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人工智能-目标检测-运动目标检测和跟踪算法研究.pdf
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人工智能-目标检测-运动目标检测和跟踪算法研究.pdf
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运动目标检测和跟踪算法研究
英文摘要
changes
with
the
goal
of
corresponding
changes,this
change
not
only
the
scene
for
smaller
targets,but
also
for
increasing
the
target
beyond
the
tracking
window
conditions,and
compared
tO
Cam
Shift
tracking
algorithm
has
beaer
robustness.
Keyword:object
detection;object
tracking;Surendra
algorithm;MeanShift
algorithm;
Snake
model
III
Written
by:Lu
Xujun
Supervised
by:Zhao
Xunj
ie
运动目标检测和跟踪算法研究
第一章绪论
1.1课题研究背景及意义
第一章绪论
让机器人具有视觉功能是人类多年以来的梦想。自信号处理理论和计算机出现以
后,人们尝试用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号,用计算机技术实现对视
觉信息处理的全过程,这样就形成了一门新兴的学科一计算机视觉【ll。
对计算机视觉的研究开始于20世纪50年代,基于统计模式识别,当时的研究工作
主要集中在二维图像的分析和识别上,例如航空图片、显微图片和工件表面的分析和
解释、光学字符的识别等。60年代Roberts(1965)利用计算机程序从数字图像中提取出
了如棱柱体、楔形体、立方体等多面体的三维结构,并对物体及物体形状的空间关系
进行了描述。从此,开创了以理解三维场景中目标物为目的的三维计算机视觉的研究
领域。计算机视觉是一门多学科交叉性很强的学科,涉及信号处理、图像处理、计算
机、计算机图形学、人工智能、数学、物理、生理学和心理学等。在近二十年来,伴
随着各学科及计算机技术的发展,计算机视觉取得了蓬勃的发展,并在各领域得到了
广泛的应用。计算机视觉的研究目的是使机器人不仅能感知三维现实环境中物体的空
间信息,如物体的形状、姿态、位置、运动等,而且还能对物体进行描述、存取、识
别和理解。
智能视觉监控是计算机视觉中一个新兴的应用领域。智能监控系统以传统的视频
监控为基础,利用计算机视觉技术对视频信号进行处理、分析和理解,并对视频监控
系统进行控制,从而提高视频监控系统智能化水平。有关研究已经表吲21,仅依靠监
控人员对监控视频进行观察和分析,即使是专业人员也难以构成真正有效的监控系
统,因此智能化是视频监控的必然趋势。
智能视频监控系统在商业和军事领域上都有着广泛的应用前景和极大的实用价
值。该系统可以用于政府、机场、银行重要机构等公共场所的无人值守。使用智能视
频监控系统的一个重要特点是:减少了对人工的依赖,利用此系统自动实现对感兴趣
目标的理解和分析,其中对目标的检测和跟踪是其中的重要环节,是对视频中运动分
析、行为理解等后续工作的基础。要顺利完成这些任务,就要涉及智能视觉监控中的
许多核心技术:包括运动目标检测、目标识别、目标分类、目标跟踪和理解等方面。
第一章绪论
运动目标检测和跟踪算法研究
可见智能视觉监控既是计算机视觉领域极具挑战性的科研问题,又是关系社会稳定、
国家安全和经济发展的关键问题,并对中国的和谐社会建设有着极其重要的意义。
1.2研究现状及发展趋势
1.2.1主要研究机构及成果
·
国外在运动目标检测与跟踪的理论研究和应用研究方面起步较早,特别是美、英
等国已经拥有许多知名的研究机构,并开展了大量的相关研究项目。目前,运动目标
检测与跟踪技术在监控、安检、机器人导航、人机交互等领域都有很广泛的应用。下
面对当前一些主要研究成果做简单介绍。
1996年到1999年间,在美国国防高级研究计划局(DARPA.DefenseAdvanced
Research
ProjectsAgency)资助下,由卡内基梅隆大学(Carnegie
MellonUniversity)、麻
省理工学院(Massachusetts
Institute
