相機運動狀態(tài)下動目標檢測關鍵技術研究.pdf

1、相機運動狀態(tài)主要包括相機的平移、旋轉等運動，相機運動狀態(tài)下的動目標檢測技術作為運動相機系統(tǒng)中的關鍵技術，近年來一直是研究的熱點。相機運動情況下動目標檢測技術可以從運動的視頻序列中檢測到視頻中存在運動的目標，為后續(xù)的搜索、跟蹤、識別等技術打下基礎，被廣泛應用于安防監(jiān)控、智能機器人及航空軍事等領域。隨著科技的不斷發(fā)展以及物聯(lián)網(wǎng)的逐步普及，要求手持、車載等終端設備對動目標檢測技術的要求也越來越高，由于手持、車載等終端設備的移動，導致在場景景深

2、較深的情況下離相機較近的靜止物體出現(xiàn)強視差情況，而產生運動虛警，從而導致難以有效檢測出圖像中真正的動目標。
　　本課題以相機運動狀態(tài)下動目標檢測技術作為研究對象。首先，介紹了動目標檢測技術的研究意義和應用領域，以及國內外學者的研究現(xiàn)狀;其次，總結了動目標檢測技術的基本原理，對機器視覺坐標系及針孔相機模型的推導及估算進行了分析，并著重分析了動目標檢測技術的發(fā)展及現(xiàn)有技術;再次，分析了傳統(tǒng)基于單傳感器灰度圖像的動目標檢測方法在存在強視

3、差的情況下虛警率高的缺點，并基于“平面+視差”思想框架，提出了多平面視差約束，給出了基于多平面視差約束的動目標檢測方法，并以實際采集的視頻序列定性地和定量地驗證了算法在景深較深的強視差環(huán)境下的性能;最后，分析了三維深度信息在動目標檢測中的作用，利用三維深度傳感器等設備采集圖像的深度信息，結合二維灰度圖像信息提出了深度約束，從根源上剔除強視差對動目標檢測造成的影響，給出了基于深度約束的動目標檢測方法，并以實際采集的視頻序列定性地和定量地驗