2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、智能視頻監(jiān)控是根據(jù)攝像機(jī)采集的視頻圖像,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤,并對(duì)目標(biāo)的行為進(jìn)行識(shí)別和理解。目前,作為安防領(lǐng)域中最具發(fā)展前景的技術(shù)之一,視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到了廣泛的研究與應(yīng)用,已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。行人跟蹤是視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心內(nèi)容,然而,由于行人運(yùn)動(dòng)的多變、光照強(qiáng)度的變化和行人之間的相互遮擋等復(fù)雜情況的影響,跟蹤器往往存在跟蹤精度不高、目標(biāo)丟失和身份切換等問(wèn)題。
  本文以實(shí)現(xiàn)行人的魯棒跟蹤為主要研究目標(biāo),從多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)入

2、手,對(duì)行人跟蹤算法進(jìn)行系統(tǒng)的研究,包括行人檢測(cè)算法、單攝像機(jī)行人跟蹤算法和多攝像機(jī)行人跟蹤算法等。
  本文的主要?jiǎng)?chuàng)新工作如下:
  (1)為在復(fù)雜場(chǎng)景中準(zhǔn)確地檢測(cè)行人,提出一種基于顯著性的局部自相似描述符行人檢測(cè)算法,該描述符在對(duì)數(shù)極坐標(biāo)下表征行人的局部外形特征,并將其作為一個(gè)弱分類(lèi)器,然后通過(guò)Adaboost算法將所有弱分類(lèi)器合并成一個(gè)簡(jiǎn)單且有效的強(qiáng)分類(lèi)器。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單,較好地解決了行人之間的相互遮擋問(wèn)題,提高了行人檢

3、測(cè)的準(zhǔn)確率和精度。
  (2)研究了單攝像機(jī)跟蹤算法。首先,針對(duì)跟蹤器易于丟失目標(biāo)的問(wèn)題,提出了將投影直方圖和質(zhì)心偏移粒子濾波相結(jié)合的單攝像機(jī)單行人跟蹤算法。該算法采用的投影顏色直方圖引入了空間信息,相比于一般的顏色直方圖具有更強(qiáng)的識(shí)別能力,同時(shí)用質(zhì)心偏移代替粒子濾波中的重采樣過(guò)程,提高了跟蹤器處理目標(biāo)被部分遮擋的能力。其次,為解決目標(biāo)身份切換問(wèn)題,提出了一種基于群組狀態(tài)的單攝像機(jī)多行人跟蹤算法,將多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最小化統(tǒng)一能

4、量函數(shù)問(wèn)題,該能量函數(shù)結(jié)合了條件隨機(jī)場(chǎng)模型和標(biāo)簽代價(jià)函數(shù)。與傳統(tǒng)方法相比,該方法減少了行人發(fā)生身份切換的概率,提高了跟蹤算法的魯棒性。
  (3)研究了多攝像機(jī)跟蹤算法。首先,為了確定多攝像機(jī)之間的投影關(guān)系,提出了一種基于分層學(xué)習(xí)的二值描述符匹配算法,通過(guò)粗細(xì)兩個(gè)層次的訓(xùn)練獲得強(qiáng)分辨能力的二值描述符,提高了學(xué)習(xí)效率和匹配精度。其次,提出了一種基于加權(quán)一致的多攝像機(jī)多行人跟蹤算法,該算法在網(wǎng)絡(luò)流的框架下,結(jié)合目標(biāo)的顏色特征和攝像機(jī)之

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