基于視頻跟蹤的壩區(qū)船舶運(yùn)行軌跡監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展及社會(huì)生活的需求，視頻監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用開(kāi)始滲透到了我們生活的方方面面，視頻技術(shù)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，特別是在交通監(jiān)控、人機(jī)交互、軍事活動(dòng)、機(jī)器視覺(jué)、視頻監(jiān)控跟蹤等方面。目前，國(guó)內(nèi)的水電工程日益增多，水電工程安全問(wèn)題越來(lái)越受重視。在水電工程應(yīng)用方面，視頻監(jiān)控技術(shù)也具有非常誘人的發(fā)展前景。在視頻跟蹤方面，已有很多的目標(biāo)跟蹤算法，由于跟蹤的目標(biāo)所處的環(huán)境變化多端，有些跟蹤算法難以滿足特殊情況下的目標(biāo)跟蹤，因此，跟蹤的算法

2、需要進(jìn)一步的研究。
　　本課題主要是針對(duì)壩區(qū)的船舶目標(biāo)在動(dòng)態(tài)背景環(huán)境下進(jìn)行研究，考慮到船舶在壩區(qū)運(yùn)行的特點(diǎn)，并以傳統(tǒng)的CamShift算法為基礎(chǔ)對(duì)船舶目標(biāo)進(jìn)行跟蹤分析。由于壩區(qū)船舶運(yùn)動(dòng)的背景是動(dòng)態(tài)的、多變的，容易對(duì)跟蹤造成影響，比如跟蹤框不穩(wěn)定，或者發(fā)生漂移等等，造成跟蹤失敗。分析傳統(tǒng)算法在實(shí)際跟蹤中的不足，提出改進(jìn)優(yōu)化的方法，即對(duì)相似度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，進(jìn)一步計(jì)算相似度函數(shù)概率的期望值，并把期望估計(jì)值最優(yōu)作為相似度函數(shù)的性能參數(shù)

3、。改進(jìn)之后的算法達(dá)到了預(yù)期目的，實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定跟蹤，魯棒性增強(qiáng)。在軌跡預(yù)測(cè)上，需要以視頻跟蹤為前提，在穩(wěn)定跟蹤的基礎(chǔ)之上，獲取目標(biāo)的中心點(diǎn)，把這些一系列的中心點(diǎn)利用預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)未知的點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)軌跡的目的。最后結(jié)果表明，預(yù)測(cè)的結(jié)果是可靠的。
　　本課題主要的研究?jī)?nèi)容如下：
　　（1）分析傳統(tǒng)的跟蹤算法，重點(diǎn)分析了 CamShift算法，并用傳統(tǒng)的 CamShift算法跟蹤壩區(qū)的船舶目標(biāo)，分析算法的穩(wěn)定性。
　?。?）建立

4、優(yōu)化算法。分析傳統(tǒng)CamShift算法的不足，根據(jù)這些不足點(diǎn)提出改進(jìn)優(yōu)化的方法。在改進(jìn)算法方面，提出了基于最大期望估計(jì)的改進(jìn)CamShift跟蹤算法。這個(gè)算法是在傳統(tǒng)算法基礎(chǔ)之上，增加了計(jì)算期望估計(jì)的一個(gè)過(guò)程，使得目標(biāo)區(qū)域的特征點(diǎn)與背景區(qū)域?qū)Ρ雀用黠@，最終提高跟蹤算法的穩(wěn)定性與精確度，增強(qiáng)魯棒性。其后，在各個(gè)不同的真實(shí)環(huán)境中對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真分析，并得出結(jié)果。
　?。?）在對(duì)壩區(qū)船舶目標(biāo)穩(wěn)定跟蹤的基礎(chǔ)之上，根據(jù)船舶目標(biāo)的跟蹤框，