

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、分類號:UDC:學校代號:11845學號:2111305109廣東工業(yè)大學碩士學位論文(工程碩士)基于改進ViBe與粒子濾波的視頻分析算法研究王海全校內(nèi)導師姓名、職稱:邱里褪教援校外導師姓名、職稱:陳曉鳴工程!巫學科(專業(yè))或領(lǐng)域名稱:軟住工程學生所屬學院:讓箕扭堂院論文答辯日期:三Q二盍生五旦摘要摘要隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,作為機器視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)性技術(shù),運動目標檢測與跟蹤在智能視頻監(jiān)控中發(fā)揮著日益重要的作用。很多學
2、者在這個方面做了大量的研究工作,取得了卓有成效的成果。然而由于需求和應用場景的復雜性,例如光照變化、噪聲和目標遮擋等問題,運動目標檢測與跟蹤技術(shù)一直以來都是該領(lǐng)域的研究難點。本文對現(xiàn)有的目標檢測與跟蹤方法進行了深入研究,分析了當前主流算法的不足,提出了魯棒性更好、實時性更高的改進算法,并經(jīng)過充分的實驗分析,驗證了改進算法的效果。本文從背景差分方法ViBe(VisualBackgroundExtractor)和粒子濾波跟蹤算法入手,對它們
3、的不足之處進行改進,主要工作如下:1為了消除噪聲和光照突變的影響,得到精確的運動前景,本文結(jié)合SILTP算子對傳統(tǒng)的ViBe運動目標檢測算法進行了改進。首先求出每個像素的SILTP值,將背景模型轉(zhuǎn)化為SILTP值形式,通過比較SILTP值來判斷前后景像素。接著將背景更新方式改進為替代異常值的更新策略,同時采用多幀圖像進行背景模型的初始化。最后,‘采用多段視頻流驗證改進算法的效果,經(jīng)過對比分析,本文的改進檢測算法對光照變化和噪聲具有較強的
4、魯棒性。2提出一種基于先驗知識的快速粒子濾波跟蹤算法。粒子濾波的跟蹤效果與粒子數(shù)量成正比關(guān)系,然而粒子數(shù)量的增加會大大提高計算成本,降低TIll/蹤的實時性。本文提出對視頻流先采用ViBe算法進行檢測,得到運動前景。同時,在跟蹤階段適當增加處于前景區(qū)域的有效粒子權(quán)重,并調(diào)整權(quán)重閾值對粒子進行篩選,降低粒子重采樣的頻率。通過降低粒子數(shù)量和增加有效粒子權(quán)重,在保證跟蹤效果的前提下,提高了粒子濾波跟蹤算法的處理速度。實驗結(jié)果表明,本文提出的改
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于改進粒子濾波算法的多目標智能視頻跟蹤研究.pdf
- 基于改進型粒子濾波的視頻目標跟蹤算法研究.pdf
- 基于改進的粒子濾波算法在視頻目標跟蹤中的研究.pdf
- 粒子濾波改進算法研究與應用.pdf
- 基于粒子濾波的視頻跟蹤算法研究.pdf
- 改進的粒子濾波視頻跟蹤.pdf
- 基于改進粒子濾波的SLAM算法研究.pdf
- 基于改進粒子濾波算法的應用研究.pdf
- 基于硬件實現(xiàn)的粒子濾波改進算法研究.pdf
- 基于粒子濾波與Mean Shift的視頻目標跟蹤算法研究.pdf
- 改進的粒子濾波算法在視頻跟蹤中的應用.pdf
- 基于改進粒子濾波的WLAN室內(nèi)跟蹤算法研究.pdf
- 基于FPGA的改進粒子濾波算法實現(xiàn).pdf
- 視頻跟蹤的粒子濾波算法研究與實現(xiàn).pdf
- 基于改進粒子濾波的檢測前跟蹤算法.pdf
- 基于均值移動與粒子濾波算法的視頻目標跟蹤研究.pdf
- 基于密度迭代的粒子濾波視頻目標跟蹤算法研究.pdf
- 基于粒子濾波的多特征視頻跟蹤算法.pdf
- 基于壓縮粒子濾波的改進目標跟蹤算法研究.pdf
- 基于改進粒子濾波的人臉跟蹤算法的研究.pdf
評論
0/150
提交評論