【摘 要】
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由于场景的复杂性,很难对单目标实现持久性跟踪,使得对单目标实现跟踪的算法在监控视频中难以得到普及。为实现对监控视频中的目标实现智能化的跟踪,本文对Tracking-Learning
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由于场景的复杂性,很难对单目标实现持久性跟踪,使得对单目标实现跟踪的算法在监控视频中难以得到普及。为实现对监控视频中的目标实现智能化的跟踪,本文对Tracking-Learning-Detection(TLD)目标跟踪算法展开了深入的研究。该算法能够实现对运动目标的持久性跟踪,但该算法由于计算复杂,导致处理图像的速度较慢。同时该算法对目标发生旋转或强烈变形有较弱的鲁棒性,达不到视频监控系统中实时性和稳定性的要求。针对上述问题,本文的主要工作包括以下几点:(1)深入的研究了几种经典的单目标运动跟踪算法,并通过实验仿真将其同TLD跟踪算法进行跟踪性能对比,分析出了各自优缺点。(2)针对算法实时性问题,在TLD算法框架的基础上,通过动态调整待处理图像大小以及使用局部扫描来替代全局扫描的方式,来减少输入检测器中待检测样本的数量,从而使得算法达到实时性要求。(3)针对算法存在的鲁棒性问题,一是通过使用SIFT算法获取特征点来替代均匀撒点获取特征点;二是通过使用SIFT匹配算法来改进跟踪器的跟踪过程,为其提供两重保障,以此来增强算法对目标旋转或强烈变形的鲁棒性。(4)设计并实现了小型监控系统平台的软硬件环境的搭建,使用QT开发工具开发了一套小型视频监控系统。同时将改进后的TLD算法植入到该系统中,并测试了TLD算法在该系统中的跟踪性能。
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