視頻目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺的熱門研究方向之一,廣泛應(yīng)用于交通、醫(yī)學(xué)、軍事等領(lǐng)域。當(dāng)前目標(biāo)跟蹤發(fā)展迅速,然而在目標(biāo)快速移動(dòng)、遮擋或丟失等場(chǎng)景中,目標(biāo)跟蹤效果有待提高,因此如何實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期有效的實(shí)時(shí)視頻目標(biāo)跟蹤成為一個(gè)亟待解決的工程問題。本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)視頻目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),在實(shí)時(shí)性和長(zhǎng)期性目標(biāo)跟蹤方面有著較好的表現(xiàn),能夠完成獲取視頻信息并跟蹤特定目標(biāo)的工程要求。論文的主要工作如下:（1）設(shè)計(jì)了視頻目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)總體方案。首先分析目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的功能需求和性能需求,明確工程要求;然后設(shè)計(jì)系統(tǒng)框架,確保系統(tǒng)設(shè)計(jì)邏輯合理,并且選擇合適的開發(fā)平臺(tái)和編程語言;接著,設(shè)計(jì)板卡控制功能,以便完成對(duì)視頻采集卡工作狀態(tài)的控制;最后,詳細(xì)設(shè)計(jì)系統(tǒng)各個(gè)模塊的具體功能。（2）改進(jìn)了傳統(tǒng)ASMS目標(biāo)跟蹤算法。針對(duì)系統(tǒng)實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤實(shí)現(xiàn)要求,本文選擇了復(fù)雜度較低的ASMS算法作為主要研究對(duì)象,并且針對(duì)該算法的不足提出改進(jìn)方案。ASMS算法在快速移動(dòng)、目標(biāo)遮擋等實(shí)際場(chǎng)景中,跟蹤準(zhǔn)確性較差,容易造成目標(biāo)跟蹤偏差,而且算法沒有再檢測(cè)機(jī)制,目標(biāo)丟失就會(huì)造成跟蹤失敗,無法實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期目標(biāo)跟蹤。針對(duì)上述問題,本文提出相鄰幀目標(biāo)區(qū)域重疊率判定策略... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

采集時(shí)DMA緩沖區(qū)工作流程圖

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文表3.5 單目標(biāo)跟蹤測(cè)試的環(huán)境配置CPU Intel(R) Core(TM) i5-6500 CPU主頻 3.20GHz內(nèi)存 8.00GB開發(fā)環(huán)境 MATLAB R2018b、VLfeat 工具包（1）OTB 數(shù)據(jù)集評(píng)估OTB 數(shù)據(jù)集是目標(biāo)跟蹤算法的主流測(cè)試集之一，其包含了目標(biāo)遮擋、快速運(yùn)動(dòng)等場(chǎng)景，能夠全面的評(píng)估跟蹤算法。本文從 OTB100 中選取彩色視頻序列作為測(cè)試數(shù)據(jù)集，利用 OTB 平臺(tái)將本文目標(biāo)跟蹤算法在該測(cè)試集進(jìn)行性能評(píng)估。

其中 TRE 和 SRE 的成功率圖示表明本文跟蹤算法具有很好的準(zhǔn)確率和魯棒性。圖3.4 本文改進(jìn)算法和 ASMS 算法的特定場(chǎng)景性能對(duì)比圖如圖 3.4 所示，將本文算法和 ASMS 算法在特定場(chǎng)景下的性能對(duì)比，結(jié)果表明，本文算法在遮擋、快速移動(dòng)、目標(biāo)消失等場(chǎng)景下都要略優(yōu)于 ASMS 算法，具有更高的成功率。


本文編號(hào)：3087597