2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著智能視頻監(jiān)控區(qū)域的不斷擴(kuò)大,傳統(tǒng)的單攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤已經(jīng)不能滿足用戶需求,迫切需要研究基于多攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)。多攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是目前智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題,具有很強(qiáng)的理論意義和應(yīng)用價(jià)值?;诙鄶z像機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤主要分為兩種場(chǎng)景,重疊域與非重疊域的目標(biāo)跟蹤。考慮到現(xiàn)實(shí)中視頻監(jiān)控場(chǎng)景的廣闊性,大部分的監(jiān)控都是非重疊域的,即有盲區(qū)的存在?;谏鲜鲈?,本文的研究?jī)?nèi)容聚焦于非重疊域的多攝

2、像機(jī)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤。
  本文具體的工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
  針對(duì)單攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)提出了改進(jìn)的V iBe算法。該算法使用三幀差分法與傳統(tǒng)的V iBe算法結(jié)合,粗提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域,進(jìn)行背景分類更新,解決鬼影問(wèn)題;采用形態(tài)學(xué)處理填充空洞,保證前景圖像的完整性。
  以顏色直方圖、多尺度L BP特征及S U RF特征作為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征模型,解決目標(biāo)跟蹤時(shí)遇到的以下問(wèn)題:使用亮度轉(zhuǎn)移函數(shù)來(lái)進(jìn)行光照補(bǔ)償,解決不同攝像機(jī)視域內(nèi)光照

3、強(qiáng)度的差異問(wèn)題;使用特征值加權(quán)的多尺度 L BP算子,解決單一尺度 L BP算子的低分類性能與描述不全面的問(wèn)題;使用具有尺度不變性的SURF特征,解決運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在不同攝像機(jī)中成像差異的問(wèn)題,使用改進(jìn)的相鄰概率隨機(jī)采樣一致性算法,解決SURF特征匹配中誤配對(duì)的問(wèn)題。
  提出了使用多攝像機(jī)的時(shí)空約束關(guān)系作為匹配的約束信息,減少特征匹配次數(shù)。時(shí)空約束關(guān)系包含空間轉(zhuǎn)移關(guān)系和時(shí)間轉(zhuǎn)移關(guān)系。
  提出了基于 D-S證據(jù)理論的目標(biāo)交接方法

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