結(jié)果報(bào)告基于視頻的復(fù)雜背景多目標(biāo)跟蹤

1、i 初稿基于的復(fù)雜背景多目標(biāo)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院100001029410000102581. 目的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的目的就是對(duì)中的圖象序列進(jìn)行分析，計(jì)算出目標(biāo)在每幀圖象上的位置。這里要根據(jù)區(qū)域分割過程給出的目標(biāo)質(zhì)心位置，計(jì)算出目標(biāo)位移，并且根據(jù)質(zhì)心位置的變化判斷出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。因?yàn)樵撋系膶?duì)應(yīng)區(qū)域。是對(duì)多目標(biāo)的追蹤，需要找出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在相鄰幀2.難點(diǎn)1）前景檢測(cè),前景檢測(cè)是尋找運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的基礎(chǔ)。前景檢測(cè)完善的情況下可以解決很多不必要。2）如何判斷運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域是否是新的目標(biāo)進(jìn)入觀測(cè)窗口。3）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否離開了觀測(cè)窗口以及離開的方向；即計(jì)數(shù)器何時(shí)加 1、是否加 1。4）對(duì)過程中出現(xiàn)的一些偏差和問題，要進(jìn)行必要的修

2、正。*5）運(yùn)動(dòng)估計(jì)（在原有信息的基礎(chǔ)上估計(jì)下一次魚的位置）：比較前沿的有 kalman 濾波（由于速度太慢在原有程序上刪除）有一個(gè) DEMO 用來(lái)較慢。COS 函數(shù)。 效果還可以，速度比3. 概述1）前景檢測(cè)：第一步是將前景目標(biāo)所在的區(qū)域從背景中分割提取出來(lái)，即完成前景和背景的分離。這一步一般有三種實(shí)現(xiàn)方法：背景消減、幀間運(yùn)動(dòng)分析和光流計(jì)算。幀間運(yùn)動(dòng)分析的結(jié)果精度不高，難以獲得目標(biāo)所在區(qū)域的精確描述；光流計(jì)算的復(fù)雜度則非常高，運(yùn)行起來(lái)十分慢。背景消減較為實(shí)用但要求機(jī)固定。它為背景建立背景模型，通過將當(dāng)前圖像幀和背景模型進(jìn)行比較，確定出亮度變化較大的區(qū)域，即認(rèn)為是前景區(qū)域。這種方法的計(jì)算速度很快

3、，可以獲得關(guān)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的完整精確的描述，但對(duì)場(chǎng)景中光照條件、大面積運(yùn)動(dòng)和噪聲比較敏感，再進(jìn)行背景模型的動(dòng)態(tài)更新，以適應(yīng)環(huán)境的變化。2）運(yùn)動(dòng)物體分割：要一個(gè)目標(biāo)，須把前景中的目標(biāo)連接起來(lái)，程序中用的是最簡(jiǎn)單的floodfill;有色標(biāo)的魚會(huì)很麻煩，因?yàn)樯珮?biāo)會(huì)把魚風(fēng)隔成多塊，導(dǎo)致處理起來(lái)十分麻煩；數(shù)據(jù)中的噪聲對(duì)塊的影響是性的。這一步可以通過形態(tài)算實(shí)現(xiàn)，利用腐蝕和膨脹方法分別去除孤立的噪聲前景點(diǎn)和填補(bǔ)目標(biāo)區(qū)域的小孔。但這種處理也會(huì)影響目標(biāo)原本的邊緣和形狀，特別是目標(biāo)本身尺度較小的時(shí)候，它的邊緣細(xì)節(jié)很容易為這種去噪處理所破壞。如圖發(fā)現(xiàn)被腐蝕的中出現(xiàn)的點(diǎn)必然是比較關(guān)心的大的點(diǎn)。這樣以腐蝕圖中的點(diǎn)作為

