【摘要】：如今,運動目標跟蹤是計算機視覺領域中最具有挑戰(zhàn)性的任務之一,其應用于人機交互,智能交通監(jiān)控和機器人等。并且隨著目標跟蹤與識別技術的快速發(fā)展和安防智能監(jiān)控的不斷提升,智能監(jiān)控,地形導航及視頻智能標注等應用的智能化要求越來越高。智能監(jiān)控系統(tǒng)是指監(jiān)控系統(tǒng)在非人為干擾和控制的情況下,計算機能自動對監(jiān)控設備傳遞的圖像進行處理,對運動物體的運動,姿態(tài)等做出相應的行為分析,其涉及領域主要有人工智能,模式識別及大數(shù)據處理等。目標跟蹤是智能監(jiān)控系統(tǒng)中不可缺少的部分,其性能決定了監(jiān)控系統(tǒng)功能強弱和性能好壞。盡管進行了大量的嘗試,但克服運動目標跟蹤中的干擾因素仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的任務,比如尺度變化,遮擋,突然運動,光照變化以及平面內外旋轉。論文針對目前目標跟蹤所存在的問題,結合行業(yè)內的一些常見跟蹤算法進行深入的研究,具體成果如下:1、提出了一種多特征融合的增強型核相關濾波算法。該算法有效地減少運動目標跟蹤過程中光照變化,遮擋,尺寸變化等因素的影響。該算法首先提取圖像的方向梯度直方圖特征信息、顏色名稱信息、局部二值模式紋理信息及Canny邊緣信息來融合成一組多特征信息進行目標跟蹤,然后采用多尺度搜索方法自適應目標區(qū)域的尺度變化,最后比較前一幀與當前幀的最大輸出響應分數(shù),判斷目標發(fā)生遮擋等情況是否存在,若遮擋等情況存在,即對模型參數(shù)重新更新。實驗結果表明,該算法在目標跟蹤過程中受快速運動、遮擋、尺度等影響時,比傳統(tǒng)目標檢測算法具有更高的準確性、魯棒性。2、提出了一種基于核相關濾波的視覺跟蹤算法。由于視頻序列中選取首幀作為目標模板訓練的樣本,難以解決遮擋和目標外觀形變等問題。并且由于樣本單一,不具備從復雜模板中恢復的能力,繼而該算法基于聚類方法設計了多模板匹配框架,通過本框架可以更加準確地跟蹤目標,同時本論文還提出了一種隨機更新多模板匹配策略,確定了核相關濾波的學習因子,從而實現(xiàn)了學習因子自適應更新模型。通過自適應學習因子和多模板匹配,該算法對部分遮擋、光照和目標尺度變化具有較強的適應性。3、提出了目標跟蹤系統(tǒng)設計及實現(xiàn)。本系統(tǒng)基于QT平臺,結合OpenCV等視覺庫,實現(xiàn)了對監(jiān)控場景下對不同的目標跟蹤。系統(tǒng)功能有(1)目標檢測跟蹤功能:本軟件可以對指定視頻文件進行正在移動的目標跟蹤;(2)目標邊緣檢測功能:本軟件可作為邊緣檢測,提供對指定文件進行檢測;(3)視頻播放功能:本軟件可作為播放器,提供對多種格式視頻文件的播放。(4)視頻錄制功能:本軟件可以根據用戶需求對指定視頻文件進行指定性錄制。
【圖文】：

覺［１］的主要任務就是通過計算機處理圖像設備所獲得的圖片或視頻信要的二維或三維空間信息，在獲取信息后，計算機模擬人的思維方切可行的處理方法。計算機的最終目標是讓計算機處理事務的能力與自適應學習的能力。逡逑機技術和圖像處理模式識別的發(fā)展，智能監(jiān)控在未來的發(fā)展中有著監(jiān)控領域中運動跟蹤技術是計算機視覺領域的重點逡逑跟蹤是計算機視覺領域重點之一，同時運動目標跟蹤問題也是計算機與難點。運動目標跟蹤是多種學科交錯，，綜合性較強的一個研宄領域，圖像處理，模式識別等幾個領域。逡逑跟蹤的主要原理是通過攝像機等設備獲取外部圖像信息傳輸?shù)接嬎銠C相關處理，然后提取出視頻信息中的運動或者靜止的目標，根據每一其進行分析，獲取運動目標的當前位置，速度等信息，為后續(xù)的跟蹤據。逡逑

邋．一逡逑圖１－２天網系統(tǒng)監(jiān)控逡逑由于視頻監(jiān)控的場景眾多，視頻監(jiān)控產品多種多樣，使用范圍也極其廣泛等原因，導逡逑致視頻監(jiān)控過程易發(fā)生目標尺度變化，目標遮擋，光照變化等問題，繼而視頻監(jiān)控中的目逡逑標檢測與跟蹤還存在著許多未能解決的問題，對于這類問題的研究仍有許多的研究意義。逡逑０邋０邋０逡逑ｘ０邋０逡逑？邋一邐一０邋一邋？邐、＇逡逑圖１－３智能監(jiān)控系統(tǒng)原理逡逑
【學位授予單位】：揚州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TN713

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本文編號：2647076