基于高速視頻的目標(biāo)狀態(tài)識別技術(shù)研究.pdf

1、運(yùn)動目標(biāo)狀態(tài)識別技術(shù)廣泛應(yīng)用于軍事、交通、體育項(xiàng)目、智能監(jiān)控等領(lǐng)域，通過實(shí)時分析運(yùn)動目標(biāo)的狀態(tài)信息，可為武器試驗(yàn)、體育競技訓(xùn)練、交通管理應(yīng)用等領(lǐng)域提供準(zhǔn)確的位姿信息，有助于科研人員及時準(zhǔn)確分析武器系統(tǒng)的性能指標(biāo)，也對體育科研人員制定科學(xué)的訓(xùn)練方案提供了一定的依據(jù)。因此，在不同的科研領(lǐng)域下研究人員對基于高速視頻的運(yùn)動目標(biāo)姿態(tài)識別技術(shù)都倍加重視。
　　目前，關(guān)于運(yùn)動目標(biāo)的姿態(tài)識別技術(shù)主要采用姿態(tài)傳感器和地面攝影測量法。在機(jī)載、車載等環(huán)

2、境中姿態(tài)傳感器發(fā)揮著重要的作用;地面攝影法需要布設(shè)多臺相機(jī)，從不同角度拍攝解析處理，系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)雜，且實(shí)時性較差。在武器試驗(yàn)或體育運(yùn)動訓(xùn)練方面，迫切需要一種便于攜帶、廉價、且能實(shí)時獲取目標(biāo)姿態(tài)信息的監(jiān)測設(shè)備。因此，研究基于視頻的目標(biāo)姿態(tài)識別技術(shù)具有一定的科學(xué)使用價值。
　　本文以某飛碟的飛行姿態(tài)獲取為研究對象，研究了基于特征模板匹配算法的運(yùn)動目標(biāo)姿態(tài)識別技術(shù)。主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:
　　1、確立了基于視頻的運(yùn)動目標(biāo)狀態(tài)

3、識別系統(tǒng)的總體方案。采用CMOS高幀頻相機(jī)拍攝運(yùn)動目標(biāo)，將采集得到的圖像進(jìn)行預(yù)處理后使用背景差分法提取運(yùn)動目標(biāo)，對檢測出的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行特征提取，以提取出的特征向量作為匹配因子與攜帶姿態(tài)信息的模板數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，匹配成功的模板所攜帶的姿態(tài)信息就是待測試對象的姿態(tài)信息。
　　2、對運(yùn)動目標(biāo)特征值提取算法進(jìn)行了一定的研究。通過以運(yùn)動目標(biāo)圖像的質(zhì)心為中心，以經(jīng)過二值化處理的圖像的行、列像素值為特征向量，構(gòu)建運(yùn)動目標(biāo)的特征信息值。
　

4、　3、采用控制變量法在0°到30°范圍內(nèi)以5°為步長，依次改變飛碟的俯仰角、滾轉(zhuǎn)角、偏航角，通過CMOS相機(jī)拍攝不同姿態(tài)下飛碟的圖像，并通過對采集得到的圖像采用繞三軸旋轉(zhuǎn)、平移、伸縮方法，建立標(biāo)準(zhǔn)模板數(shù)據(jù)庫。
　　4、對運(yùn)動目標(biāo)狀態(tài)識別算法進(jìn)行了研究。采用基于模板的匹配技術(shù)，將待測試對象特征值與模板數(shù)據(jù)庫特征值遍歷進(jìn)行差值，并根據(jù)最近鄰原則尋優(yōu)。實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動飛碟姿態(tài)的實(shí)時識別。
　　最后，利用所搭建的實(shí)驗(yàn)平臺對設(shè)計的各模塊的性