4、搜索的起點(diǎn)在對(duì)膨脹圖進(jìn)行搜索就可以把運(yùn)動(dòng)物體分割出來(lái)。3）目標(biāo)判斷的依據(jù)是：幀與幀之間如何將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)應(yīng)起來(lái)。追蹤過程中的追蹤特征是物體的質(zhì)心，這里判斷對(duì)應(yīng)目標(biāo)可以：a.只利用質(zhì)心間的最短距離做為特征;b.利用系數(shù)將最短距離，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的長(zhǎng)度，寬度以及長(zhǎng)寬比和面積等綜合起來(lái)作為特征。（實(shí)現(xiàn)難度較大機(jī)器魚姿態(tài)變化大）c 具體實(shí)現(xiàn)方法。對(duì)于每個(gè)監(jiān)測(cè)到的目標(biāo)，判斷它與之前所保存的目標(biāo)的質(zhì)心位置間的距離，如果小于可以接受的范圍則認(rèn)為他們是同一條魚。如果無(wú)法匹配，就認(rèn)為是新目標(biāo)。這種方法并不是精確的，但是調(diào)整參數(shù)可以使誤差達(dá)到可以接受的范圍。4）根據(jù)判斷特征設(shè)置目標(biāo)，另外將每個(gè)目標(biāo)的質(zhì)心位置運(yùn)動(dòng)曲線做

5、基礎(chǔ)。每個(gè)被目標(biāo)的質(zhì)心位置，為下步判斷提供條件。起來(lái)，可以隨時(shí)掌握目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況，為以后要輸出目標(biāo)的5）在兩個(gè)物體相遇與分離時(shí)候的處理：兩條魚相遇的時(shí)候算塊的時(shí)候就連在了一起這時(shí)候怎么辦呢?？梢愿鷵?jù)之前兩條魚的運(yùn)動(dòng)方向來(lái)判斷他們后來(lái)應(yīng)該有的方向然后在發(fā)現(xiàn)的比快之間 判斷兩個(gè)小的塊的位置。原先程序是在這里加上了 kalman 對(duì)運(yùn)動(dòng)估較大的計(jì)。速度過慢遭到放棄。深藍(lán)色的框是在魚沒有碰到一起時(shí)候定位的目標(biāo)、藍(lán)色框?yàn)榘l(fā)現(xiàn)大的塊時(shí)所框出的一個(gè)信息框。紅色是通過原來(lái)物體的判斷之后所實(shí)現(xiàn)的分割。由于運(yùn)動(dòng)估計(jì)函數(shù)的不夠完善 當(dāng)兩條魚帖在一起游了一段距離，就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。而且這個(gè)錯(cuò)誤的概率大于出現(xiàn)正解的概率。通

6、過 kalman 濾波的方法可以在目標(biāo)移動(dòng) 50 像素范圍內(nèi)誤差很小。效果很好。組的第 2 種方案是針對(duì)色標(biāo)特征辨別魚的信息。壓縮包里給出了通過色標(biāo)特征識(shí)別機(jī)器魚及水球位置的。概述1） 首先將轉(zhuǎn)換成 hsv 顏色空間 （由于 hsv 空間對(duì)光照和陰影的影響有較好的表現(xiàn)）。通過實(shí)驗(yàn)獲得各種顏色的閥值 對(duì)面的判斷。由于每條魚身上有兩種顏色，多值化。便可以很容易的提取出魚的位置方便下便可以根據(jù)這兩種顏色來(lái)判斷魚的。應(yīng)用到比賽中這個(gè)方法顯然是最好的。難點(diǎn)這個(gè)方法的難點(diǎn)在于顏色閥值的選取。魚在翻滾時(shí)色標(biāo)面積會(huì)減小導(dǎo)致無(wú)法識(shí)別以及多目標(biāo)顏色撞衫的情況的考慮,另外由于水球也是紅色的，當(dāng)機(jī)器魚的紅色標(biāo)和水球撞在一起后需要做一定處理。結(jié)果分析第法更加適用于監(jiān)視頭，監(jiān)視可以物體，或者是交通中車流量和估計(jì)，交通的考慮；第二種方法比較適合于再有特定特征的情況下例如機(jī)器魚比賽，優(yōu)點(diǎn)是速度快可以有兩種方法結(jié)合的考慮：的時(shí)間來(lái)行動(dòng)