基于视频流的空中目标识别算法研究

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目标检测是目标提取和识别的前提。本文首先对传统的三种目标检测方法进行了仿真实验,分析了三种方法的优缺点。使用背景差分法对目标进行检测,背景建模更新过程比较复杂,且建模过程非常缓慢,由于背景更新不及时导致目标检测结果误差较大。基于光流法的目标检测效果优于背景差分法,但是光流法计算量比较大,程序运行非常耗时,并不能满足实时性方面的要求。基于帧差法的目标检测结果易出现重影现象,且受地面背景影响比较大,对传统的帧差法进行改进,重影现象得到改善,但是改进后的帧差法在进行目标检测时仍会受到地面背景的影响,产生误检情况。为了解决地面背景对于目标检测结果的影响,采用了一种去除地面背景干扰的检测方法,即首先使用阈值分割,形态学处理和边缘检测技术对视频帧图像进行预处理,然后使用Hough变换直线检测技术将视频帧图像划分为天空区域和地面区域,对天空区域采用分块帧差法与形态学处理相结合的目标检测方法,成功排除了地面背景的干扰从而有效检测出目标。针对空中目标的分割提取,确定了一种标记的分割提取方法,从而将目标成功地提取出来。为了构建能够有效表示目标的特征向量,深入研究了两种不同的特征:Hu不变矩特征和HOG特征描述子。为了对特征进行分类识别,研究并采用了多分类支持向量机模型,分别将Hu特征和HOG特征输入到SVM分类器中进行分类实验,实验表明提取HOG特征能够较好地对目标特征进行分类识别。
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