360°全景运动目标检测与识别系统：快速、准确与鲁棒

本文档探讨了"运动目标的快速检测、跟踪和判别"这一关键技术在2002年的研究进展。针对自然环境中的大范围监控需求，研究人员开发了一套系统，采用一个具备360°旋转和一定俯仰角度的双自由度摄像机作为监控设备。系统的核心在于利用2-D仿射模型和鲁棒参数估计进行主运动分析，从而精确捕捉背景运动参数，实现对环境的实时监控。 该系统的一大亮点是高效地完成360°全景图的拼接，这依赖于先进的图像处理技术，确保在短时间内获取全面视角。系统采用了多种策略来检测和跟踪运动目标，包括出格点检测和聚类算法，以及通过限制搜索范围和维护运动目标缓冲池，保证了目标的连续性和准确性。此外，系统还具备智能判断能力，能够根据目标所在区域的周期性变化（如人的活动规律或车辆的行驶模式）来识别目标类别，如区分人和车辆。 实验结果证实，该系统实现了运动目标的实时、可靠检测和跟踪，满足了特定的环境监控需求。运动目标的判别方法简洁有效，对于视频序列的识别和检索具有重要意义，成为一项关键特征。整个研究被发表在《清华大学学报(自然科学版)》上，得到了国家自然科学基金和国防预研项目的资金支持。 论文的关键词包括：运动目标检测、跟踪、判别、2-D仿射模型、鲁棒参数估计、出格点检测、周期性变化等，这些关键词反映出研究的深度和技术细节，对于读者理解和应用该领域的技术具有指导作用。总体而言，这篇论文提供了关于如何在复杂自然环境中实现高效运动目标处理的关键技术和实践经验，具有较高的学术价值。