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文檔簡介
1、運動目標檢測與目標跟蹤技術作為計算機視覺研究領域的重要技術之一,融合了計算機、人工智能、模式識別、圖像處理以及自動控制等多個領域的先進技術,在視頻監(jiān)控、圖像壓縮、軍事目標跟蹤以及機器人視覺導航等方面都有廣泛的應用。在復雜的實際場景中,運動目標檢測與目標跟蹤技術的可靠性和實時性通常難以得到保證,是當今運動目標檢測與目標跟蹤領域的難點。
本文研究了攝像頭運動情況下的運動物體檢測技術,采用的魯棒多分辨率算法首先對攝像機的運動模型進行
2、建模,并通過視頻中連續(xù)的兩幀圖像估計出攝像機的運動模型。和攝像機運動一致的像素點認為是背景,和攝像機運動不一致的像素點認為是運動物體。本文方法可以較好地解決攝像機運動情況下的運動物體檢測。
本文研究了在多種復雜場景下的魯棒跟蹤問題,提出了基于多特征CamShift優(yōu)化的粒子濾波跟蹤算法。該算法采用了顏色和運動兩個特征,并用CamShift對粒子濾波進行了優(yōu)化,在跟蹤目標被長時間遮擋時使用了相應的目標遮擋處理策略。本文提出的算法
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