基于高斯模型的运动目标检测与跟踪算法研究

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时间:2019-05-23

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1、分类号TP391密级公开重庆邮电大学硕士学位论文英文题目—Resear—chonDetectionandTrackingAlgorithmsof丛Q∑i垒gQ垫i曼璺£墨旦圣墨曼亟Q堕Q垒坠墨曼i亟塾丛Q鱼曼!论文提交日期垒壁l圣生生且论文答辩日期兰殳!兰玺!直丝旦答辩委员会主席望鲨鍪叁垫重叁查垦2012年S只独创性声明IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIY2399346本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其

2、他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得重鏖由E电太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:认为.者久签字日期:刀/。年箩月够日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重庞蜜&电太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权重迭邮电盔堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、

3、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:导师签名:一【i1因、\/签字日期:抄IL年y月够日签字目期:加p年厂月矿日重庆邮电大学硕士论文摘要本文以基于高斯模型的运动目标检测与跟踪为主要研究内容,分别给出了基于高斯背景模型的车辆检测改进算法和基于高斯模型和卡尔曼预测的检测与跟踪。本文主要内容包括以下三个部分:首先,介绍了高斯模型的基本理论,包括高斯模型的定义和性质;描述了数学形态学的几种常见方法,包括开启、闭合、膨胀、腐蚀、填充空洞;讨论了空间滤波的一些惯用方式,包括高斯滤波、中

4、值滤波和均值滤波。其次,针对车辆检测中实时性、准确性以及自适应性很难兼顾的问题,提出了一种基于高斯背景模型的车辆检测改进算法。该算法一方面通过在背景更新初期和背景差分的过程中,采用高低双阈值降低车辆与背景之间灰度值重合区域的干扰:在背景更新后期采用基于单高斯模型的动态权值方法,使该算法的鲁棒性大大加强。另一方面,将二次帧差法通过逻辑“或”运算巧妙地引入到我们的改进算法中,使该算法不但具有了随环境变化适应强的特点,而且显著地提高了检测的准确性和完整性,并具有一定的鲁棒性。最后,针对运动目标检测与跟踪算法较难同

5、时保证准确性和稳定性的问题,提出了一种基于高斯模型和Kalman预测的运动目标检测与跟踪算法。首先在高斯背景建模中,采用了分块拼接的方式来初始化背景模型,并且利用动态权值完成背景自适应更新,使得背景模型能够持续有效,再采用背景差分法检测出运动目标。在目标跟踪中,将检测到的运动目标区域和质心位置信息作为Kalman预测的状态信息,结合其他相关参数完成运动目标的预测跟踪,并且对观测噪声矩阵进行自适应取值,使得跟踪的稳定性得到加强。关键词:视频图像,目标检测,目标跟踪,高斯模型,Kalman预测Abstract重

6、鏖塑皇奎堂堡圭笙壅———————————————————————————一AbstractThispaperproposCSanimpr。VedVehicledetectionalg。rithmba8∞。nGaussianbackgroundmodel,andadetectionandtrackingalgo。i。hmb?8edol:GaussianmodelandKalmanpredictionthroughdeepstudyofde。ec’10naI:dtrackingalgorithmsofmovin

7、gobjectsbasedonGaussianmodel.Themaincontributionsofthispaperareasfollows:Firstly,thispaperintroducedtheoryofGaussianmodelincludin.gde蹦tionandrelatedproperties,describedSeveralcommonmethods.酣也.:mathematicalmorphol。gYincluding。pen,closed,expan810n,co‘。081c:n

8、三ndfillingtheempty'diScussedsomewaysofthespatialfiltering1ncludlngGaussianflitering,medianfilteringandmeanfiltering·Secondly,fortheproblemthatitisdifficulttotakeintoaccountreal.time,accuracyandadaptabilitytog

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