Lanzhou University of Technology Institutional Repository （LUT_IR）
| 题名 | 基于粒子滤波的视频运动目标跟踪 |
| 作者 | 李永娜 |
| 导师 | 何继爱 |
| 答辩日期 | 2014 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 关键词 | 目标跟踪 贝叶斯 粒子滤波 多特征 鲁棒性 |
| 摘要 | 随着计算机技术的飞速发展、信息智能化时代的到来,安防、交通、军事等领域对于智能视频监控系统的需求量逐渐增大。视频目标跟踪是智能视频监控的核心内容之一,它融合了图像处理、模式识别、人工智能以及计算机视觉等许多领域的先进技术,在军事视觉制导、安全监测、交通管理、医疗诊断以及气象分析等许多方面都有广泛的应用。近年来,国内外众多学者对视频目标跟踪进行了大量研究并取得了一定的科研成果。作为一种滤波算法,粒子滤波由于对非线性、非高斯系统的适应性,在诸如机动目标跟踪、状态监视、故障检测及计算机技术等领域有其独到优势。但是粒子滤波算法存在计算量大、实时性差等问题。针对以上问题,本文重点研究了粒子滤波的运动目标跟踪问题,以达到提高跟踪的实时性、准确性的目的。本文完成的工作如下：(1)针对粒子滤波中由单一目标特征建立的目标模型鲁棒性不好导致跟踪效果不佳的问题,提出了一种颜色统计特征、目标梯度特征和颜色投影特征这三种特征结合的目标模型,利用粒子滤波算法实现跟踪,提高了跟踪的鲁棒性。(2)为提高粒子滤波算法跟踪的精度,对基本粒子滤波算法在目标运动模型、相似性度量及粒子更新等方面进行改进,提高了算法准确率和运行效率。(3)基于基本粒子滤波算法、提出算法和改进算法,利用视频文件中的视频序列进行了视频目标跟踪实验研究并作对比。实验结果表明本文的算法具有较好的鲁棒性、实时性和有效性。 |
| 页数 | 58 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 收录类别 | CNKI |
| 中图分类号 | TP391.41 |
| 文献类型 | 学位论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/90175 |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 第一作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李永娜. 基于粒子滤波的视频运动目标跟踪[D],2014. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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