动态图像的自动跟踪和识别技术研究

【摘要】： 在人所感知的环境信息中,视觉信息占了非常大的比重,其中动态视觉信息更是其主要组成部分。基于视频运动目标检测与跟踪融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机等许多领域的先进技术,已经成为计算机视觉研究的重要领域。目前,在复杂场景、大范围、多目标的情况下,运动目标的检测跟踪的效果不是很理想,需要进一步改善。就此现状,本文实现了在实验室环境下对运动目标进行识别和跟踪的系统,并通过控制云台、镜头将目标始终保持在视场之中。主要讨论了运动目标的识别和运动目标自动跟踪两种情况。 使用Haar特征对目标进行识别,只要训练样本充分,可以达到很好的识别效果。在识别的基础上,使用CamShift算法对目标跟踪;将Kalman滤波预测方法融入到CamShift算法中,提高了目标跟踪速度,有效地解决了有干扰情况下的目标快速跟踪问题。应用本文研究的目标自动识别与跟踪方法,建立了基于云台摄像机的快速目标自动识别与跟踪系统,并进行了一系列目标自动识别与跟踪试验,分别实现了在简单背景、复杂背景、有干扰和遮挡等多种场景下的目标自动识别与跟踪。实验结果表明:本文建立的目标自动识别与跟踪算法速度快,跟踪效果好。