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《基于mean-shift算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤畢業(yè)設(shè)計(jì)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、2014屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書基于Mean-Shift算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤院、部：電氣與信息工程學(xué)院學(xué)生姓名：方掙掙指導(dǎo)教師：夏鑫職稱（學(xué)位）碩士專業(yè)：電子信息工程班級(jí)：電子1004班完成時(shí)間：2014年5月31日摘要作為計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要部分，智能視頻監(jiān)控技術(shù)不僅在政府和企業(yè)的廣泛應(yīng)用，隨著社會(huì)的進(jìn)步，家庭也在很大程度上離不開它，而智能視頻監(jiān)控方面的核心技術(shù)是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤，從21世紀(jì)以來，伴隨著信息科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，越來越多的研究者開始關(guān)注智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的研究。盡管人們?cè)?0世紀(jì)就已經(jīng)提出了很多有效的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，但事實(shí)
2、上，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤技術(shù)在實(shí)現(xiàn)的過程中仍然是困難重重，例如背景的不穩(wěn)定、目標(biāo)跟蹤過程中被遮擋、目標(biāo)跟背景顏色相似等因素，都會(huì)很大程度上破壞跟蹤效果，因此，要想設(shè)計(jì)出跟蹤效果好的均值漂移算法仍然具有很大挑戰(zhàn)性。在本篇論文中，簡(jiǎn)要的介紹了一下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)的發(fā)展史（從第一次被提出，一直到該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域），運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)經(jīng)歷了一個(gè)漫長(zhǎng)的過程。本論文還提到了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架，并分析了每一部分的原理；同時(shí)也研究了圖像處理技術(shù)在智能化視頻監(jiān)控體系中的應(yīng)用，主要包含數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論、圖像的預(yù)處理和目標(biāo)模型描述等。對(duì)于智能化視頻監(jiān)控體系在實(shí)踐中的應(yīng)用
3、，本論文采用的是Mean-Shift（均值漂移）跟蹤算法，該算法是一項(xiàng)先進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)。還詳細(xì)分析了基于均值漂移算法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面的應(yīng)用，而且驗(yàn)證了Mean-Shift算法在實(shí)際應(yīng)用中的收斂性【1】。對(duì)于均值漂移算法易出現(xiàn)的缺點(diǎn)，對(duì)其一一攻破，并且進(jìn)行了多次仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)論表明:該算法的跟蹤效果較好。關(guān)鍵詞：智能視頻監(jiān)控；視頻圖像處理；背景差分法；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤；Mean-Shift算法ABSTRACTAsanimportantpartofcomputervision,intelligentvideosurveillancetechnolo
4、gy,notonlyingovernmentandenterprisesawiderangeofapplications,withtheprogressofsociety,thefamilyalsolargelyinseparablefromit,andintelligentvideosurveillancetechnologyisamovingtargetcorethetrack,fromthe21stcentury,withtherapiddevelopmentofinformationscienceandtechnology,moreandm
5、oreresearchersbegantofocusonresearchinintelligentvideosurveillancesystemmovingtargettrackingalgorithm.Althoughpeopleinthe20thcenturyhasbeenproposedmanyeffectivemovingtargettrackingalgorithm,butinfact,movingtargettrackingtechnologyisstillintheprocessofrealizationisdifficult,suc
6、hasunstablebackground,targettrackingprocessisblocked,thetargetthebackgroundcolorissimilarwithotherfactors,willlargelydestroyedtrackingresults,therefore,inordertodesignagoodeffectmeanshifttrackingalgorithmstillhasagreatchallenge.Inthispaper,abriefintroductionaboutthehistoryofth
7、emovingtargettrackingtechnology(fromthefirsttobemadeuntilthetechnologyappliedtovariousfields),movingtargettrackingtechnologyhasgonethroughalongprocess.Thepaperalsomentionedthestructuralframeofvideosurveillancesystems,andanalysisoftheprincipleofeachpart;alsostudiedimageprocessi
8、ngtechnologyinintelligentvideosurveillancesystemconsistsmainl
