图像工程——目标检测与目标跟踪

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图像工程——目标检测与目标跟踪相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

经典方法:背景差分法

效果比较好的方法是:无参估计背景减除法——ViBe.
算法优点:思想简单,易于实现;样本衰减最优;运算效率高
算法缺点:把阴影当做前景;运动目标不完整。

优点:算法实现简单,程序设计复杂度低,运行速度快;动态环境自适应性强,对场景光线变化不敏感。

优点:实时性高

将单个目标的跟踪问题看作是MDP过程中的策略决定问题,从而多目标跟踪就变成了多个MDP的问题。

用MDP来建模一个物体,主要包括四个成分:

应用实例 1 :视频监控

应用实例 2 :导弹飞机识别
(1). 首先对飞机红外图像做处理,包括平移旋转缩放等等模拟飞机的运动,得到 连续帧图像 作为实验样本。
(2). 使用 聚类算法 判断红外图像中天空背景的复杂度,然后采用 分割算法 分割出飞机;如果 天空背景 比较简单,就使用OTSU算法对飞机及逆行分割。
(3). 提取傅里叶 描述子 作为研究对象的 特征
(4). 最后使用目标跟踪算法。

以上是关于图像工程——目标检测与目标跟踪的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

目标跟踪检测算法(一)——传统方法

目标跟踪与检测技术介绍

自动驾驶感知系统实现(车道线检测和拟合目标检测与跟踪道路可行驶区域分割深度估计图像视野到BEV空间映射像平面到地平面映射)

经典目标检测算法介绍

图像检测基于帧差法实现人脸实时检测与跟踪matlab源码含 GUI

图像检测基于帧差法实现人脸实时检测与跟踪matlab源码含 GUI