基于全方位視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法研究.pdf

1、全方位視覺(jué)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤是當(dāng)下的研究重點(diǎn)，這兩項(xiàng)技術(shù)的結(jié)合在視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、視頻會(huì)議、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。全方位視覺(jué)傳感器最大的特點(diǎn)是一次就能夠獲取水平方向360°、垂直方向120°的全方位圖像，使傳統(tǒng)視覺(jué)傳感器只能觀測(cè)局部信息的不足得到解決。本文采用的是雙曲面折反射全方位系統(tǒng)，對(duì)視覺(jué)傳感器采集的圖像序列進(jìn)行全景圖像的展開(kāi)，并在展開(kāi)的圖像序列上對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤。
　　 全方位視覺(jué)傳感器采集的圖像不符

2、合人眼的視覺(jué)觀察習(xí)慣，所以對(duì)全景圖像做展開(kāi)處理。本文通過(guò)對(duì)全景成像原理的理解，從幾何原理出發(fā)對(duì)全景圖像做了柱面展開(kāi)處理。為了提高算法速度，展開(kāi)過(guò)程中應(yīng)用了鄰近差值算法優(yōu)化。并介紹了圖像展開(kāi)軟件。
　　 本文在介紹目前常用的目標(biāo)檢測(cè)方法基礎(chǔ)上，深入的研究了各個(gè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，給出了改進(jìn)算法，同時(shí)，實(shí)時(shí)性是目標(biāo)檢測(cè)中更注重的一點(diǎn)，因此，本文采用具有更好實(shí)時(shí)性的自適應(yīng)混合高斯模型的目標(biāo)檢測(cè)算法。此方法對(duì)復(fù)雜環(huán)境的目標(biāo)檢測(cè)效果很好，通過(guò)混

3、合高斯模型參數(shù)的初始化、高斯個(gè)數(shù)的選取、背景實(shí)時(shí)的更新的介紹，了解混合高斯建模的原理。然后通過(guò)用不同方法背景建模的實(shí)驗(yàn)對(duì)比，驗(yàn)證本文采用方法可以有效的對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，算法具有優(yōu)越性。并通過(guò)對(duì)比設(shè)置不同的初始化參數(shù)，觀察各初始化參數(shù)對(duì)檢測(cè)的影響。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面，本文采用Mean Shift算法對(duì)基于全方位視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤處理。重點(diǎn)介紹了Mean Shift算法的原理和在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用。因Mean Shift