視頻自動跟蹤算法的研究與飛行中的應(yīng)用.pdf

1、視頻跟蹤是智能視覺研究領(lǐng)域的一個主要研究方向，它在軍事和民用領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景，目前已在銀行、海關(guān)、公共場所廣泛應(yīng)用，它在滿足人們對特殊場所監(jiān)視的基本要求外，已經(jīng)向智能化、小型化發(fā)展。實現(xiàn)了對危險的預(yù)警、跟蹤可疑人員等功能。本文研究內(nèi)容主要針對空中飛行的飛機(jī)，包括飛機(jī)起降及飛行軌跡的跟蹤。
　　論文首先分析了跟蹤飛行目標(biāo)區(qū)別于其他目標(biāo)的特點，主要是存在目標(biāo)的尺度伸縮變化劇烈、目標(biāo)在飛行過程中存在被其他物體的部分及完全遮擋、視

2、角變化時會導(dǎo)致目標(biāo)姿態(tài)和形狀的變化、背景光線亮度變化大、目標(biāo)速度快等問題。本文著重解決以上問題。
　　論文在介紹了圖像灰度處理、二值化、濾波、分割等基礎(chǔ)的圖像處理知識之后，探討了均值漂移算法、卡爾曼濾波算法和粒子濾波算法的圖像識別與跟蹤算法，采用離線訓(xùn)練的Adaboost級聯(lián)分類器進(jìn)行目標(biāo)的分類檢測。論文提出了改進(jìn)的Tracking-Learning-Detection(TLD)目標(biāo)跟蹤算法，跟蹤模塊核心是基于Lucas-Kana

3、de光流場法和Struck跟蹤算法，并采用在線學(xué)習(xí)的方式訓(xùn)練分類器，檢測模塊的核心是引入了卡爾曼濾波器對目標(biāo)運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行預(yù)測，解決原始TLD算法中檢測耗時的問題。本文提出的算法對視頻圖像跟蹤中出現(xiàn)的干擾問題進(jìn)行濾除，實現(xiàn)了尺度變化大、光照變化強(qiáng)、遮擋及圖像抖動和模糊等復(fù)雜背景干擾情況下穩(wěn)定跟蹤的效果。
　　論文最后介紹了基于視頻自動跟蹤系統(tǒng)的測試，并從硬件組成、系統(tǒng)設(shè)計和工作流程等方面進(jìn)行了闡述，測試結(jié)果表明本文提到的算法具有較高