ofTechnology)、戴维SARNOFF研究中心等几家著
名研究机构联合研制了视频监视与监控系统VSAM(VideoSurveillance
and
Monitoring)[3】。目的是研制开发自动视频理解技术,以实现未来战争、人力费用昂贵、
人力无法触及或者非常危险等场合的监控。该系统融合了多种类型的传感器,可以实
现对监控地区全方位的昼夜监控;具有先进的视频处理器,不但能检测和识别异常对
象的类型,还能分析和预测人的活动;由Internet、Intranet币I局域网构成的先进网络
传输系统,支持多种通信线路传输:使用了地理信息和三维建模技术,并具有机载航
空摄像机,不需要频繁的人工操作,就能自动跟踪地面目标,实现对重要目标的长时
间监控。因此,VSAM不但能进行一般性的军事安全监视,例如边海防线、军械弹药
库及军事基地监控,而且可以实现局部战争战场的实时监控,如敌军力量部署及增减
调动情况等。
W4系统是一个具有实时性的智能监视系统,该系统用于对人体目标的检测和跟
踪,并且监视目标的活动情况。W4代表Who(谁),Where(什么地点),When(什
么时候),What(什么事)。W4不同于一般的人体目标跟踪系统,它不是采用颜色线
索,而是采用单目灰度或红外摄像机作为视觉传感器,通过目标形状分析和跟踪技术
实现人体及其头部、手部等定位,并对目标人体外观建立模型,可以实现目标交互或
遮挡时依然能够进行跟踪的目的。W4系统在刃2Pentium处理器的PC机上,对分辨率为
2
运动目标检测和跟踪算法研究
第一章绪论
320X240的视频序列,可以实现DA25fps速度运行,基本满足了实时性的要求。另外,
IBM与Microsoft等部分公司也正着手将基于视觉的手势识别接口应用于商业产品的
开发中【4,5】。
图1.1是Honda研制的代表当前机器人水平的ASIMO.P3,它可以以6km/h的速度奔
跑,以1.6km/h的速度行走。机器人的头部装有两个功能独立的摄像机,可以识别目
标和障碍物,具有对机器人进行导航的功能。
图1.2(a)是由富士通公司研制的引路机器人,该机器人的行走方式靠脚轮,速
度最快可达3km/h,具有语音合成与语音识别、机械臂抓举0.5kgpA内物体及无线LAN
通信的功能,身体上的载物台可以承载10kg以下的行李。该机器人的最大特点是具有
视觉识别功能,无需使用引路的特殊标记,通过将检测识别到的视觉信息与地图数据
进行比较,实现既能躲避障碍物,又能根据自行决定的行走路线来行走。在视觉识别
功能方面,采用了6部摄像头(图1.2(b)),分别设置在3个方向(左、正面、右视线
方向),每个方向配置2部,不但实现了立体视觉,还保证了足够大的视角。
图1.1
Honda机器人ASIMO.P3
第一章绪论
运动目标检测和跟踪算法研究
(a)富士通服务机器人
(b)头部安装了6部CMOS照相机
图1.2引路机器人
相对于国外来说,我国在该领域的研究工作开始比较晚。但近年来,我国人工智
能技术、多媒体数据库、视频分析技术的发展,及国内政府支持和国际上的影响,为
进一步发展视频监控系统提供了必要的理论基础和技术条件。目前,国内一些高等院
校及科研机构也在从事这方面的理论研究及系统开发。其中,中国科学院北京自动化
研究所中的模式识别国家重点实验室视觉监控研究组处于领先地位。该实验室在交通
中的视频监控、行人检测及行为模式识别方面进行了深入的研究,在对英国雷丁大学
VIEWS项目的研究经验总结后,自行研制了一个拥有完全自主产权的交通监控系统
Vstar(Visual
Surveillance
Star)。在车辆运动的交通场景中,该系统可以自动分析视
频序列中车辆的行为并给出语义解释。目前该系统能够在PIIl866PC机上实现实时的
车辆跟踪,并对光线变化、边界遮挡和无关结构的斑马线干扰具有很强的鲁棒性。
Vstar系统为视觉监控领域中的理论算法和系统实现的研究奠定了基础。
1.2.2运动目标检测研究
目前,对于运动目标检测的研究主要是基于运动分析的方法,即利用目标运动造
成的图像时域上的变化,对不同运动属性的区域进行分类,从而将前景目标和背景区
域分离开来。常用的分析方法有:基于帧差的方法,基于背景减除的方法,基于光流
场的方法。
帧差法是最常用的运动目标分割和检测方法之一。该方法是将前后两帧或三帧图
像对应像素值相减,在环境亮度变化比较小的情况下,如果对应像素差值较小,便可
认为此处景物是静止的,如果差值较大,可以认为这是由图像中物体运动引起的,标
记此处图像区域,便可求得运动目标在图像中的位置。帧差法的特点是速度快,对于
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