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《上海交通大学》 2011年
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智能群体运动轨迹提取技术的研究

卢南琼  
【摘要】:在目标识别跟踪系统中,目标的运动轨迹等信息采集是重要一环。它能够获得所监控目标的空间坐标、时间参数等可靠数据,这些数据是多目标的运动分析、场景分析的研究基础。目前对于大规模智能群体的目标跟踪及运动轨迹提取技术的研究是难点问题,因此群体目标轨迹提取系统具有很高的研究价值。 本课题针对智能群体的应用场景,通过使用固定摄像头捕获群体运动视频序列、目标检测、目标跟踪、轨迹提取等一系列环节,提取出运动目标在每一帧图像上的二维坐标位置,并根据不同的特征值,将相邻图像帧间的同一运动目标关联起来,得到运动目标完整的运动轨迹信息。 主要研究内容包括以下三方面: (1)目标检测技术研究。本文首先介绍并深入分析了目标检测的几种经典方法,然后给出了本文所采用的算法,即融合阴影检测的高斯混合模型的目标检测算法,这种方法可以较好地去除场景中的背景及阴影等一系列干扰像素,并能够适应场景变化和目标的短暂停止;同时,本文并研究了前景提取中的二值化去噪等相关技术以获得完整的前景图像。 (2)目标的跟踪技术研究。本文在详细研究了几种主流跟踪算法的基础上,对基于粒子滤波的均值偏移算法做了详尽分析,该方法可以处理多目标在发生咬合遮挡(occlusion)时的情形,区分出目标。最后,在得到目标的各个时间点的位置信息即得到目标运动轨迹后存取至文件。 (3)构建目标跟踪及轨迹提取系统。本文对目标跟踪及轨迹提取的整个流程进行梳理,设计并构建了采用组件相连的轨迹提取系统,即通过摄像头捕捉智能群体的运动视频,利用目标识别跟踪算法在时序图像序列中跟踪各个独立运动的目标,提取出目标坐标等相关轨迹参数。 本论文测试单、多目标跟踪及轨迹提取效果,能够提取绝大部分目标的运动轨迹,证明了本系统能有效对群体目标进行跟踪及轨迹提取。此外,目标跟踪实验分析也反映了本文提出的跟踪算法可以有效解决多目标运动中的咬合遮挡、背景干扰等问题。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

【参考文献】
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