基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位.pdf

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1、基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位王婷婷，李戈，赵杰，张学贺(哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，黑龙江哈尔滨150001)Detection，TrackingandPositioningofMovingTargetBasedonBinocularVisionWANGTingting，LIGe，ZHAOJie，ZHANGXuehe(StateKeyLaboratoryofRoboticsandSystem，HarbinInstituteofTechnology，Harbin150001，China)摘要：为克服传统目标检测跟踪方法无法对目targetinrealtime

2、andcanachieveanaccuratepositio—标准确定位，以及在复杂环境下容易受光照、阴影nmg·等因素干扰的问题，提出了基于双目视觉的目标检Keywords：binocularvision；targettracking；测跟踪与定位方法。首先使用Matlab标定工具箱stereomatching；3Ddistancemeasurement和OpenCV进行摄像机标定和图像校正，然后利用基于双目视觉的背景差分法实现目标检测，结合基0引言于Kalman滤波的改进Camshift算法实现目标跟踪，最后利用视差图得到目标三维信息，从而实现运动目标检测与跟踪一直是计算机视觉

3、的核目标定位。实验结果表明，所提方法能够实时跟踪心课题，是智能监控系统的关键技术之一。目前，运动目标并实现目标的准确定位。多数目标检测跟踪依靠单目视觉，无法实现目标准关键词：双目视觉；目标跟踪；立体匹配；三维确定位，而双目视觉可以从不同角度拍摄同一场景测距的二维图像中恢复深度信息，因此，提出一种基于中图分类号：TP391双目视觉的运动目标检测跟踪与定位方法，不仅可文献标识码：A以实时检测跟踪目标，而且能够实现目标准确定位。文章编号：1001—2257(2015)06—0073一O4静态背景下的运动目标检测主要包括帧间差A~tmct：Inordertosolveproblemssuc

4、hastradi—分法、背景差分法_1和光流法。帧间差分法对光照tiona1targetdetectingandtrackingmethodsfailingto不敏感，缺点是不能提取完整目标信息；背景差分locateaccuratelyandmethodbeingsusceptibletointer—法原理简单，易于实现，实时性较好，可以提取完整ferencefromlightandshadow，targetdetectingand的目标信息，但是对光照变化敏感，需要实时更新positioningmethodsbasedonbinocularvisionareput背景；光流法不需

5、要场景先验信息，但计算复杂，不forward．Firstly，theMatlabCalibrationToolboxand适合实时计算。Camshift是一种基于颜色特征的OpenCVwereusedforcameracalibrationaswellasfor目标跟踪算法，由于计算量小，实时性高，该方法在imagecorrection．Next，thebackgrounddifference目标跟踪领域得到了广泛应用，但是由于缺乏有效的运动预测模块及对目标特征的更新机制，Cam—methodbasedonbinocularvisionwasusedtoachieveshift容易

6、丢失目标。立体匹配算法分为全局立体targetdetection，whiletheimprovedCamshiftalgo—rithmbasedonKalmanfilteringwasemployedtoreal—匹配算法和局部立体匹配算法。全局算法精度高，但计算复杂，不适合实时计算，SAD是一种典型的izetargettracking．Finally，adisparitymapwasused局部立体匹配算法，相比全局立体匹配算法计算量toobtainthethree—dimensionaltargetinformation，小，实时性高。therebyachievingtarge

7、tlocation．Experimentalresults在此，将立体视觉应用到目标检测中，利用视showthattheproposedmethodcantrackthemoving差图背景差分法提取运动目标，Kalman滤波和收稿日期：2015一Ol一27Camshift算法结合实现目标跟踪，并利用视差图得基金项目：国家自然科学基金(61473104)出目标三维信息。《机械与电子~2015(6)·73·基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位Z新背景模型。二值化阈值分割