基于全方位視覺(jué)的多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤.pdf

1、多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤涉及圖像處理、模式識(shí)別等多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中的重要課題。本文采用能實(shí)時(shí)獲取水平方向360°場(chǎng)景圖像的全方位視覺(jué)裝置，設(shè)計(jì)并驗(yàn)證了一種新的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法。本文在綜述目前國(guó)內(nèi)外多目標(biāo)跟蹤的研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，主要完成了以下研究工作： 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面，提出了幀差法和背景減除法相結(jié)合的目標(biāo)檢測(cè)方法。利用該方法檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域并二值化圖像，應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去除圖像中的噪聲，通過(guò)連通域標(biāo)識(shí)和碎片合并得到各

2、個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并提取各運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物理屬性參數(shù)，通過(guò)實(shí)時(shí)更新背景，提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。 基于Kalman濾波器和匹配矩陣方法，設(shè)計(jì)了多目標(biāo)跟蹤算法。所設(shè)計(jì)的算法用Kalman濾波器預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)；用匹配矩陣解決多目標(biāo)跟蹤中多個(gè)目標(biāo)的遮擋、遮擋目標(biāo)分離、目標(biāo)消失、目標(biāo)新出現(xiàn)等情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提出方法的有效性。 最后，基于Directshow和OpenCV圖形處理庫(kù)，以C++為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