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基于视频图像的运动目标检测和跟踪

作　者: 赵娟
导　师: 王黎明
学　校: 中北大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 运动目标目标检测 Adaboost算法多目标跟踪
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着科学技术的高速发展，视频图像运动目标分析技术在导航制导、地形匹配、人脸识别、视频监控、医疗诊断等方面，尤其是军事领域，得到了越来越广泛的应用，有着重要的现实意义和广泛的实用价值。因此，一个检测率高、实时性好的运动目标分析算法的研究就显得尤为必要。本文以陆战车辆对抗演示系统为背景，重点研究了视频图像的运动目标检测与跟踪的方法。本文首先分析了基于Adaboost算法的目标检测与跟踪系统的流程，描述了矩形特征的提取方法，分析了该算法训练时间长的原因，在保证检测精度的前提下，选择了矩形特征模板、优化了特征的选取，从而提高了训练速度。并且选用合适的方法进行图像处理。其次在检测过程中，选取多角度的坦克模型样本，训练了级联分类器。对Adaboost算法级联分类器的构成和检测流程进行了详细的分析，选取最佳窗口搜索策略，减少了检测时间。最后，在多目标实时跟踪阶段，引入颜色特征对已跟踪的陆战车辆进行分类，输出目标的坐标位置，跟踪目标轨迹并为其分配ID号，搭建了本系统的上位机软件并进行实验验证。在实验过程中，分析对比了单目标和多目标的检测结果，检测率达92.7%，多目标检测速度为28.9ms/frame，实验表明了该算法检测和跟踪性能的有效性和实时性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-17
  1.1 课题研究的背景和意义  8-10
  1.2 国内外研究现状  10-15
    1.2.1 运动目标检测研究现状  10-12
    1.2.2 运动目标跟踪的研究现状  12-15
  1.3 本文研究内容  15
  1.4 文章结构安排  15-16
  1.5 本章小结  16-17
2 陆战车辆对抗演示系统设计  17-23
  2.1 系统需求分析  17-18
  2.2 系统功能模块设计  18-21
  2.3 图像处理模块系统设计  21-22
  2.4 本章小结  22-23
3 目标描述及视频图像处理技术  23-35
  3.1 目标特征描述  23-31
    3.1.1 矩形特征  23-28
    3.1.2 积分图  28-31
  3.2 图像处理技术  31-34
    3.2.1 图像滤波去噪  32-33
    3.2.2 图像灰度化  33-34
  3.3 本章小结  34-35
4 基于 Adaboost 算法的运动目标检测  35-51
  4.1 算法简介  35-37
  4.2 样本的构建  37-39
  4.3 分类器的训练  39-46
    4.3.1 弱分类器  40-41
    4.3.2 强分类器  41-44
    4.3.3 级联分类器  44-46
  4.4 Adaboost 算法检测过程  46-48
  4.5 实验结果和分析  48-50
  4.6 本章小结  50-51
5 多目标跟踪的实现  51-61
  5.1 多目标区分  51-55
    5.1.1 颜色模型  51-54
    5.1.2 颜色直方图  54-55
  5.2 分配 ID  55-56
  5.3 多目标跟踪系统实现  56-57
  5.4 实验结果及分析  57-59
  5.5 本章小结  59-61
6 总结与展望  61-63
  6.1 本文总结  61
  6.2 研究展望  61-63
参考文献  63-67
攻读硕士学位期间所取得的研究成果  67-68
致谢  68

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