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文檔簡介
1、論文研究的目標是解決動態(tài)多視角下目標快速準確跟蹤的問題。具體可分解為以下問題:如何快速判斷各動態(tài)視角中所發(fā)現(xiàn)的目標為同一目標?如何快速檢測各視角間動態(tài)投影的偏差?如何快速抑制動態(tài)視角跟蹤中的噪聲?如何融合各動態(tài)視角的跟蹤信息以提高系統(tǒng)的跟蹤性能?圍繞上述問題,本研究提出了一些有效的新方法:
1.動態(tài)單應投影變換算法。利用多攝像頭間的相對位置參數(shù)和攝像頭的固定參數(shù),在光軸輔助坐標變換的基礎上快速計算各動態(tài)視角間的單應變換矩陣,這
2、種算法可實現(xiàn)移動多攝像頭所形成的動態(tài)視角間圖像的快速動態(tài)投影變換,通過比較目標投影后的坐標可快速判斷目標的同一性。
2.動態(tài)投影偏差檢測算法。通過使用帶動態(tài)模板的尺度不變特征變換(ScaleInvariant Feature Transform,SIFT)特征匹配算法對各視角問圖像的動態(tài)投影偏差進行檢測并補償,以提高動態(tài)投影的精度,算法的計算區(qū)域遠小于視角圖像尺寸,可快速實現(xiàn)偏差的檢測。
3.Rao-Blackwel
3、lized卷積濾波(Rao-Blackwellized convolution filter、RBCF)算法。算法是對Rao-Blackwellized粒子濾波(Rao-Blackwellized particle filter,RBPF)算法的改進,以卷積核函數(shù)替代觀測似然函數(shù)計算粒子權重,有效克服了RBPF在較小噪聲條件下會發(fā)散的問題。RBCF濾波算法可作為動態(tài)視角目標跟蹤濾波在線性/非線性條件下的快速算法。
4.非線性非
4、高斯模型的高斯和濾波(Gaussian sum filter,GSF)改進算法。通過推導狀態(tài)噪聲和觀測噪聲均為非高斯噪聲、均值不為零情況下的非線性非高斯狀態(tài)空間模型的高斯和遞推過程,提出了改進型非線性系統(tǒng)高斯和濾波算法。改進算法可作為動態(tài)視角目標跟蹤中非高斯非線性濾波的快速算法。
5.視角跟蹤信息自適應濾波算法。算法將移動多攝像頭各動態(tài)視角的跟蹤信息在線時空融合,可有效提高系統(tǒng)跟蹤性能。通過引入自適應遺忘因子改善了濾波器的響應
5、速度和估計精度。
仿真結果表明本文所提出的方法能夠實現(xiàn)動態(tài)多視角下的目標快速準確跟蹤。動態(tài)投影算法可快速判斷各動態(tài)視角中目標的同一性,其計算性能相對特征匹配算法具有明顯優(yōu)勢;動態(tài)模板算法在特征匹配的效率上比原SIFT算法有明顯提高,計算時間縮短了10倍以上;在小噪聲條件下,.RBCF的估計精度比RBPF提高約一個數(shù)量級;在同樣估計精度下,改進后的GSF算法計算時間約為粒子濾波器的6%;跟蹤信息時空融合算法可明顯預防目標被遮蔽時
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