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   2012   

级硕士学位论文开题报告登记表

 

 

学号

 

 

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李建?/p>

 

学科

 

控制科学与工?/p>

 

学院

(

系、所

) 

电子信息与电气工程学?/p>

 

学位论文题目

 

  

稳健对地目标跟踪方法研究

 

研究课题来源

 

国家自然科学基金、航天创新基金、中?/p>

613

横向项目

 

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运动目标跟踪是视觉图像处理中的一个非常热门的话题,在多个领域有着?/p>

泛的应用。运动目标跟踪的应用领域和环境主要有:对大型公共场所进行智能?/p>

视频监控、基于视频的人机交互、交通流量监测、医疗诊断等?/p>

 

本文从计算机视觉角度研究对地目标跟踪方法。由于视觉跟踪系统能在比?/p>

复杂的背景下,提取与分离市场内的目标、确定目标位置、估计目标运动趋势?/p>

实现对目标的实时跟踪,且具有跟踪精度高、跟踪状态平稳、抗干扰能力强、分

辨率高和成本低等特点,在军事上很受重视。在民用领域,对地目标跟踪也有着

广泛的应用:对大型公共场所进行智能化视频监控。例如在机场、商场、地铁站

等场所进行智能化监控,其主要目的都是为?/p>

 

保障公众财产和信息安全。在?/p>

群监测、交通管理上实现智能化有非比寻常的意义?/p>

 

以以上应用为背景,本文的对地目标跟踪技术包含以下几个主要技术模块:

单目标跟踪技术、多目标跟踪技术、密集目标跟踪技术。分出这几个模块是为?/p>

应对不同的应用场景,或是在同一场景需要各模块的协同合作。例如地铁站的人

群流量具有明显时段特征,早晚上下班高峰人流极大,而其他时段人流量明显?/p>

少,这就需要对不同时段采用不同的跟踪方法以达到最好的效果。在上下班高?/p>

期,采用密集目标跟踪技术,而在其他时段,采用多目标跟踪技术,而在有特?/p>

需要的时候,例如跟踪特定犯罪嫌疑人时,可采用单目标跟踪技术?/p>

 

本文研究的主要内容具体有?/p>

 

①粒子滤波基本方法研究,这是单目标跟踪方法的框架。在图像跟踪应用

中,目标状态的后验概率分布往往是非线性非高斯多模态的,粒子滤波方法对?/p>

系统模型没有特殊要求,且能够保持状态的多模态分布,在跟踪领域得到了很大

的发展。但常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题?/p>

 

②粒子群最优化思想研究,改进常规粒子滤波采样效率低的问题,提高采样

效率。针对常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题,引入粒子

群优化思想对目标状态后验分布进行最优搜索,找到后验分布的高似然区,并依

据此高似然区来进行重采样?/p>

 

③变结构多模型的设计,以更好的表征目标的运动模型。几乎所有的方法?/p>

目标的运动状态都假定为平滑的,或者将运动限制在恒速或恒加速运动状态。?/p>

实际情况并非如此,例如机动目标的运动状态就很难用单一模型来表征。本文引

入变结构多模型方法为目标建立变结构多运动模型。变结构多模型方法能够很?/p>

的表征目标的运动模型却又不增加过多的计算量,因此相比单一运动模型能够?/p>

好的估计目标的运动?/p>

 

 

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   2012   

级硕士学位论文开题报告登记表

 

 

学号

 

 

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李建?/p>

 

学科

 

控制科学与工?/p>

 

学院

(

系、所

) 

电子信息与电气工程学?/p>

 

学位论文题目

 

  

稳健对地目标跟踪方法研究

 

研究课题来源

 

国家自然科学基金、航天创新基金、中?/p>

613

横向项目

 

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运动目标跟踪是视觉图像处理中的一个非常热门的话题,在多个领域有着?/p>

泛的应用。运动目标跟踪的应用领域和环境主要有:对大型公共场所进行智能?/p>

视频监控、基于视频的人机交互、交通流量监测、医疗诊断等?/p>

 

本文从计算机视觉角度研究对地目标跟踪方法。由于视觉跟踪系统能在比?/p>

复杂的背景下,提取与分离市场内的目标、确定目标位置、估计目标运动趋势?/p>

实现对目标的实时跟踪,且具有跟踪精度高、跟踪状态平稳、抗干扰能力强、分

辨率高和成本低等特点,在军事上很受重视。在民用领域,对地目标跟踪也有着

广泛的应用:对大型公共场所进行智能化视频监控。例如在机场、商场、地铁站

等场所进行智能化监控,其主要目的都是为?/p>

 

保障公众财产和信息安全。在?/p>

群监测、交通管理上实现智能化有非比寻常的意义?/p>

 

以以上应用为背景,本文的对地目标跟踪技术包含以下几个主要技术模块:

单目标跟踪技术、多目标跟踪技术、密集目标跟踪技术。分出这几个模块是为?/p>

应对不同的应用场景,或是在同一场景需要各模块的协同合作。例如地铁站的人

群流量具有明显时段特征,早晚上下班高峰人流极大,而其他时段人流量明显?/p>

少,这就需要对不同时段采用不同的跟踪方法以达到最好的效果。在上下班高?/p>

期,采用密集目标跟踪技术,而在其他时段,采用多目标跟踪技术,而在有特?/p>

需要的时候,例如跟踪特定犯罪嫌疑人时,可采用单目标跟踪技术?/p>

 

本文研究的主要内容具体有?/p>

 

①粒子滤波基本方法研究,这是单目标跟踪方法的框架。在图像跟踪应用

中,目标状态的后验概率分布往往是非线性非高斯多模态的,粒子滤波方法对?/p>

系统模型没有特殊要求,且能够保持状态的多模态分布,在跟踪领域得到了很大

的发展。但常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题?/p>

 

