国防科大研究生论文：大数据驱动的视频动目标检测与跟踪算法深度解析

本篇论文《大数据-算法-视频动目标检测与跟踪算法研究.pdf》主要探讨了在大数据背景下，针对视频中的动目标检测与跟踪问题进行深入研究。论文首先介绍了研究背景和现状，指出随着大数据技术的发展，视频分析的需求日益增长，特别是对于动目标的准确检测和跟踪技术有着重要意义。国内和国际上，动目标检测与跟踪技术已在安防、自动驾驶等领域得到广泛应用。 在第一章中，作者概述了动目标检测与跟踪的基本概念，包括检测原理，如基于统计的方法、机器学习等，以及常见的基本检测方法，如背景减法、模板匹配等。接着，论文详细阐述了图像预处理技术，如灰度处理、噪声抑制等，以及背景模型的构建，这是动目标检测的关键步骤。 第二章重点讨论了运动对象的检测方法，包括背景的获取与更新策略，阈值处理以区分前景和背景，以及阴影检测的处理方法。作者还介绍了数学形态学和连通组件标识在后处理中的应用，以提高检测的精度。 第三章则转向了动目标的跟踪，对跟踪方法进行了分类，涉及特征选择，如最小外接矩形框、质心、运动速度和加速度等。论文提出了一种结合灰度分布特性的跟踪方法，旨在提高跟踪的稳定性。 第四章展示了实验结果和结论，通过实际案例展示了动目标检测与跟踪算法的有效性，并对未来的研究方向提出了展望。论文最后包含了致谢和参考文献，以及一系列图表，如系统处理流程图、直方图示例和跟踪结果示意图，直观地展示了算法的工作流程和技术细节。 这篇论文深入剖析了大数据环境下视频动目标检测与跟踪的技术挑战和解决方案，为相关领域的研究者提供了有价值的技术参考和实践指导。