【摘 要】
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运动目标轨迹分类与识别是运动分析中的基本问题,它的功能是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类;由当前目
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运动目标轨迹分类与识别是运动分析中的基本问题,它的功能是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类;由当前目标所处的状态对将要发生的事件进行预测,根据要求对异常事件进行报警,从而达到安全监控的目的。本文对运动目标轨迹分类与识别作了较深入的研究,主要工作如下: 1.提出了一种新的真实场景中运动目标轨迹有效性判断的方法。在目标跟踪过程中由于刮风等的影响而使一些轨迹受噪声严重干扰,本文基于轨迹长度、轨迹上点坐标值的方差以及运动目标相邻两帧运动方向的角度,对真实场景中跟踪到的轨迹预处理,进行有效性判断从而获得有效的轨迹,为进一步轨迹分类提供样本。 2.应用K均值自动聚类算法,提出了一种新的基于轨迹空间相似距离的轨迹分类算法,对以上获得的有效轨迹进行分类。结果表明该算法分类效果较好,最后获得两个真实场景中6类轨迹共305个轨迹样本,为进一步的轨迹识别奠定基础。 3.深入研究了隐马尔可夫模型的三大经典算法,指出了隐马尔可夫模型算法在应用中的一些问题,及针对这些问题所提出的改进方法。 4.引入改进的隐马尔可夫模型算法进行轨迹识别。针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,实验结果表明:识别率分别达到87.76%和94.19%。
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