【摘 要】
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本文主要研究基于图像序列的运动目标检测与跟踪算法,包括运动检测跟踪算法软件的设计与实现,以及硬件平台的构建和算法的移植。在运动目标检测部分,针对现有的检测算法受外
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本文主要研究基于图像序列的运动目标检测与跟踪算法,包括运动检测跟踪算法软件的设计与实现,以及硬件平台的构建和算法的移植。在运动目标检测部分,针对现有的检测算法受外界干扰如光线变化、阴影、物体间遮挡、前景目标与背景颜色相近、运动目标调整等因素的影响,易出现误检、漏检等情况的缺点,结合背景差分法及帧间差分法的特点,在对称差分法的基础上进行改进,尽量不增加算法计算量的前提下,提高目标检测的准确性和鲁棒性,经实验证明改进的运动目标检测算法能够快速、精确并较完整地检测运动目标。在运动目标跟踪部分,针对基于静态背景及动态背景的跟踪算法进行学习与研究。首先介绍波门跟踪算法,卡尔曼滤波估计以及基于MeanShift算法的CamShift跟踪算法。在改进对称差分检测算法的基础上,结合卡尔曼滤波估计,在室内和室外的目标检测和跟踪中都取得不错的跟踪效果,可以很好的预测运动目标的质心轨迹,减少目标检测的计算量,增加运行速度。采用CamShift算法实现了基于动态背景的目标跟踪,通过实验证明,CamShift算法可以实时准确的在动态背景下跟踪快速运动的前景目标。对DM642嵌入式系统进行学习研究,并在ICETEK-DM642-PCI开发板上实现了背景差分检测算法,为后续深入的研究打下基础。
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