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基于双目立体视觉的目标跟踪方法研究的中期报告
本文提供一个基于双目立体视觉的目标跟踪方法的中期研究报告。该方法旨在利用双目立体图像提供的距离信息，实现目标的准确跟踪。
首先，我们将双目摄像机放置在一个固定的位置并校准它们，以便正确地计算两个摄像机之间的距离。我们使用OpenCV提供的StereoBM算法生成深度图像。深度图像表示每个像素的距离，从而提供精确的距离测量数据。该算法可以快速计算两个摄像机图像之间的任意位置的视差。根据视差，可以计算出物体的距离。
然后，我们定义检测窗口以跟踪目标。在每个时间步中，我们检测和选择合适大小的窗口以跟踪目标。我们使用SURF算法进行目标检测。SURF算法是一种速度较快、尺度不变、旋转不变、光照不变的特征提取算法。它可以在不同比例和旋转下识别相同的特征。在本方法中，我们将SURF算法应用于左摄像机图像，并通过深度图像计算出目标的三维坐标。
接下来，我们使用卡尔曼滤波算法进行目标跟踪。卡尔曼滤波是一种基于概率模型的估计算法，它可以通过先验信息和观测结果来预测目标的运动轨迹。在本方法中，我们将卡尔曼滤波应用于目标的三维坐标。卡尔曼滤波算法能够针对不同的运动模型进行优化，使得跟踪精度更高，鲁棒性更强。
最后，我们使用跟踪结果对目标进行分类。基于三维坐标和目标物体的特征向量，我们可以将目标分类为不同的种类，例如车辆、行人等。这样可以为后续的应用提供更多的信息。
总之，本方法综合利用了双目摄像机的优势，结合了SURF算法、卡尔曼滤波算法和目标分类技术，可以实现对不同类别目标的高精度跟踪。未来工作将继续优化该方法，使其能够更好地适应复杂场景中的目标跟踪问题。