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基于序列图像的运动目标检测与跟踪的综述报告 序列图像的运动目标检测与跟踪是计算机视觉的重要研究领域之一。其主要任务是在给定视频序列中,识别和跟踪运动目标的位置和运动轨迹,这对于许多应用领域如视频监控、交通监管、自动驾驶等具有重要意义。 目前,针对序列图像的运动目标检测与跟踪已经发展出许多有效的方法,其中比较有代表性的有基于背景建模的方法、基于前景检测的方法、基于深度学习的方法等等。下面将对这些方法进行简单的介绍。 基于背景建模的方法是对视频序列中的背景进行建模,通过背景和前景的差异来判断是否存在目标物体。该方法常用的技术包括高斯混合模型、自适应形态学处理等。高斯混合模型是一种常用的背景建模方法,通过对每个像素的背景建模,得到每个像素的背景模型,然后通过背景和当前图像之间的比较来检测运动目标。但是该方法对于光线变化和阴影影响较大,检测效果不稳定。 基于前景检测的方法是通过检测序列图像中的前景对象来实现目标检测和跟踪,常用的技术包括基于光流的方法、基于形态学的方法等。基于光流的方法是利用像素之间的运动状态来推断出目标的运动轨迹和位置,但是该方法对于像素间较大的变化不敏感。基于形态学的方法可以对前景目标进行形态学运算,进而减少噪声干扰和挖掘目标特征,但是该方法也容易受到光照和阴影的影响。 基于深度学习的方法是近年来应用较为广泛的方法,通常使用卷积神经网络(CNN)结构实现。这种方法可以利用网络对序列图像数据进行端到端学习,有效地提高了系统检测和跟踪目标的准确率。其中经典的深度学习方法有FasterR-CNN、YOLO、SSD等。这些方法都采用了先进的技术,并在各自的任务领域中取得了良好的效果。 综上所述,基于序列图像的运动目标检测与跟踪是一项技术含量较高的研究领域,无论是在方法还是应用上都有非常丰富和广泛的研究。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的方法,并结合多种方法进行优化,才能达到较为理想的效果。