運(yùn)動車輛目標(biāo)識別及跟蹤技術(shù)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩75頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、運(yùn)動目標(biāo)的識別與跟蹤技術(shù)在國民經(jīng)濟(jì)、國家軍事以及社會生活等諸多領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛且發(fā)展遠(yuǎn)景廣闊,是當(dāng)前人們深究的熱門技術(shù)之一。它是應(yīng)用相關(guān)的圖像識別與跟蹤方法,以圖像分析為根本,以此實(shí)現(xiàn)了對圖像序列中既定目標(biāo)的處理、判別與跟蹤。
  本文在將多種圖像處理、識別匹配以及目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行對比分析的基礎(chǔ)上,以移動的車輛為對象,提出了一種在交通場景下實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的識別與跟蹤的方法。首先,在圖像處理模塊,研究并改進(jìn)了常用的圖像預(yù)處理與分割方法

2、,并對其結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證比較,選取最優(yōu)方法。其中,結(jié)合使用Otsu算法與改進(jìn)后的自適應(yīng)閾值分割方法,使得圖像在獲得更好的分割效果的同時其分割操作的運(yùn)算量也得以減?。黄浯?,在目標(biāo)識別模塊,著重研究了基于像素和基于特征的兩種圖像匹配方法,并分別采用MAD算法與SSDA算法對圖像進(jìn)行匹配,通過編程調(diào)試與仿真實(shí)驗(yàn),確定采用效率更高的SSDA算法來完成目標(biāo)的識別匹配工作;最后,跟蹤模塊中,在窗口質(zhì)心跟蹤的基礎(chǔ)上研究了一種能調(diào)整窗口大小的算法,并用此算

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論