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文檔簡介
1、隨著科技的發(fā)展和生活水平的提高,人們對公共安全的要求越來越高,由于多相機協(xié)作跟蹤技術(shù)能夠彌補單相機跟蹤的不足,成為了當(dāng)前研究的熱點,受到越來越多的關(guān)注。但是,由于多相機跟蹤技術(shù)存在著光線變化,拍攝角度變化,動作姿態(tài)變化等等多個因素的影響,給多相機跟蹤技術(shù)的研究和發(fā)展帶來了許多的困難。本文針對以上面提到的問題,分別從運動行人的檢測,單相機下的行人跟蹤,多相機交接技術(shù)三個方面進(jìn)行研究設(shè)計,主要工作如下:
(1)提出了一種基于顏色不
2、變量的行人檢測算法。本文提取樣本圖像的顏色不變量特征,使用中值濾波函數(shù)進(jìn)行背景建模,然后通過分級處理的方式來檢測前景行人目標(biāo),運用濾波函數(shù)來對檢測到的行人的外部輪廓進(jìn)行處理,得到滿意的目標(biāo)前景,該方法能夠很好的處理陰影對行人檢測的影響,并且能夠獲得行人較好的輪廓信息;
(2)提出了一種基于偏最小二乘法的單相機行人檢測算法。在單相機視野下行人跟蹤過程中,利用偏最小二乘法表示行人外觀特征,自適應(yīng)的學(xué)習(xí)和不斷更新表觀模型,該方法有較
3、好的實時性,并且能夠很好的處理行人間遮擋的影響;
(3)提出了結(jié)合多尺度retinex理論和亮度特征的光線處理算法。該方法在分別在rgb彩色空間的每個子空間中利用單尺度retinex理論進(jìn)行處理,然后利用亮度特征將目標(biāo)的亮度范圍調(diào)整到一個比較亮的范圍內(nèi),綜合起來表示行人的外觀特征,該方法能夠恢復(fù)圖片的原始色彩并將亮度調(diào)整到比較適合人眼觀察的范圍內(nèi),從而能夠很好的提取目標(biāo)的外觀特征;
(4)提出了一種將相機拓?fù)潢P(guān)系和目
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