基于红外图像序列的目标检测与跟踪系统研究.pptx
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基于红外图像序列的目标检测与跟踪系统研究目录添加章节标题研究背景与意义红外图像序列在目标检测与跟踪中的重要性研究目的与意义国内外研究现状与进展系统概述系统框架与组成主要技术路线与实现方法系统特点与创新点红外图像预处理技术红外图像增强算法噪声去除算法对比度调整算法图像分割算法目标检测算法研究基于特征提取的目标检测算法基于深度学习的目标检测算法目标检测算法性能评估目标跟踪算法研究基于滤波器的目标跟踪算法基于深度学习的目标跟踪算法目标跟踪算法性能评估系统实现与实验结果分析系统实现流程与关键技术实现细节实验设置与
基于红外图像序列的目标检测与跟踪系统研究的中期报告.docx
基于红外图像序列的目标检测与跟踪系统研究的中期报告一、研究背景与意义红外目标检测和跟踪是目前热点的研究方向之一,应用范围广泛,如军事侦察、反恐维稳、无人机监控等领域。利用红外图像序列进行目标检测和跟踪相比于可见光图像更加适合在夜晚或者复杂环境下进行实时监测。因此,该研究对于提高目标侦测的准确率和实时性具有非常重要的意义。二、研究内容1.红外图像预处理及目标区域提取:通过对图像进行预处理,包括去噪、增强、滤波等操作,提取出目标区域,为目标跟踪做好准备。2.目标跟踪算法的设计:设计基于贝叶斯网络和粒子滤波的目
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哈尔滨工程大学硕士学位论文基于图像序列的运动目标检测与跟踪姓名:李泽辉申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:栾晓明20090301摘要本文主要研究基于图像序列的运动目标检测与跟踪算法,包括运动检测跟踪算法软件的设计与实现,以及硬件平台的构建和算法的移植。在运动目标检测部分,针对现有的检测算法受外界干扰如光线变化、阴影、物体间遮挡、前景目标与背景颜色相近、运动目标调整等因素的影响,易出现误检、漏检等情况的缺点,结合背景差分法及帧间差分法的特点,在对称差分法的基础上进行改进,尽量不增加算法计算量的前
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基于图像序列的多目标检测与跟踪摘要本文提出了一种基于图像序列的多目标检测与跟踪方法,通过对图像序列进行处理,实现对多个目标的定位和跟踪,并且在跟踪过程中能够应对目标的遮挡、形变和运动模式的变化。本文采用深度学习的方法进行目标检测与识别,通过使用卷积神经网络的方法来提取图像的特征,同时采用一种基于边缘跟踪的算法来跟踪目标。实验结果表明,本文提出的方法在多种场景下都能够有效地完成目标检测与跟踪任务。关键词:目标检测;目标跟踪;图像序列;深度学习;边缘跟踪引言目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要研究内容之一,
基于红外图像序列的运动车辆目标检测与跟踪技术研究的开题报告.docx
基于红外图像序列的运动车辆目标检测与跟踪技术研究的开题报告一、选题背景行车安全一直是人们关注的焦点,随着社会的发展,车辆数量增加,交通密度变大,交通事故的发生率和死亡率也逐年上升。因此,车辆目标检测及跟踪技术的研究成为了提高交通安全的重要途径之一。红外图像技术具有不受光照影响的优势,能够识别黑暗或雾霾等低能见度环境下的目标,因此在夜视、安防、军事等领域广泛应用。而运用红外图像技术进行车辆目标检测及跟踪可以提高目标检测的精确度,从而提高车辆行驶的安全性。本课题旨在基于红外图像序列的运动车辆目标检测及跟踪技术