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浙江工业大学硕士学位论文 基于全方位视觉的多目标检测跟踪 摘要 多目标检测与跟踪涉及图像处理、模式识别等多个技术领域,是计算机视觉系统中的重要课题。
本文采用能实时获取水平方向3600场景图像的全方位视觉装置,设计并验证了~种新的多运动目标检测与跟踪方法。
本文在综述目前国内外多目标跟踪的研究现状的基础上,主要完成了以下研究工作: 在运动目标检测方面,提出了帧差法和背景减除法相结合的目标检测方法。
利用该方法检测出运动区域并二值化图像,应用数学形态学去除图像中的噪声,通过连通域标识和碎片合并得到各个运动目标,并提取各运动目标的物理属性参数,通过实时更新背景,提高目标检测的准确性。
基于Kalman滤波器和匹配矩阵方法,设计了多目标跟踪算法。
所设计的算法用Kalman滤波器预测运动目标的状态;用匹配矩阵解决多目标跟踪中多个目标的遮挡、遮挡目标分离、目标消失、目标新出现等情况。
实验结果证明了所提出方法的有效性。
最后,基于Directshow和OpenCV图形处理库,以C++为开发语言,设计开发了一个多目标检测与跟踪的原型系统,并进行了实验验证。
浙江工业大学硕士学位论文 关键词:全方位视觉,目标检测,目标跟踪,匹配矩阵,Kalmanl滤波器 浙江工业大学硕士学位论文 DETECTION A ND瞰CKⅡ呵G MⅡ,T口LE MOVⅡNG OB厄CTS BASED ON OⅣ卧TⅡ)Ⅱ己ECTIoNALⅥSIoN ABSTRACT Multiple moving objects detection and tracking relates to imageprocessing and pattern recognition areas.It is an important issue incomputer vision.A novel omnidirectional vision sensor which capturesreal-time 360 degree scene is put forward in this paper.A new multipleobjects detection and tracking method is brought up and experimented.On the basis of summarizing current research of multiple objects trackingboth at home and abroad nowadays,the main content of this paper is asfollows: In respect of moving target detection,a method of moving objectsdetection based on flame difference and background subtraction isbrought up.Images of movement areas are binarized,whose noises areeliminated by morphological method.And all complete moving幽ects iii 浙江工业大学硕士学位论文are extracted through labeled connecting area and fragments combination,whose information of all physical parameters is provided.Because ofupdating background real—time,precision oftarget detection is improved. An algorithm based on Kalman filter