②粒子群最优化思想研究,改进常规粒子滤波采样效率低的问题,提高采样

效率。针对常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题,引入粒子

群优化思想对目标状态后验分布进行最优搜索,找到后验分布的高似然区,并依

据此高似然区来进行重采样?/p>

 

③变结构多模型的设计,以更好的表征目标的运动模型。几乎所有的方法?/p>

目标的运动状态都假定为平滑的,或者将运动限制在恒速或恒加速运动状态。?/p>

实际情况并非如此,例如机动目标的运动状态就很难用单一模型来表征。本文引

入变结构多模型方法为目标建立变结构多运动模型。变结构多模型方法能够很?/p>

的表征目标的运动模型却又不增加过多的计算量,因此相比单一运动模型能够?/p>

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稳健对地目标跟踪方法研究

 

研究课题来源

 

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运动目标跟踪是视觉图像处理中的一个非常热门的话题,在多个领域有着?/p>

泛的应用。运动目标跟踪的应用领域和环境主要有:对大型公共场所进行智能?/p>

视频监控、基于视频的人机交互、交通流量监测、医疗诊断等?/p>

 

本文从计算机视觉角度研究对地目标跟踪方法。由于视觉跟踪系统能在比?/p>

复杂的背景下,提取与分离市场内的目标、确定目标位置、估计目标运动趋势?/p>

实现对目标的实时跟踪,且具有跟踪精度高、跟踪状态平稳、抗干扰能力强、分

辨率高和成本低等特点,在军事上很受重视。在民用领域,对地目标跟踪也有着

广泛的应用:对大型公共场所进行智能化视频监控。例如在机场、商场、地铁站

等场所进行智能化监控,其主要目的都是为?/p>

 

保障公众财产和信息安全。在?/p>

群监测、交通管理上实现智能化有非比寻常的意义?/p>

 

以以上应用为背景,本文的对地目标跟踪技术包含以下几个主要技术模块:

单目标跟踪技术、多目标跟踪技术、密集目标跟踪技术。分出这几个模块是为?/p>

应对不同的应用场景,或是在同一场景需要各模块的协同合作。例如地铁站的人

群流量具有明显时段特征,早晚上下班高峰人流极大,而其他时段人流量明显?/p>

少,这就需要对不同时段采用不同的跟踪方法以达到最好的效果。在上下班高?/p>

期,采用密集目标跟踪技术,而在其他时段,采用多目标跟踪技术,而在有特?/p>

需要的时候,例如跟踪特定犯罪嫌疑人时,可采用单目标跟踪技术?/p>

 

本文研究的主要内容具体有?/p>

 

①粒子滤波基本方法研究,这是单目标跟踪方法的框架。在图像跟踪应用

中,目标状态的后验概率分布往往是非线性非高斯多模态的,粒子滤波方法对?/p>

系统模型没有特殊要求,且能够保持状态的多模态分布,在跟踪领域得到了很大

的发展。但常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题?/p>

 

②粒子群最优化思想研究,改进常规粒子滤波采样效率低的问题,提高采样

效率。针对常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题,引入粒子

群优化思想对目标状态后验分布进行最优搜索,找到后验分布的高似然区,并依

据此高似然区来进行重采样?/p>

 

③变结构多模型的设计,以更好的表征目标的运动模型。几乎所有的方法?/p>

目标的运动状态都假定为平滑的,或者将运动限制在恒速或恒加速运动状态。?/p>

实际情况并非如此,例如机动目标的运动状态就很难用单一模型来表征。本文引

入变结构多模型方法为目标建立变结构多运动模型。变结构多模型方法能够很?/p>

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本科毕业设计__基于视频的目标跟踪及人群密度估计方法研究开题报?- 百度文库
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运动目标跟踪是视觉图像处理中的一个非常热门的话题,在多个领域有着?/p>

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视频监控、基于视频的人机交互、交通流量监测、医疗诊断等?/p>

 

本文从计算机视觉角度研究对地目标跟踪方法。由于视觉跟踪系统能在比?/p>

复杂的背景下,提取与分离市场内的目标、确定目标位置、估计目标运动趋势?/p>

实现对目标的实时跟踪,且具有跟踪精度高、跟踪状态平稳、抗干扰能力强、分

辨率高和成本低等特点,在军事上很受重视。在民用领域,对地目标跟踪也有着

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保障公众财产和信息安全。在?/p>

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以以上应用为背景,本文的对地目标跟踪技术包含以下几个主要技术模块:

单目标跟踪技术、多目标跟踪技术、密集目标跟踪技术。分出这几个模块是为?/p>

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本文研究的主要内容具体有?/p>

 

①粒子滤波基本方法研究,这是单目标跟踪方法的框架。在图像跟踪应用

中,目标状态的后验概率分布往往是非线性非高斯多模态的,粒子滤波方法对?/p>

系统模型没有特殊要求,且能够保持状态的多模态分布,在跟踪领域得到了很大

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②粒子群最优化思想研究,改进常规粒子滤波采样效率低的问题,提高采样

效率。针对常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题,引入粒子

群优化思想对目标状态后验分布进行最优搜索,找到后验分布的高似然区,并依

据此高似然区来进行重采样?/p>

 

③变结构多模型的设计,以更好的表征目标的运动模型。几乎所有的方法?/p>

目标的运动状态都假定为平滑的,或者将运动限制在恒速或恒加速运动状态。?/p>

实际情况并非如此,例如机动目标的运动状态就很难用单一模型来表征。本文引

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