三維環(huán)境下參數(shù)自適應(yīng)粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,隨著計算機存儲成本的下降以及在市場上越來越廣闊的應(yīng)用前景,運動目標(biāo)跟蹤已經(jīng)成為計算機視覺領(lǐng)域研究的熱點問題;低成本點云(RGBD)獲取設(shè)備也大量出現(xiàn)在市場中,與普通二維圖像相比,點云圖像包含了深度信息,并且不受光照的影響,常常被用于運動目標(biāo)檢測與跟蹤的研究中。因此,三維環(huán)境下運動目標(biāo)跟蹤的研究,具有更加重要的意義。為了實現(xiàn)三維環(huán)境下實時多目標(biāo)跟蹤,本文首先設(shè)計了一套3D點云單目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),采用了KLD粒子濾波算法對目標(biāo)進行跟蹤,

2、該算法中下采樣濾波參數(shù)的設(shè)置與跟蹤目標(biāo)尺寸密切相關(guān),最大粒子數(shù)目、距離閾值和小區(qū)域閾值等參數(shù)的選取與目標(biāo)點云數(shù)目具有非常重要的關(guān)系,這些參數(shù)設(shè)置的不合適,會導(dǎo)致跟蹤效果很差甚至是失敗。在單目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)上,通過大量實驗研究不同尺寸物體的參數(shù)選取規(guī)則,得出參數(shù)設(shè)置的正確順序和規(guī)則,從而設(shè)計了一種參數(shù)自適應(yīng)粒子濾波算法。該算法能根據(jù)目標(biāo)自動調(diào)整參數(shù)的值,對每個跟蹤目標(biāo)都能達到較好的跟蹤效果,實現(xiàn)三維環(huán)境下多目標(biāo)跟蹤。
  本研究主要內(nèi)容

3、包括:⑴運動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,需要對當(dāng)前場景進行分割,確定目標(biāo)的初始位置。提出了一種基于顏色和法向量的區(qū)域生長分割算法,通過分割單元鄰域關(guān)系和RANSAC算法解決過得分割和分割不足問題,實現(xiàn)了目標(biāo)分割。⑵目標(biāo)分割后,提取目標(biāo)顏色和距離兩個特征,建立相似性度量函數(shù),用于更新KLD粒子濾波算法中粒子的權(quán)值,實現(xiàn)了三維環(huán)境下基于KLD粒子濾波算法的單目標(biāo)跟蹤。⑶在單目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)下,通過大量的實驗分析參數(shù)與跟蹤目標(biāo)的關(guān)系,得出了參數(shù)設(shè)置的正確順序

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