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基于單目視覺的運動行人跟蹤方法
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計） |
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課程(專業(yè))
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電工電子 |
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關(guān)鍵詞
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運動目標檢測|行人的運動預(yù)測|目標跟蹤|kalman濾波器|畢業(yè)設(shè)計 |
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適用年級
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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50 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word |
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文件大小
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3099K |
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發(fā)布時間
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2012-07-23 14:50:00 |
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預(yù)覽文件
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無 |
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下載次數(shù)
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5 |
| 發(fā)布人 |
lpf2176 |
內(nèi)容簡介：
畢業(yè)論文 基于單目視覺的運動行人跟蹤方法
運動目標檢測|行人的運動預(yù)測|目標跟蹤|kalman濾波器|畢業(yè)設(shè)計
文件格式：word
畢業(yè)論文 基于單目視覺的運動行人跟蹤方法
論文正文共25頁。共13606個字符數(shù)（不計空格）。
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基于單目視覺的運動行人跟蹤方法
摘 要
本文研究了視頻監(jiān)視中運動目標的精確檢測、提取以及跟蹤問題。簡單介紹了主要工具kalman濾波器，運動檢測方法，以及如何預(yù)測運動行人的下一個行為。分別采用顏色模型和統(tǒng)計模型介紹了基于區(qū)域模版的面向人的跟蹤。研究了使用擴展的kalman濾波器預(yù)測運動目標下一時刻可能處于的區(qū)域，縮小了目標跟蹤時的搜索范圍。本文充分利用運動目標檢測的結(jié)果，提高了目標的匹配效率及跟蹤速度。
關(guān)鍵詞：運動目標檢測；行人的運動預(yù)測；目標跟蹤；kalman濾波器
Moving Pedestrian Tracking Method based on Mmonocular Vision Technology
Abstract
This paper studied the accurate detection, extraction and tracking of moving objects in video surveillance. The simple main tool kalman filter, the motion detection method and how to predict the next behavior of the movement of pedestrians is brief descriped. Color models and statistical models were regional template-based, people-oriented track. Using the extended kalman filter to predict a moving target may be in the area next time, narrowed the scope of the search target tracking. Make full use of the results of the moving target detection, and improve the matching efficiency and tracking speed of the target.
Keywords:Moving target detection；Pedestrian motion prediction；Target tracking；kalman filter
目 錄
1 引言 1
2 Kalman濾波器 1
2.1 Kalman濾波器的組成 2
2.2 使用Kalman濾波器進行目標跟蹤的算法流程 2
2.2.1 預(yù)測下一時刻目標的位置 2
2.2.2 目標匹配搜索 2
2.2.3 Kalman濾波器參數(shù)修正 3
3 運動檢測方法簡介 3
3.1 幀差法 3
3.2 背景差法 4
3.2.1 基本原則 5
3.2.2 相關(guān)研究工作 6
4 行人的運動預(yù)測 8
5 基于區(qū)域模板的面向人的跟蹤 9
5.1 顏色模型 9
5.2 統(tǒng)計模板 11
5.2.1 模板定義 11
5.2.2 模板更新 11
5.2.3 相似度測量 12
5.2.4 基于區(qū)域模板的跟蹤算法 13
5.2.5 實驗結(jié)果及討論 14
6 總結(jié) 19
參考文獻 19
致 謝 21
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