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《靜態(tài)場景下運動目標的檢測與跟蹤算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
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3、苗訟；，菩錢ｆ又％邊論趕彝摘要摘要目標的檢測與跟蹤是計算機視覺領域的重點部分，在很多方面如軍事、視覺、視頻、交通、醫(yī)療等都有重要的應用價值。目前，目標的檢測與跟蹤面臨的主要問題是如何準確的找到目標并完成穩(wěn)定的跟蹤。本文在已有的研究成果基礎上，對目標檢測與跟蹤的相關算法進行了改進，并對改進前后的算法進行了實驗仿真。主要改進如下：（1）幀差法結合canny算子的目標檢測算法。幀差法具有算法簡易、不易受外界因素影響的優(yōu)點，canny算子較其他算子可以更好的得到圖像的輪廓信息。本文采用canny算子檢測當前圖像的輪廓，幀差法獲得目標區(qū)域，取兩者的共同區(qū)域作為
4、目標在當前幀的位置。實驗結果表明，改進的檢測算法得到的目標區(qū)域較完整。（2）自適應跟蹤窗口的meanshift算法。傳統(tǒng)meanshift算法存在缺陷：跟蹤過程中，若目標的大小和方向發(fā)生變化，它不能很好的跟蹤?；谏鲜鰡栴}，提出了自適應窗口的meanshift算法。此方法采用幀差法結合canny算子檢測運動目標，并使用主成分分析法計算目標方向，實時更新跟蹤窗口。實驗結果表明，改進后的meanshift算法與傳統(tǒng)的meanshift算法相比，跟蹤的穩(wěn)定性得到了提升。（3）自適應跟蹤窗口的meanshift融合kalman濾波的目標跟蹤算法。自適應窗口的me
5、anshift算法在跟蹤過程中，當目標遭遇遮擋時，跟蹤變得不穩(wěn)定。為了解決這一問題，加入kalman濾波對目標預測的步驟，實現(xiàn)了自適應窗口的meanshift算法與kalman濾波的融合。實驗結果顯示，改進后的算法的抗遮擋性能提升，跟蹤的穩(wěn)定性也得到了提高。關鍵詞：目標跟蹤，meanshift，kalman，自適應跟蹤窗口IAbstractAbstractTargetdetectionandtrackingisakeypartinthefieldofcomputervision,ithasimportantapplicationvalueinmanyas
6、pectssuchasmilitary,vision,video,traffic,medicaltreatmentandsoon.Recently,themainproblemoftargetdetectionandtrackingishowtofindthetargettrackingaccurately.Basedontheexistingresearchresults,thispaperimprovesthealgorithmoftargetdetectionandtracking,Inthispaper,onthebasisoftheexisti
7、ngresearchresults,thetargetdetectionandtrackingalgorithmisimproved,andmakesanexperimentalsimulationoftheimprovedalgorithmbeforeandafter.Themainimprovementsareasfollows:(1)Targetdetectionalgorithmofframedifferencemethodcombinedwithcannyoperator.Framedifferencemethodhastheadvantage
8、sofsimplealgorithm,notaffectedbytheexter
