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靴敝储:书哩兽暌自日强:趌昝祸葿学位论文使用授权声明学位论文原创性声明日期:本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者:本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。、’
要摘性,使得背景能够适应环境中的微动干扰。同时,设计了基于全局、图像区域目标的检测过程中,融合帧间差分法对环境变化不敏感和背景减除法能够提取近年来,复杂环境中运动物体的视觉跟踪是计算机视觉领域中一个非常重要和活跃的研究课题,也是智能视频技术的核心。本文深入研究了单摄像机静止状态下复杂环境中运动物体的视觉跟踪,具有重要的现实意义和广泛的应用前景。针对复杂环境的特点,分析了影响运动目标检测算法的因素,提出一种基于统计方法的枷癖尘敖7椒ǎǖ谋尘澳P陀蒖三通道的像素值的均值和方差范围构成,均值表征背景的静态性,方差范围体现了背景的动态和背景像素方差的三层次背景模型更新机制,使背景模型能够自适应更新。在完整目标的优点,提出一种改进的运动检测方法,结合背景建模能够在较为复杂的背景中准确有效地提取运动物体。对于视觉跟踪问题,在研究以目标物体颜色分布概率为特征的跟踪算法的基础上,提出一种基于预测的多目标跟踪算法,其创新之处在于,对新检测到的运动物体进行标记,依据标记创建滤波模型,使得进入视频窗口的每个目标都有自己的预测能力,这种方法有效地提高了多目标跟踪过程中抗干扰能力。基于上述算法研究,本文构建了视觉跟踪硬件运行平台,并在编程环境中设计了具有可视化界面的视觉跟踪软件。最后,通过综合调试和视觉跟踪实验,验证了所提出的背景建模、运动检测方法和目标跟踪算法的整体性能。关键词:复杂环境运动检测目标跟踪算法滤波摘要
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目录泳醺倮砺刍丛踊肪持惺凳痹硕勘甑募觳狻摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯髀邸视觉跟踪课题研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯视觉跟踪处理流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯常用运动目标检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文拟采用方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.视觉检测环境的复杂性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯常用视觉跟踪算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯.引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...〖
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