基于视频图像序列目标运动轨迹提取技术

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1、-摘要基于视频图像序列的目标运动轨迹提取技术是已经成为精确制导武器的关键技术之一，能够提高武器打击精度及力度；同时更能体现目标跟踪监控系统的智能化和自动化。而在众多模式下的基于视频图像序列的轨迹提取技术中，基于固定参照物视场变动模式的轨迹测量技术不受相机视野限制，能够有效地扩大目标跟踪范围，更有着重要的研究意义和工程应用价值。固定参照物视场变动模式的轨迹测量技术要求相邻两帧之间必须具有一定的重复。由于运动目标瞬时空间位置坐标是通过相对前一时刻空间位置坐标的相对变化得到，因此存在轨迹计算的累积误差较大的问题，同时由于目标体运动过程中的姿态变化

2、、参照环境的复杂性等因素，导致轨迹计算的精度很难得到保证。本论文针对固定参照物视场变动模式下运动目标轨迹提取问题进行深入研究，设计开发了基于视频图像序列的目标运动轨迹提取系统，针对目标在运动过程中的姿态变化导致的相机坐标系变化问题，提出了成像系统外参实时校正方法，通过陀螺仪获取的数据和空间坐标系变换关系对相机姿态角参数实时校正；针对SIFT特征匹配算法中的欧式距离无法自适应调节问题，提出了多目标优化的SIFT特征匹配算法，建立了以相关系数和特征点之间的欧氏距离为目标函数，以置信度为约束条件的多目标优化模型，减少了特征点的误配率；最后通过车载

3、CCD实验对系统功能和精度进行验证，数据表明该系统能够精确的实现运动目标的轨迹测量，并具有较强的适应性和可靠性。.---1绪论1.1课题研究背景及意义基于视频图像序列的目标运动轨迹提取技术是动态视觉领域中一个具有重要意义和实际价值的研究课题。目标运动轨迹是反映一段时间内目标的运动路线，它的精确提取能够实现测量和分析目标的运动参数、运动行为评估等。在军事领域中，该技术已经成为精确制导武器的一项关键技术，它能够有效地提高武器的打击精度，强化武器的打击力度；同时在民用领域，以该技术为基础建立的人机交互系统，能够实现运动目标的智能跟踪、行为监管等，

4、真正地体现运动目标监控系统的自动化和智能化。因此无论在民用上还是在军事领域中，该技术的研究都具有较强的理论意义和研究价值。目前基于视频图像序列的目标运动轨迹提取技术根据相机视场和参照物的不同可分为固定视场内参照物运动、变化视场内参照物运动和固定参照物视场变动情况下的运动目标跟踪及轨迹检测。固定视场内参照物运动方式中，相机及其视野固定，对视野内的运动目标进行跟踪检测，具有空间和时间上的区域限制，仅能得到固定区域、固定时间段中的目标运动轨迹；变化视场内参照物运动是对固定视场方式的一种改进，通过云台等多维运动系统实现相机视野的变化，能够拓展运动目

5、标跟踪的范围和时间得到扩展，但是由于镜头等光学器件的限制，当运动目标超出一定范围则无法成像或成像目标体的“点化”现象；固定参照物视场变动模式下，相机视野随运动目标的运动变化，利用相邻两帧图像中的固定参照物的空间位置不变特性实现运动目标的轨迹计算，此类方法不受相机视野的限制，能够有效地提高运动体轨迹提取的作用范围，但是要求相邻两帧之间必须具有一定的重复。由于运动目标瞬时空间位置坐标是通过相对前一时刻空间位置坐标的相对变化得到，因此存在轨迹计算的累积误差较大的问题，同时由于目标体运动过程中的姿态变化、参照环境的复杂性等因素，导致轨迹计算的精度很

6、难得到保证。本论文针对固定参照物视场变动模式下运动目标轨迹提取问题进行深入研究，设计开发了基于视频图像序列的运动目标轨迹提取系统；提出了.---成像系统外参实时校正算法、多目标优化特征提取算法，有效的解决了累积误差较大、坐标计算精度低等问题，实现了运动目标轨迹的精确测算。1.2课题相关领域研究现状1.2.1基于卫星定位导航系统的运动目标轨迹提取技术随着科学技术的不断进步，卫星定位导航系统与计算机视觉技术相结合在目标运动轨迹跟踪提取领域得到了广泛的应用。通过接收至少4颗卫星不间断发送自身星历参数和时间信息，对地面目标进行精确定位，从而可以有效

7、地对目标运动轨迹进行跟踪和定位。目前，可实用的卫星导航系统有美国全球卫星定位导航系统(GPS)、前苏联的全球导航卫星系统(GLONASS)、欧洲“伽利略”以及我国自主研发的“北斗”卫星导航系统。美国的全球定位系统GPS在20世纪60年代末开始研发。1978年发射第一颗卫星，迄今共经历了在轨验证试验的第一代GPS-1和实用组网的第二代GPS-2、GPS-2A、GPS-2R、GPS-2F等不断改进的型号。二十多年来，经过不断改进，GPS卫星的寿命得到不断的延长，抗干扰能力和导航精度不断提高，并增强了地面站的保密性能及星间链路安全性。美国的GPS

8、系统无论在军事还是民用方面都对全球产生了重大影响；俄罗斯全球导航系统GLONASS是一个由俄军方控制使用的全球卫星导航系统，1982年开始正式发展，1996年宣布建成。GLONA