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1.研究背景运动目标检测与跟踪把图像处理、自动控制、信息科学有机结合起来,形成了一种能从图像信号中实时地自动识别目标,提取目标位置信息,自动跟踪目标运动的技术[1]。
对序列图像中的目标进行实时检测与跟踪技术越来越具有实用性,它在智能监控、交通监视、流量统计等领域有非常重要的实用价值,具有广阔的发展前景,在军事、工业、安防、智能交通和科学研究等方面都具有重要的意义[2]。
随着目标检测与跟踪系统进入数字化时代,数字图像处理方法亦广泛应用于目标跟踪系统中,形成了数字视频跟踪技术[3]。
它是将模拟视频信号数字化得到数字视频序列,通过数字图像处理的方法对图像序列进行分析,找到数字视频序列中的目标位置,根据不同的特征值,将图像序列中的不同帧中,同一运动目标关联起来,给出目标速度的估计,并调整传动设备进行跟踪,从而对目标进行观察、分析,得到各个运动目标完整的运动轨迹,获得需要的实时信息[4]。
运动目标所处场景的复杂程度、稳定程度都影响着目标跟踪的效果。
而在实际场景中,背景往往是复杂多变的,背景中物体的变动、光线亮度的变化、背景中存在与目标特征类似的物体、阴影问题、目标遮挡等,这些都给目标的准确检测与跟踪带来了困难。
如何提高目标跟踪实时性、鲁棒性和准确性,解决复杂背景下的目标跟踪一直是人们研究的热点。
运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的热点问题,获得运动目标的运动参数,如位置,速度,加速度等,以及运动轨迹,从而进行进一步处理与分析,实现对运动目标的行为理解,以完成更高一级的任务。
基于光流场技术的复杂背景下的运动目标跟踪,具有高精确率,可以直接获得运动目标的运动参数等优点,但一直未能在鲁棒性,实时性方面有突破性的进展,未能应用在有实时性处理需求的领域。
运动目标检测与跟踪技术能够广泛应用于民用和军事的许多领域,如视频监视、图像压缩和三维重构。
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