基于mean+shift算法的运动目标检测与跟踪

基于mean+shift算法的运动目标检测与跟踪

ID:36829647

大小:3.66 MB

页数:74页

时间:2019-05-16

基于mean+shift算法的运动目标检测与跟踪_第1页
基于mean+shift算法的运动目标检测与跟踪_第2页
基于mean+shift算法的运动目标检测与跟踪_第3页
基于mean+shift算法的运动目标检测与跟踪_第4页
基于mean+shift算法的运动目标检测与跟踪_第5页
资源描述:

《基于mean+shift算法的运动目标检测与跟踪》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、摘要摘要视频图像序列中运动目标检测与跟踪技术,是计算机视觉领域的一个重要分支,它融合了图像处理、模式识别、以及计算机等若干领域的先进技术,在视频监控、智能交通、机器人视觉导航以及医疗诊断等方面有着广泛的应用前景。本文主要围绕运动目标检测问题和运动目标跟踪问题展开:对于运动目标检测,首先研究了基于像素灰度归类的背景重构算法,并提出了背景渐变和突变时背景更新策略,然后研究了基于RGB和HSV颜色空间的移动阴影检测与消除方法。对于运动目标跟踪,主要研究了基于MeallShiR算法的运动目标跟踪算法,并给出了基于边缘检测的跟踪窗口尺度自动更新的

2、MeallShiR跟踪算法,以解决MeanShiR算法跟踪窗口固定,不能跟踪渐近或渐远的运动目标的缺点;针对MeaIlShiR算法不能较好地跟踪被大面积遮挡或完全遮挡的运动目标的缺点,引入了粒子滤波算法及其在运动目标跟踪中的应用,并提出了多样性粒子重采样方法以解决粒子滤波算法的粒子贫化问题;针对粒子滤波跟踪算法需要的粒子量大,运算速度慢的缺点,本文给出了基于MeaIlShiR算法的粒子滤波算法,该算法利用MeaIlShiR算法的聚类功能将粒子聚集在更毗邻目标真实位置的区域,使得每个粒子更合理地表达目标的真实状态,故算法对粒子数量的要求减

3、小,算法的运算速度得到了提高。实验表明,新算法的跟踪效果优于传统的基于MeanSlliR算法的运动目标跟踪算法,实时性优于单纯的粒子滤波跟踪算法。关键词运动目标检测,运动目标跟踪,均值漂移,粒子滤波AbstractMoVingtargetdetectionandtrackingtechnologyinVideoimagesequencesisanimportaIltbranchofcomputervision6eld,whichme略esimageprocessing,pattemreco印ition,comput%aIldothcra

4、dVancedtechnolo百es.ItiswidelyappliedtoVide0surveillance,intelligellttransportation,robotVisualnaVigation,alldmedicaldia盟osis.Basedontheprobl锄ofmoVingtargetdetectionandtracking,themainworkofthisdissenationcallbepresentedasfollows:ForthemoVingta昭etdetection,aback伊oundrecon

5、stnlctionalgoritllIIlbasedonpixelintensityclaSsificationisresearched,andabackgroundupdatemethodispresentedbaLsedontheback黟ound伊adualchangea11dHmtation.Asforshadowdetection趾dshadowr锄oval,analgorithminthebasisofRGBandHSVcolorspaceisintroduced.ForthemoVingta唱ettracl(in吕anob

6、jecttrackingalgoritIllIlbasedonMeaJlShiftalgoritllIIlisresearched,manyimprov锄entsaredoneforthedefectsofthetrackingalgo“thm.AMeanShiRtrackingalgoritIInlwithself二updatingtrackingwindowbaSedonobjectsedgedetectionwaspresentedforMeallShiRtracl【ingalgorithm’slackingofbandwidth

7、adaptationmechanism;111ordertosolVemedefectofMeallShiRobjecttr.ackingalgorithminmo“ngobject仃ackingunderocclusion,P硪icleFilteralgoritllrrlaIlditsapplicationinmoVingtarget仃ackingisintrDduced,锄dadiVersityp砒icleres锄plemeⅡlodisproposedinofdert0resolVetheprobl锄ofpanicleimpoVer

8、isllIllent.T11emaindefectofPanicleFilteristheneedsofmlmerouspaniclestoestimatemestateofobjects,w11ichin

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。