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文檔簡介
1、視頻跟蹤是智能視覺研究領域的一個主要研究方向,它在軍事和民用領域都有著廣泛的應用前景,目前已在銀行、海關、公共場所廣泛應用,它在滿足人們對特殊場所監(jiān)視的基本要求外,已經(jīng)向智能化、小型化發(fā)展。實現(xiàn)了對危險的預警、跟蹤可疑人員等功能。本文研究內(nèi)容主要針對空中飛行的飛機,包括飛機起降及飛行軌跡的跟蹤。
論文首先分析了跟蹤飛行目標區(qū)別于其他目標的特點,主要是存在目標的尺度伸縮變化劇烈、目標在飛行過程中存在被其他物體的部分及完全遮擋、視
2、角變化時會導致目標姿態(tài)和形狀的變化、背景光線亮度變化大、目標速度快等問題。本文著重解決以上問題。
論文在介紹了圖像灰度處理、二值化、濾波、分割等基礎的圖像處理知識之后,探討了均值漂移算法、卡爾曼濾波算法和粒子濾波算法的圖像識別與跟蹤算法,采用離線訓練的Adaboost級聯(lián)分類器進行目標的分類檢測。論文提出了改進的Tracking-Learning-Detection(TLD)目標跟蹤算法,跟蹤模塊核心是基于Lucas-Kana
3、de光流場法和Struck跟蹤算法,并采用在線學習的方式訓練分類器,檢測模塊的核心是引入了卡爾曼濾波器對目標運動區(qū)域進行預測,解決原始TLD算法中檢測耗時的問題。本文提出的算法對視頻圖像跟蹤中出現(xiàn)的干擾問題進行濾除,實現(xiàn)了尺度變化大、光照變化強、遮擋及圖像抖動和模糊等復雜背景干擾情況下穩(wěn)定跟蹤的效果。
論文最后介紹了基于視頻自動跟蹤系統(tǒng)的測試,并從硬件組成、系統(tǒng)設計和工作流程等方面進行了闡述,測試結果表明本文提到的算法具有較高
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