基于改進(jìn)的camshift算法的服裝包裝箱的識(shí)別與跟蹤研究

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1、中閣分炎可：ＴＰ３０１．６學(xué)校代碼；１０８５６學(xué)號(hào)；Ｍ０９０４１３１２２．碩±學(xué)位論文ＩＭ，ａｓｔ：ｅｒｓＴｈｅｓｉｓＩ基于改進(jìn)的Ｃａｍｓｈ化算法的服裝論文趣目、包裝誦ｉＲ別與臟研究服裝設(shè)計(jì)與工程專業(yè)甘峰作者姓名…曹春祥、狂磊巧導(dǎo)教師完成口期２０１５年１１＞Ｊ■ｌ上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所遞交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)仔研究王作所取得的成果。除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的作品成

2、果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中ｙ■明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：參！曰期：年月？曰抑／（＾３乃上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文破權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留，、使用學(xué)位論文的規(guī)定同意學(xué)校促留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)上海程技術(shù)大學(xué)可臥將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可臥采用影印、縮印或歸描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。□保密，在年解密后適用本段權(quán)書(shū)。＾本學(xué)位論文屬于

3、／不保密＂＂（請(qǐng)?jiān)冢咨戏娇騼?nèi)打Ｖ）學(xué)位論文作者簽名：指導(dǎo)教師簽名；曰期：年月曰曰期：年月曰＞／備３Ｗ中圖分類號(hào)：TP301.6學(xué)校代碼：10856學(xué)號(hào)：M090413122上海工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于改進(jìn)的Camshift算法的服裝包裝箱的識(shí)別與跟蹤研究作者姓名：甘峰指導(dǎo)教師：曹春祥、江磊專業(yè)：服裝設(shè)計(jì)與工程學(xué)院：服裝學(xué)院申請(qǐng)學(xué)位：工學(xué)碩士完成時(shí)間：2015年11月評(píng)閱人：答辯委員會(huì)主席：成員：UniversityCode：10856StudentID:M090413122THESTUDYOFIDENTIFYINGANDTR

4、ACKINGTHEGARMENTPACKINGBASEDONTHEIMPROVEDCAMSHIFTALGORITHMCandidate:MasterofEngineeringSupervisor:CaoChunxiangMajor:ClothingDesignandEngineeringCostumeInstituteShanghaiUniversityofEngineeringScienceShanghai,P.R.ChinaJanuary,2015基于改進(jìn)的Camshift算法的服裝包裝箱的識(shí)別與跟蹤研究摘要服裝企業(yè)物流中存在大量的視頻監(jiān)控以避免物資被

5、盜，其工業(yè)廠區(qū)也裝有很多的探頭確保廠區(qū)安全。然而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)只能用于事后取證，無(wú)法起到預(yù)防預(yù)警的作用，新一代的視頻監(jiān)控系統(tǒng)將引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，其主要功能是自動(dòng)識(shí)別出異常情況并發(fā)出報(bào)警。包裝箱的識(shí)別與跟蹤的研究對(duì)防止倉(cāng)儲(chǔ)和物流運(yùn)輸過(guò)程中丟包丟件等以及實(shí)現(xiàn)智能視頻監(jiān)控和RFID技術(shù)相融合實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控系統(tǒng)具有重要意義。主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下：討論了智能視頻監(jiān)控在服裝企業(yè)物流領(lǐng)域的運(yùn)用，介紹了初步圖像處理技術(shù)中主流的濾波算法和形態(tài)學(xué)處理算法，為服裝包裝箱的識(shí)別與跟蹤做預(yù)處理。提取了包裝箱的六維顏色特征向量[R,G,B,R?G,R?B,G?B]，分析了顏色

6、特征向量的分布。采用支持向量機(jī)（SVM）機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)包裝箱的樣本的訓(xùn)練，用訓(xùn)練結(jié)果判別圖像中的像素從而識(shí)別出包裝箱。討論了MeanShift理論及其跟蹤算法，介紹了Camshift跟蹤算法并分析了兩種跟蹤算法在同一個(gè)目標(biāo)模型和概率圖下的對(duì)比跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果，通過(guò)定量分析實(shí)驗(yàn)過(guò)程中參數(shù)的變化定性評(píng)價(jià)這兩種跟蹤算法的跟蹤性能。進(jìn)一步處理SVM的識(shí)別結(jié)果得到服裝包裝箱的大小和位置并初始化跟蹤目標(biāo)，討論了圖像二值化過(guò)程中閾值的大小對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響，給出了不同場(chǎng)景下不同包裝箱的識(shí)別結(jié)果。提出了結(jié)合Camshift算法和Kalman濾波器的改進(jìn)算法：（1）針對(duì)目標(biāo)

7、受到遮擋時(shí)Camshift算法導(dǎo)致跟蹤失敗的問(wèn)題，用目標(biāo)受到遮擋時(shí)面積減小的信息來(lái)判斷目標(biāo)是否受到遮擋，用當(dāng)前目標(biāo)和目標(biāo)模型的兩個(gè)直方圖的相關(guān)系數(shù)檢測(cè)目標(biāo)是否離開(kāi)遮擋區(qū)域。服裝包裝箱沒(méi)有被遮擋時(shí)用Kalman的預(yù)測(cè)值作為結(jié)果輸出，用Camshift跟蹤的結(jié)果更新Kalman濾波器，服裝包裝箱被遮擋時(shí)用Kalman濾波器的預(yù)測(cè)值作為跟蹤結(jié)果，用該結(jié)果更新Kalman濾波器并檢測(cè)服裝包裝箱是否離開(kāi)遮擋區(qū)域。（2）針對(duì)目標(biāo)受到大面積相似顏色干擾Camshift跟蹤導(dǎo)致目標(biāo)丟失的問(wèn)題，V用目標(biāo)受到顏色干擾時(shí)目標(biāo)面積增大的信息來(lái)判斷目標(biāo)是否受到顏色干擾，用Cam-s

8、hift算法的迭代次數(shù)來(lái)檢測(cè)目標(biāo)是否離開(kāi)顏色干擾區(qū)域。沒(méi)有受到顏色