯系統(tǒng)的

3、能力，本文使用該方法實(shí)現(xiàn)了視頻圖像下單、多目標(biāo)的跟蹤問題。針對(duì)于粒子濾波粒子濾波方法應(yīng)用于多目標(biāo)跟蹤時(shí)具有只能跟蹤已知個(gè)數(shù)目標(biāo)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)運(yùn)算復(fù)雜費(fèi)時(shí)的限制，本文引入了PHD算法，此算法可以處理未知數(shù)目目標(biāo)的情況，并且 PHD算法并不需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過程，所以這種方法的速度是優(yōu)于基于粒子濾波和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的多目標(biāo)跟蹤過程的，并將其應(yīng)用于模擬圖像仿真中。本文引入了Science雜志中的一個(gè)簡潔優(yōu)秀的聚類方法-Clustering by fa