文档介绍：学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文《井下环境中运动目标检测与跟踪研究》,是本人在导师指导下,在中国矿业大学攻读学位期间进行的研究工作所取得的成果。据我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:年 月 日125论文审阅认定书研究生 在规定的学****年限内,按照研究生培养方案的要求,完成了研究生课程的学****成绩合格;在我的指导下完成本学位论文,经审阅,论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同,论文撰写格式符合学校的相关规定,同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字:年 月 日致谢本论文是在夏士雄教授的悉心指导下完成的,没有夏老师指导、鼓励及资金上的大力支持,论文是不可能得以顺利完成的。夏老师优秀的做人品质,严谨的治学态度,开拓创新的精神,高屋建瓴把握全局的能力,忘我的工作精神给学生树立起潜移默化的典范作用。在此,谨向我的导师致以深深的敬意。感谢孟凡荣教授在选题、开题以及研究方法等方面提供大量丰富的具有实质性的建议。感谢周勇博士在论文选题、系统分析和审核等方面给予的大力支持。感谢刘兵博士和姚睿博士,在论文相关文章的构思、论文的撰写、论文的修改和定稿都给予我具体细致的指导,对此,向刘兵博士和姚睿博士表示深深的谢意。感谢实验室的牛强博士、张磊博士、阎秋艳博士、王志晓博士、肖硕博士、袁冠博士,他们提出了许多富有启发性的建议,与他们的交流也使我获益匪浅,对我的研究工作给予了很大的帮助。感谢我的同事和朋友,在我求学期间,他们给了我热心的帮助,使我能有更多的时间投入到学业中来。最后,感谢我最爱的父母和我的丈夫,是他们给了我最多的爱和关怀,并辛苦地照顾着我可爱的儿子,是他们的爱坚定的支持着我,无论困苦艰难,永不放弃。摘 要运动目标检测和跟踪是运动目标行为分析的基础,是计算机感知和理解周围环境变化的重要前提,一直是计算机视觉领域中活跃的研究课题;煤炭作为我国现行使用的主要能源,煤矿安全是国家安全生产的重中之重,目前煤矿监控系统在煤矿安全生产中发挥了重要作用,而监控系统的核心是井下目标的检测和跟踪。本文针对煤矿复杂的井下环境中视频监控系统中存在的问题,在总结已有研究成果的基础上,对煤矿井下环境中运动目标的检测及跟踪中的关键问题进行研究和探讨,其主要内容如下:⒈提出了一种基于鲁棒性模糊核聚类的目标检测方法。该方法首先选取一个初始帧序列长度,利用鲁棒模糊核聚类算法将各个像素归到不同的子类中,当背景学****过程完成后,根据子类的频数选择背景保证了不同的像素对应不同的子类数,克服了混合高斯建模方法内存占用率高,计算复杂度大的缺点。⒉提出一种基于最大间隔聚类的视觉词典构造方法。该方法在利用BoW模型进行目标分类过程中,建立视觉词典库时首先用K‐均值得到初始聚类值,然后使用最大间隔聚类进行优化,有效提高了视觉词典的精确度,分类效果得到了明显的改善。⒊提出一种基于极速学****机和多特征融合的粒子滤波跟踪方法。该方法采用极速学****机建立粒子与粒子在后验分布中概率大小的权值两者之间的函数关系,根据这个函数重新调整粒子的权值,从而有效避免粒子的贫化。同时,考虑到粒子滤波框架下单一视觉特征对目标外观变化表示不充分的缺点,利用全局颜色特征和局部DAISY特征融合构建目标表示模型,提高了目标跟踪算法的鲁棒性。⒋提出一种结合协同训练分类器的粒子滤波跟踪方法。该方法为了有效抑制分类器学****中出现的误差积累导致的漂移现象,引入协同训练更新分类器,提高检测精度;检测器与粒子滤波跟踪器同时运行,然后将跟踪结果和检测结果进行融合得到最终跟踪结果。利用无重叠分类器网格解决跟踪失败后粒子滤波重启跟踪问题。该论文有图66幅,表28个,参考文献207篇。关键词:目标检测;目标跟踪;模糊核聚类;极速学****机;BoW模型;粒子滤波;协同训练IAbstractDetectingandtrackingmovingobjectisthebasisofbehavioralanalysisofmovingtargets,,thisdissertationstudiedanddiscussedthekeyproblemsinthedetectingandtrackingofthemovingobjectinthecoalminebysummarizingtheexistingresearchres