硕士论文：多摄像头运动目标连续跟踪算法研究与实验

"1实验结果-微信小程序获取微信运动步数的实例代码" 这篇资源的摘要主要涉及的是关于多摄像头目标连续跟踪算法的研究，具体是针对计算机视觉领域中的运动目标检测和跟踪问题。作者通过重庆邮电大学硕士论文的实例，阐述了一种新的多摄像头目标连续跟踪算法，并对其进行了实验验证。 在实验部分，作者使用了两个佳能数码相机同步拍摄的视频数据，视频分辨率是320×240像素，实验平台为一台配备赛扬P4(2.4G)处理器和512M内存的台式机，软件测试环境为VC++6.0。实验设计了单个目标跨越两个摄像头的情况，展示了采用粒子滤波算法进行目标跟踪的效果。从实验结果来看，当运动目标从一个摄像头移动到另一个摄像头时，粒子滤波算法能有效地实现平稳、连续的跟踪，避免了目标丢失的情况。 这篇摘要的标签提及"模式识别"、"摄像头"和"目标跟踪"，暗示了研究的核心内容。模式识别在本研究中可能是指识别运动目标在不同摄像头间的身份一致性；摄像头则是数据采集的关键设备；目标跟踪则是研究的主要技术手段，这里采用了粒子滤波算法。 此外，摘要还提到了对传统混合高斯背景建模的改进，引入了基于卡尔曼滤波的混合高斯背景建模方法，以提高在光照变化和背景噪声较大条件下的鲁棒性。这种方法的目的是提升运动目标检测的准确性和稳定性。 这篇硕士论文的研究工作集中在多摄像头环境下的运动目标跟踪，通过改进的背景建模技术和粒子滤波算法，实现了在复杂环境下对运动目标的有效跟踪，对于多摄像头视频监控系统的设计和优化具有重要价值。