基于OMAP3530的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng).pdf_第1頁(yè)
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1、哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文基于OMAP3530的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)姓名：郭天宇申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：焦淑紅20120318基于OMAP3530的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)AbstractTargetdetectingandtrackinghasbeenaveryimportantresearchtopicinthefieldofcomputervision，theMeanShiftalgorithmisanexcell

2、enttargetdetectingandtrackingalgorithmForsolvingthesituationthatmostofthetargetiscovered，thispapermainlystudiesthetargetdetectingandtrackingalgorithmwhichcombinedwiththeMeanShiftalgorithmandtheKalmanfilterthentransplante

3、dthisalgorithmtotheOMAP3530hardwareplatformandcompletedanindependenttargetdetectingandtrackingsystemMeanShiftalgorithmusingnuclearcolorhistogramasthemodelfordescribingtarget，thesinglepeakofnuclearfunctionallowsthealgorit

4、hmhasbetterrobustnesstocontrolpartialocclusionortargetdeformationofthetarget，andisrealtimeHowevertheMeanShiftalgorithmhassomedrawbacks，suchastargetmotiontoofastorthetargetencounteredobscuredbythelargeproportion，intheseca

5、ses，thealgorithmwillconvergetoabackgroundregionwhichsimilartothetargetcoloLresultingintrackingfailureInthispapertheMeanShiftalgorithmandtheKalmanfilteriscombinedanddescribingthespecificmethodsKalmanfiltertheoryisbrieflyi

6、ntroduced，thenspecificdiscussionhowtomodeltheKalmanfiltertomakeithasagoodpredictionfunctionusedintargettrackingandimprovethetrackingperformanceoftheMeanShiftalgorithmforfastmovingtargetsFirstlythispaperintroducestheOMAP3

7、530hardwareplatformSecondlythepaperdetailedintroducingtheconstructionoftheLinuxsystemandalgorithmtransplant，throughtheanalysisofexperimentalresults，thetargetdetectingandtrackingalgorithmwhichcombinedwiththeMeanShiftalgor

8、ithmandtheKalmanfilterhasastablerunningeffectandhasahilghefficiencyThroughdifferentconditionsofvideoexperimentandanalysisofexperimentalresults，theoperationefficiencycanbeincreasedby15％comparewiththesingleMeanShiftalgorit

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