衛(wèi)星視頻具有不同與傳統(tǒng)衛(wèi)星靜態(tài)影像,具有高時(shí)間分辨率、可觀測(cè)動(dòng)態(tài)目標(biāo)等特點(diǎn),典型的代表有吉林一號(hào)、Skysat系列衛(wèi)星,其作為一種新型遙感數(shù)據(jù),在交通領(lǐng)域、公共安全領(lǐng)域里扮演重要角色。衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤可及時(shí)獲取更加完整的車(chē)輛地理運(yùn)動(dòng)軌跡信息,是地面監(jiān)控視頻和航空視頻的監(jiān)測(cè)的全新手段和發(fā)展方向。目前,國(guó)內(nèi)外關(guān)于衛(wèi)星視頻的實(shí)時(shí)檢測(cè)跟蹤方法的相關(guān)研究較少,存在一些問(wèn)題急需解決:衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)模糊,其特征不明顯,背景光照變化和視差效應(yīng)嚴(yán)重,導(dǎo)致現(xiàn)有傳統(tǒng)車(chē)輛檢測(cè)算法目標(biāo)漏檢率和錯(cuò)誤率較高;衛(wèi)星視頻內(nèi)容本身干擾嚴(yán)重,現(xiàn)有視頻跟蹤算法難以獲取車(chē)輛的連續(xù)軌跡;衛(wèi)星視頻實(shí)時(shí)處理和傳輸存在瓶頸,需要一種在軌實(shí)時(shí)視頻處理的解決方案。本論文以吉林一號(hào)衛(wèi)星視頻為例,研究了復(fù)雜背景下衛(wèi)星視頻運(yùn)動(dòng)車(chē)輛實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤方法,論文的主要貢獻(xiàn)包括:1)針對(duì)衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)模糊的問(wèn)題,本文通過(guò)分析衛(wèi)星視頻運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的外形和運(yùn)動(dòng)特征,結(jié)合目標(biāo)特征提出了改進(jìn)的Vibe算法,并結(jié)合車(chē)輛運(yùn)動(dòng)前景分類(lèi)的方法,準(zhǔn)確提取運(yùn)動(dòng)車(chē)輛目標(biāo),實(shí)驗(yàn)證明了本方法具有良好的檢出率和準(zhǔn)確率。2)針對(duì)衛(wèi)星視頻運(yùn)動(dòng)車(chē)輛目標(biāo)跟蹤時(shí)干擾嚴(yán)重的問(wèn)題,本... 

【文章來(lái)源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀
        1.2.1 視頻目標(biāo)檢測(cè)跟蹤研究現(xiàn)狀
        1.2.2 衛(wèi)星視頻目標(biāo)檢測(cè)跟蹤研究現(xiàn)狀
        1.2.3 星載數(shù)據(jù)在軌實(shí)時(shí)處理研究現(xiàn)狀
        1.2.4 目前研究存在的問(wèn)題
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)
    2.1 衛(wèi)星視頻穩(wěn)像與幾何校正
        2.1.1 視頻原始定位精度與幀間穩(wěn)定程度
        2.1.2 視頻穩(wěn)像原理及實(shí)現(xiàn)
        2.1.3 基于BRIEF匹配算法的視頻幀快速幾何校正方法
    2.2 衛(wèi)星視頻動(dòng)態(tài)車(chē)輛特征
        2.2.1 衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)形態(tài)特征
        2.2.2 衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征
    2.3 基于改進(jìn)Vibe算法提取運(yùn)動(dòng)像素
        2.3.1 Vibe算法運(yùn)動(dòng)前景檢測(cè)原理
        2.3.2 基于SVM分類(lèi)改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)前景檢測(cè)算法
        2.3.3 運(yùn)動(dòng)前景粘連分離
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        2.4.1 對(duì)比方法及評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.5 本章小結(jié)
第3章 復(fù)雜背景下衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)跟蹤
    3.1 衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)的軌跡片段生成
        3.1.1 二分圖分配問(wèn)題轉(zhuǎn)換
        3.1.2 基于匈牙利算法車(chē)輛目標(biāo)的軌跡片段生成
    3.2 衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)連續(xù)軌跡生成
        3.2.1 衛(wèi)星視頻車(chē)輛目標(biāo)軌跡斷裂成因
        3.2.2 空間運(yùn)動(dòng)特征迭代關(guān)聯(lián)的連續(xù)軌跡生成
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.3.1 對(duì)比方法及評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.3.2 原型軟件設(shè)計(jì)
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第4章 星載在軌視頻處理原型機(jī)設(shè)計(jì)
    4.1 星載處理技術(shù)框架
    4.2 星載算法優(yōu)化與移植
        4.2.1 檢測(cè)跟蹤算法復(fù)雜度分析與優(yōu)化
        4.2.2 C語(yǔ)言代碼的移植
    4.3 在軌處理硬件實(shí)驗(yàn)及分析
        4.3.1 主流星載處理硬件的性能
        4.3.2 本文DSP芯片結(jié)構(gòu)及性能
        4.3.3 在軌處理原型模擬實(shí)驗(yàn)
        4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 進(jìn)一步工作及展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于圖模型的高效聚類(lèi)算法研究[D]. 牛品菽.北京交通大學(xué) 2016
[3]視頻煙霧檢測(cè)算法研究[D]. 鄧林.電子科技大學(xué) 2015
[4]基于特征點(diǎn)匹配的視頻電子穩(wěn)像算法研究[D]. 常征.東北大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3196549