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时间:2019-03-15
《多通道视频中多目标自动跟踪技术及研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、...页眉中图分类号:TP391.4论文编号:102870313-S264学科分类号:081104硕士学位论文多通道视频中的多目标自动跟踪技术研究研究生姓名钱秋朦学科、专业模式识别与智能系统研究方向目标跟踪理论与技术指导教师周鑫副教授南京航空航天大学研究生院自动化学院 二О一三年三月....页脚...页眉NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonMulti-TargetAutomaticTrackinginMulti-Channe
2、lVideosAThesisinPatternRecognitionandIntelligentSystembyQianQiumengAdvisedbyAssociateProf.ZhouXinSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2013....页脚...页眉承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他
3、教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:....页脚...页眉摘要随着科技的发展和社会的进步,利用多个摄像机结合视频处理技术实现监控系统的智能化,已成为计算机视觉领域的一个研究热点。本文研究多通道视频目标跟踪系统中的关键问题,并在此基础上构建了一应用于实际场景中的目标自动跟踪系统,实现对该场景中一个或多个目标的自动跟踪。本文的主要工作包括如下几个方面:1.研究分析当前新兴起的一种高效目标跟踪方法TLD(Trac
4、king-Learning-Detection),在此基础上,对TLD加以改进,提出了一种改进的TLD目标跟踪方法,该方法不仅提高了原始算法的跟踪精度和运行速度,而且增强了算法对相似目标交会后分开的辨识能力,能够获得比原始算法更理想的跟踪效果。2.在改进TLD目标跟踪方法的基础上,提出了一种基于改进TLD的多通道视频中多目标跟踪方法,设计一套高效的数据表示格式来记录所有目标的信息,根据记录的所有目标信息依次遍历各个视频通道的图像,找出每个通道中当前帧图像上所有可能存在的目标。该方法不仅能够稳健跟踪单个视频通道中的多个目标,而且能够实现在多个视频通道中对多个目标的连续跟踪。3.设计了一个多通
5、道视频中的多目标跟踪系统,并在一实际场景下对该系统进行了验证。该系统由摄像机、传输线、图像采集卡、中心服务器组成。摄像机、传输线、图像采集卡作为整个系统的输入部分负责多路通道图像的实时采集,中心服务器实现系统的算法功能以及结果显示,通过分析和处理每一路通道的图像序列,实现一个或多个目标在多通道视频中的连续跟踪,最终在中心服务器上显示目标详细的运动信息。本文的工作不仅涉及多通道视频目标跟踪系统的理论研究,而且给出了该系统的具体设计方案,可为相关的学术研究和工程应用提供有效的参考。关键词:多通道视频,多目标跟踪,目标跟踪系统,TLD,视频监控....页脚...页眉ABSTRACTWiththe
6、developmentoftechnologyandsociety,usingmultiplecamerasandvideoprocessingtechnologytoachievetheintelligenceofvideosurveillancesystembecomesahotresearchtopicinthefieldofcomputervision.Thisthesisfirststudiesthekeyproblemsinthemulti-channelvideotargetstrackingsystem,andthenbasedontheresearchresults,at
7、argetautomatictrackingsystemisbuilttodemonstratetheabilityofautomatictrackingoneormultipletargetsinthescenemonitoredbymultiplecameras.Themainresearchworksinthisthesisincludethefollowing:1.Anefficienttargettrackin
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