学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

复杂背景条件下的运动目标检测与跟踪的研究

作　者: 刘锐
导　师: 孙涵
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 移动目标检测与跟踪 多特征融合建模 粒子滤波 行扫描 DSP移植优化
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 152次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


移动目标检测与跟踪是计算机视觉学科研究的一个重点课题。在视频监控、安防布控、武器装备等方面都有广泛的应用。经过多年来国内外研究者的共同努力,移动目标检测与跟踪技术已经得到长足的发展,取得了很多突破性的研究成果。但在实际复杂的现场环境中,光照变化、目标遮挡、阴影干扰、形变影响等的存在,给该技术提出了新的挑战。要很好的解决这些问题,并达到实际应用的要求,需要设计实时性和鲁棒性兼顾的新算法。本文深入学习若干核心算法,并在此基础上做了新的尝试,本文主要工作如下:1.深入学习了国内外移动目标检测与跟踪的经典方法,并通过实验比较,了解各自优缺及适合的应用条件。在此基础上,提出了一种基于多特征目标建模的Mean-Shift及Particle Filter相结合的目标跟踪算法。目标建模融合了颜色、边缘、纹理等一般目标特征,另外还借鉴图像质量评价研究领域中的结构相似度(SSIM)概念,提取目标的结构信息作为第四个融合子特征。改进了多特征融合方法,得到鲁棒性较高的目标模型。在改进的MSPF(Mean-Shift & Particle Filter)跟踪框架下最终实现对移动目标的跟踪。通过实验验证该算法跟踪准确。2.提出了一种基于行扫描的目标提取算法,该算法对图像进行逐行扫描,直接提取目标,不需要对全图进行链码跟踪。该算法在嵌入式DSP开发中结合DMA双缓冲技术,可以大大节省算法时间开销。3.将多特征融合的MSPF目标跟踪算法移植到ADSP BF561开发平台上,解决移植中的图像格式转化等若干问题。结合基于行扫描的目标提取算法,优化目标跟踪算法在该平台上的实现。在移植基础上做C语言级和汇编级代码优化,进一步提升算法执行效率,最终满足目标跟踪应用的实时性要求。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
图清单  8-9
表清单  9-10
第一章 绪论  10-19
  1.1 移动目标检测与跟踪的研究背景及应用  10-12
  1.2 移动目标检测与跟踪的简介  12-13
  1.3 国内外的研究现状  13-17
    1.3.1 移动目标检测的研究现状  13-16
    1.3.2 移动目标跟踪的研究现状  16-17
  1.4 论文主要研究工作概述  17-18
  1.5 论文内容安排  18-19
第二章 移动目标检测跟踪的特征分析和算法探讨  19-35
  2.1 移动目标检测与跟踪的难点分析  19-21
    2.1.1 算法基本要求  19
    2.1.2 目标检测难点分析  19-20
    2.1.3 目标跟踪难点分析  20-21
  2.2 背景生成与更新方法  21-25
    2.2.1 基于高斯分布的背景生成方法  21-23
    2.2.2 对比实验分析与结论  23-25
  2.3 目标跟踪算法的讨论  25-33
    2.3.1 基于卡尔曼滤波的目标跟踪  25-26
    2.3.2 基于Mean Shift 的目标跟踪  26-29
    2.3.3 基于粒子滤波的目标跟踪  29-31
    2.3.4 对比实验分析与结论  31-33
  2.4 本章小结  33-35
第三章 一种多特征建模的MSPF 目标跟踪算法  35-48
  3.1 引言  35-36
  3.2 多特征目标建模  36-40
    3.2.1 颜色特征建模  36-37
    3.2.2 边缘特征建模  37
    3.2.3 纹理特征建模  37-38
    3.2.4 结构特征建模  38-39
    3.2.5 多特征的融合  39-40
  3.3 基于MEAN SHIFT 的粒子滤波算法框架设计  40-41
    3.3.1 粒子滤波和Mean Shift 理论  40
    3.3.2 MSPF 算法框架设计  40-41
  3.4 目标模板更新  41-42
  3.5 多特征融合的MSPF 跟踪算法描述  42-43
  3.6 实验分析与结论  43-47
    3.6.1 实验平台及参数设置  43
    3.6.2 实验结果及分析  43-47
  3.7 本章小结  47-48
第四章 基于行扫描的目标提取算法  48-55
  4.1 引言  48
  4.2 现有的目标提取算法  48-50
    4.2.1 目标提取  48-49
    4.2.2 基于链码的目标提取算法  49-50
  4.3 基于行扫描的目标描述及面积计算算法  50-52
    4.3.1 算法可行性  50
    4.3.2 行扫描获得线段信息  50-51
    4.3.3 连通体的提取  51-52
    4.3.4 基于ADSP-BF561 的算法改进  52
  4.4 实验分析与结论  52-54
    4.4.1 PC 平台实验  52-53
    4.4.2 ADSP-BF56/1 平台实验  53-54
  4.5 本章小结  54-55
第五章 ADSP BLACKFIN561 平台的算法实现及优化  55-64
  5.1 ADSP BLACKFIN 561 平台简介  55-57
    5.1.1 ADSP Blackfin 561 芯片介绍  55-57
    5.1.2 ADZS BF561 EZ-KIT Lite 介绍  57
  5.2 移植设计实现  57-59
    5.2.1 硬件设计实现  57-58
    5.2.2 软件设计实现  58-59
  5.3 算法移植及性能优化  59-63
    5.3.1 图像格式转化  59-60
    5.3.2 内存管理  60-61
    5.3.3 代码优化  61-62
    5.3.4 优化效果和性能测评  62-63
  5.4 本章小结  63-64
第六章 总结与展望  64-66
  6.1 本文工作总结  64
  6.2 未来工作展望  64-66
参考文献  66-73
致谢  73-74
在学期间的研究成果及发表的学术论文  74

相似论文

  1. 基于多Agent理论的卫星协同定轨技术研究,V474
  2. 基于VRPF的机动目标跟踪的研究,TN957.52
  3. 有标记点的人体三维运动数据获取方法的研究,TP391.41
  4. 基于粒子滤波的自主机器人视觉目标跟踪研究,TP242
  5. 空间红外目标仿真与跟踪技术研究,TP391.41
  6. 复杂场景中运动目标的检测与跟踪,TP391.41
  7. 无线传感器网络的目标跟踪算法研究,TN929.5
  8. 基于鱼眼相机的运动物体检测和跟踪,TP391.41
  9. 基于无线传感器网络的目标定位跟踪研究,TN929.5
  10. 基于图像信息的运动目标检测与跟踪算法研究,TP391.41
  11. 无线传感器网络定位及目标跟踪的研究,TN929.5
  12. 自主水下航行器组合导航算法研究与系统实现,U666.1
  13. 粒子滤波算法的硬件优化设计,TN713
  14. 轮式仿人机器人导航与路径规划研究,TP242
  15. 基于Petri网的网络入侵检测系统研究与实现,TP393.08
  16. 基于粒子滤波的多分量调频定距侦察信号分离与参数提取,TN911.7
  17. 基于中层视觉特征和高层结构信息的互补目标跟踪模型,TP391.41
  18. 分布式麦克风阵列跟踪算法研究,TN912.3
  19. 基于FISST理论的多目标跟踪技术研究,TN953
  20. 视觉导引AGV的自动驾驶系统,TP391.41
  21. 分布式声源定位与跟踪算法研究,TN912.3

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
© 2012 www.xueweilunwen.com