發(fā)布時(shí)間：2018-03-19 13:51

  本文選題：目標(biāo)跟蹤　切入點(diǎn)：Cam　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：伴隨著視頻監(jiān)控智能化的步伐,目標(biāo)跟蹤等圖像處理技術(shù)逐步與普通應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)接,對(duì)跟蹤算法的綜合性能提出了新的需求。本文以相關(guān)項(xiàng)目為背景,在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的模式上,結(jié)合智能圖像分析算法和云臺(tái)控制技術(shù),以實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控畫面內(nèi)移動(dòng)物體的檢測(cè)和鎖定跟蹤功能。文中首先對(duì)基于圖像的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)及相關(guān)原理進(jìn)行了分析,結(jié)合實(shí)際需求,選取簡(jiǎn)單、高效的Cam Shift跟蹤算法進(jìn)行深入研究。針對(duì)Cam Shift算法環(huán)境依賴性強(qiáng)和容易出現(xiàn)跟蹤漂移等問題,提出了改進(jìn)思路。通過引入Kalman濾波、局部差分方法和最優(yōu)特征的思想,實(shí)現(xiàn)了跟蹤效果的明顯優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)后算法在增加較少計(jì)算量的情況下減少跟蹤過程中出現(xiàn)的不穩(wěn)定現(xiàn)象,提高算法的準(zhǔn)確性和魯棒性。在此基礎(chǔ)上根據(jù)項(xiàng)目需求,系統(tǒng)采用嵌入式平臺(tái)和云臺(tái)攝像頭的結(jié)構(gòu),在保障視頻采集、壓縮和傳輸功能穩(wěn)定的前提下,采用多線程編程方式,完成了目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤程序的設(shè)計(jì)。最后通過實(shí)際驗(yàn)證和分析證明了系統(tǒng)的可用性和跟蹤算法的可移植性,完成了設(shè)計(jì)目的。同市場(chǎng)上現(xiàn)有跟蹤攝像頭相比,該系統(tǒng)具有明顯的技術(shù)優(yōu)勢(shì),因此也具有更穩(wěn)定的跟蹤效果和應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:With the intelligent pace of video surveillance, image processing technology such as target tracking is gradually docking with the common application scene, which puts forward new requirements for the comprehensive performance of tracking algorithm. In the mode of the existing network monitoring system, combining the intelligent image analysis algorithm and the cloud head control technology, In order to realize the detection and locking tracking function of moving objects in the monitoring screen, this paper first analyzes the moving target detection and tracking technology based on image and related principles, combining with the actual demand, the selection is simple, The efficient Cam Shift tracking algorithm is studied in depth. Aiming at the problems of strong environmental dependence and easy to occur tracking drift in Cam Shift algorithm, an improved approach is put forward. By introducing Kalman filter, local difference method and the idea of optimal feature, the author proposes a new method, which is based on the following methods: the Kalman filter, the local difference method and the optimal. The experimental results show that the improved algorithm can reduce the instability in the tracking process and improve the accuracy and robustness of the algorithm. The system adopts the structure of embedded platform and cloud head camera. Under the premise of ensuring the stable function of video collection, compression and transmission, the system adopts multi-thread programming method. Finally, the usability of the system and the portability of the tracking algorithm are proved by the actual verification and analysis. The purpose of the design is accomplished. Compared with the existing tracking camera in the market, The system has obvious technical advantages, so it also has more stable tracking effect and application value.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1634552