视频运动目标检测与跟踪算法研究:粒子滤波与重采样策略
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更新于2024-08-10
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"34重采样-捷联惯导系统原理_陈哲"
在研究生论文“视频运动目标检测与跟踪算法的研究”中,作者张涛深入探讨了视频序列图像中的关键技术,包括运动目标的检测与跟踪。这篇论文属于控制理论与控制工程领域,由费树岷教授指导,于2009年在东南大学完成。
在运动目标检测方面,论文提出了一种基于全局运动估计的视频运动目标检测算法。在动态场景中,由于摄像机或平台的运动,背景经常发生变化,这给目标检测带来挑战。该算法通过边界块的投影匹配估计全局运动参数,减少计算复杂性,利用高阶统计量来区分背景和目标,减轻噪声影响,并采用形态学运动滤波来获取目标的掩模图像,从而实现准确的目标提取。
在运动目标跟踪部分,论文重点关注了粒子滤波算法中的粒子贫化问题。粒子贫化是粒子滤波器性能下降的主要原因,会导致某些粒子权重过高,其他粒子权重几乎为零,浪费计算资源且降低估计精度。为解决这一问题,论文提出了一种改进的重采样策略。在传统重采样步骤后,引入多样性采样环节,通过在粒子邻域内寻找相关粒子并均匀分布,防止粒子过度集中,增强了粒子的多样性,有效缓解了粒子贫化现象,提高了跟踪算法的性能。
论文中提到的这些技术对于视频分析、智能监控、机器人视觉导航等多个领域具有实际应用价值。通过模拟人类视觉感知功能,它们有助于提升计算机在视频序列图像处理中的智能化程度,为后续的视频理解和分析提供可靠的数据支持。
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2017-09-22 上传
淡墨1913
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