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运动目标检测与跟踪算法的研究及应用
| 论文题名： | 运动目标检测与跟踪算法的研究及应用 |
| 关键词： | 运动目标检测;目标跟踪;帧间差分法;车辆分类;交通监控系统;压缩感知 |
| 摘要： | 运动目标的检测和跟踪是计算机视觉领域研究的一个热点问题，它的主要任务是发现并定位视频图像中的目标，然后进行识别和分析判断。运动目标检测和跟踪的研究目的是使机器具有人类的视觉感知能力，可以辨识图像序列中的运动目标，从目标中提取重要的数据信息进行分析和理解，但是图像在采集过程中通常会受到各种干扰，比如复杂的图像背景或者目标本身的运动引起的遮挡等问题。论文主要针对实际应用中不断出现的新问题，分别从目标检测和目标跟踪两个方面分析，阐述论证现有算法的优缺点，提出改进的方案，并围绕交通监控系统中的具体应用展开论述。 首先，论文研究基于背景建模的运动目标检测算法和简单的非背景建模法。非背景建模法中详细的介绍了帧间差分法以及光流法，分析了各自的应用场景，实验论证了算法的有效性和局限性。详细介绍了一些经典的背景建模算法，相应地给出实验结果和分析，提出了算法存在的问题。针对混合高斯建模算法和ViBe背景建模算法中存在的不足提出了改进方法，阐述了相关理论并进行了实验论证。 其次，论文研究运动目标跟踪算法。选择介绍了一些经典的跟踪算法:Camshift跟踪算法，卡尔曼滤波跟踪算法，基于压缩感知理论的跟踪算法。给出每种算法的基本原理，并对算法进行实验论证，分析存在的问题。针对Camshift算法的不足，将Kalman滤波引入到Camshift跟踪算法中，进行了一定的改进。 论文还介绍了基于视频的车辆检测分类与跟踪系统，进一步验证了改进算法的优越性。系统的开发可以分为硬件设计、图像预处理、移动车辆检测、运动目标分类、运动目标跟踪五个阶段。目标分类阶段提出一种计算Haar特征的Adaboost级联分类器来实现车辆识别的方法。最后根据实际应用需要，给出系统的测试结果、数据及其分析。 |
| 作者： | 陆伟 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 曹珍贯 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 安徽理工大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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