基于视频的活动目标检测与跟踪技巧研究

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基于视频的活动目标检测与跟踪技巧研究

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毕业论文范文题目：基于视频的活动目标检测与跟踪技巧研究，论文范文关键词：基于视频的活动目标检测与跟踪技巧研究
基于视频的活动目标检测与跟踪技巧研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：基于视频的活动目标检测与跟踪技巧是打算机视觉、数字图像处理跟模式辨认范畴中一个非常重要跟活泼的研究热点，在智能监控、产业检测、医学分析跟军事等众多范畴都有着广泛的利用，储藏着宏大的商机跟经济效益，受到学术界跟产业界的高度器重。因此，本课题重点研究如何使活动目标检测与跟踪技巧在算法上存在更好的实时性跟鲁棒性，存在必定的研究意思。传统的活动目标检测方法因各有利弊而难以同时（略..）满意检测速度跟检测精度的请求。因此本课题针对光流法活动目标检测中传统光流方程求解的打算量大、运算速度低等问题，重点研究基于加速功能的光流活动目标检测算法。首先，对实时抓取的视频帧图像进行角点提取，并以角点的地位坐标为基准产生角点图像；而后，对相邻帧的角点图像采取多网格算法来打算光流场，从而由光流场检测出视频序列中的活动目标。因为仅采取了角点信息作为光流打算的输入数据，（此处忽略..）同时采取多网格算法的加速打算，因此在很大程度上减少了光流打算的信息量。通过对不同复杂程度的背景跟不同采集帧率的实时视频活动目标检测的大量实验，实验成果证明该算法高于传统光流的打算速度，并且可能实现视频活动目标的实时检测请求跟较高的检测精度。同时，因为光流打算中采取的角点图像，大大减少了无关的背景信息，从而使得该算法对复杂背景的烦扰存在较好的鲁棒性。针对目前活动目标跟踪（略..）算法存在实时性跟正确性等不足，本课题重点研究简单背景下单活动目标的基于卡尔曼滤波的活动目标跟踪方法。首先，从实时视频中抓取一帧不含活动目标的图像作为背景图像；而后，通过卡尔曼滤波对实时抓取的含有单活动目标的视频帧图像进行猜测跟更新，从而获得视频序列中活动目标的地位。卡尔曼滤波对动态体系的状况序列采取递归滤波的方法，以动态的状况方程跟观测方程来描述体系，存在打算量小、可（此处忽略..）实时打算的特点。最后对获得的地位点通过状况学后处理实现单活动目标的轨迹提取。在分析研究了个别的活动目标检测与跟踪体系的基本上，本文采取基于VisualC++编程跟图像处理包相结合的方法，通过由打算机、相机跟图像采集卡等组成的视频处理体系，分辨设计并树破了基于视频的活动目标检测实验模块跟活动目标跟踪实验模块，为进行基于视频的活动目标检测与跟踪技巧研究提供了实验平台。

以上为本篇毕业论文范文基于视频的活动目标检测与跟踪技巧研究的介绍部分。

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