基于圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、本文主要研究基于圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法，包括運(yùn)動(dòng)檢測(cè)跟蹤算法軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，以及硬件平臺(tái)的構(gòu)建和算法的移植。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)部分，針對(duì)現(xiàn)有的檢測(cè)算法受外界干擾如光線變化、陰影、物體間遮擋、前景目標(biāo)與背景顏色相近、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)調(diào)整等因素的影響，易出現(xiàn)誤檢、漏檢等情況的缺點(diǎn)，結(jié)合背景差分法及幀間差分法的特點(diǎn)，在對(duì)稱差分法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，盡量不增加算法計(jì)算量的前提下，提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目

2、標(biāo)檢測(cè)算法能夠快速、精確并較完整地檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤部分，針對(duì)基于靜態(tài)背景及動(dòng)態(tài)背景的跟蹤算法進(jìn)行學(xué)習(xí)與研究。首先介紹波門(mén)跟蹤算法，卡爾曼濾波估計(jì)以及基于MeanShift算法的CamShift跟蹤算法。在改進(jìn)對(duì)稱差分檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合卡爾曼濾波估計(jì)，在室內(nèi)和室外的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中都取得不錯(cuò)的跟蹤效果，可以很好的預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的質(zhì)心軌跡，減少目標(biāo)檢測(cè)的計(jì)算量，增加運(yùn)行速度。采用CamShift算法實(shí)現(xiàn)了基于動(dòng)