智能视频监控中自适应目标跟踪算法的研究与应用

"该资源是一篇来自中国科学技术大学的硕士学位论文，主题聚焦于智能视频监控中的目标跟踪算法研究及应用。作者吴伟在导师李斌的指导下，探讨了多种目标跟踪算法，并提出了一种集成on-line Boosting、归一化互相关模板匹配和粒子群优化的自适应跟踪算法框架。该研究还涉及到了基于视觉跟踪的机器人定位设计与实现。" 在智能视频监控中，目标跟踪算法是计算机视觉技术的关键组成部分，它涉及战场侦察、交通管理、人机交互等多个领域，具有重要的实用价值。尽管学术界和工业界已经取得了一些进展，但目标跟踪仍面临诸多挑战，如目标物体的角度、姿态变化、远近移动、快速运动以及遮挡等因素，这些都对跟踪算法的鲁棒性和实时性提出了高要求。 本文首先深入研究了MeanShift跟踪算法、基于在线Boosting的跟踪算法、基于粒子群优化的跟踪算法和基于模板匹配的跟踪算法。MeanShift算法以其概率密度估计的能力在密集采样空间中寻找目标，但可能在目标形状变化时表现不佳。在线Boosting算法通过不断学习和调整特征权重来适应目标的变化，但可能会因错误更新导致漂移。粒子群优化算法则利用群体智慧寻找最优解，能较好适应外观变化，而模板匹配方法通过计算图像区域间的相似度来追踪目标，尤其在目标形状保持相对稳定时效果显著。 针对以上问题，论文提出了一种集成的自适应跟踪框架，结合on-line Boosting的在线学习能力，归一化互相关的模板匹配以减少错误更新，以及粒子群优化以增强对快速运动和外观变化的适应性。这三种方法的集成使得算法在稳定性与灵活性之间找到了平衡，减少了“漂移”现象，能够在复杂场景下实现实时跟踪。 此外，论文还设计了一个基于视觉跟踪的机器人定位系统，通过目标检测提取前景，并结合提出的跟踪算法和块跟踪方法进行跟踪。通过射影变换矩阵，将跟踪结果转换到机器人坐标系中，实现了精确的机器人定位。 关键词包括：目标跟踪、MeanShift、在线Boosting、归一化互相关、粒子群优化和集成算法，这些是论文的核心技术和研究焦点。