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视觉动态目标识别研究进展徐成,鲍泓,张璐璐,刘伟引言要近年来,基于计算机视觉的动态目标识别的研究和应用逐渐成为热点问题,通过介绍国内外基于计算机视觉的动态目标检测、确认、定位等领域的研究进展,展望目标识别的发展趋势。首先介绍目标识别过程中的典型方法,然后对基于计算机视觉的动态目标识别算法进行分类,接着对各种方法中采用的不同算法技术进行阐述,并分别介绍了各类另芯哂写硇缘乃惴及其优缺点,最后就动态目标识别领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述。丶蔧计算机视觉;动态目标识别;定位跟踪型挤掷嗪臸南妆曛韭隴恼卤嗪臸—计算机视觉怯眉扑慊模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。其研究融合了图像处理、模式识别和自动控制等多方面知识,是人工智能的一个重要分支,其研究目的就是用计算机代替人对环境和景物进行感知、解释和理解。计算机视觉起源于世纪年代,当时研究焦点主要集中在对二维图像的分析和理解上,接着等人的研究成果标志着立体视觉技术的诞生⋯,他们将建立三维场景和理解物体的空间关系作为研究目标。世纪年代末,教授等人指出基于计算机视觉的研究内容和处理方式,提出的视觉计算理论成为计算机视觉研究领域中非常重要的理论框架,使计算机视觉学科有了清晰的理论体系¨第卷第谧北京联合大学学报本┝:洗笱П本┦行畔⒎窆こ讨氐闶笛槭遥本【收稿日期籰鹣钅縘国家自然科学基金项目;北京市创新团队项目&。髡呒蚪閉徐成,男,内蒙古乌海人,北京联合大学硕士研究生,主要研究方向为图像处理。鲍泓,男,北京市人,北京联合大学副校长、教授,硕士研究生导师,博士,主要研究方向为图像处理、网络与分布式系统等。年月珺,珺,:痮琲,,鑢琣篊;ㄑ蹲髡遌.,—,籐
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泳醵勘昙觳动态目标识别是视觉信息感知的核心任务之下雪、大雨、雾霾等极端天气下,以及缺乏数据的路关系进行的一系列光流场分析,图像中动态目标的的镜面反射,文献岢鐾ü嘀」饬髁:戏治觯计算机视觉作为一门新兴的学科在医学、航空航天、交通等领域有着诸多的运用。通过高清度的数据采集摄像装置,将图像进行深度分析和理解,成功地解决了以往需要耗费巨大资源的难题。近年来,关于智能汽车琁的研究,得到了欧洲、美国、日本等很多发达国家的广泛重视,投入巨资应用于智能汽车的开发。因此,计算机视觉在智能车上的应用是目前研究的热点,谷歌公司的智能车通过蜕阆裢方位感应半径约段诘幕肪常芷拦榔所在位置,车载电脑通过摄像头能“看懂”交通灯,识别人行道和动态目标等。牛津大学研制的型号为自动驾驶系统,车身前端装有摄像头,用于获取地图数据和周围的动态目标运动情况,基于计算机视觉的动态目标研究已经受到国内外相关机构的高度重视¨。。对于基于计算机视觉的动态目标检测主要分为三个过程:目标检测、目标确认、目标跟踪定位,如图尽一,一直都是研究的热点和难点问题。目前,智能车辆视觉导航中的动态目标检测主要是针对道路上的其他车辆、中近距离的行人检测进行研究。现阶段,基于计算机视觉的动态目标识别技术的研究在结构化道路羌实缆上比较成熟,但在半结构化鞘械缆、非结构化角等复杂路况下,在段,动态目标识别还处于研究阶段。在对动态目标进行检测时,首先进行感兴趣区域假设勘昙测幼偶偕枞啡目标确认詈笠攵标多帧间的时空相关性,进行目标跟踪和定位,有助于提高目标检测的准确性和实时性。现就一些主流方法进行介绍。视觉动态目标识别方法分类