复杂背景下运动汽车跟踪算法研究-豆柴文库

复杂背景下运动汽车跟踪算法研究.docx

2024-10-15

5金币

11KB

3页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/3

2/3

3/3

在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

复杂背景下运动汽车跟踪算法研究 Abstract Inrecentyears,thetrackingofmovingvehiclesincomplexbackgroundhasattractedmuchattentioninthefieldofcomputervisionandautonomousdriving.Thispaperprovidesacomprehensivereviewofexistingtrackingalgorithmsandproposesanimprovedalgorithmthatcaneffectivelytrackmovingvehiclesincomplexbackgrounds.Theproposedalgorithmcombinesbackgroundsubtraction,objectdetection,andKalmanfiltertoachieveaccurateandefficientvehicletracking.Experimentalresultsdemonstratethattheproposedalgorithmoutperformsexistingalgorithmsintermsofaccuracyandrobustness. Introduction Vehicletrackingisacrucialtaskinthefieldofautonomousdriving,videosurveillance,andtrafficanalysis.Inrecentyears,withtherapiddevelopmentofcomputervisionandmachinelearning,thestudyofvehicletrackinghasgainedincreasingattention.However,trackingmovingvehiclesincomplexbackgroundsisstillachallengingproblemduetovariousfactorssuchasilluminationchanges,occlusions,andcomplexmotionpatterns. Toaddressthischallenge,variousalgorithmshavebeenproposed,includingfeature-basedtracking,appearance-basedtracking,andobjectdetection-basedtracking.However,thesemethodshavetheirlimitationsandarenotrobustenoughtohandlecomplexscenarios.Therefore,inthispaper,weproposeanovelvehicletrackingalgorithmthatcombinesbackgroundsubtraction,objectdetection,andKalmanfiltertoachieveaccurateandefficienttrackingincomplexbackgrounds. RelatedWork Feature-basedtrackingalgorithmshavebeenwidelyusedinvehicletrackingtasks.Thesealgorithmsextractkeypointsorfeaturesfromtheimagesandtrackthemovementsofvehiclesbasedonthechangesoffeatures.However,thesealgorithmsaresensitivetochangesinillumination,occlusions,andthecomplexityofmotion. Appearance-basedtrackingalgorithmsutilizetheappearanceofvehiclestotracktheirmovements.Thesealgorithmsextractthevisualappearanceofvehiclesfromthebackgroundandtrackthemwithatemplatematchingtechnique.However,thismethodisalsosensitivetochangesinappearanceduetoilluminationchangesorocclusions. Objectdetection-basedtrackingalgorithmshavebecomemorepopul

相关资料

复杂背景下运动汽车跟踪算法研究.docx

2024-10-15

11KB

复杂背景下的空间目标检测与跟踪算法研究.docx

复杂背景下的空间目标检测与跟踪算法研究一、综述在当今这个信息化快速发展的时代，空间目标检测与跟踪技术在军事、民用等众多领域发挥着至关重要的作用。从导弹制导到无人机侦查，再到自动驾驶车辆的避障与导航，空间目标检测与跟踪技术为各类应用提供了强大的支持。在面对复杂多变的环境背景时，如何提高空间目标检测与跟踪算法的性能成为了研究者们关注的焦点。随着计算机视觉和模式识别技术的飞速发展，空间目标检测与跟踪算法得到了广泛的关注和研究。各种先进的算法不断涌现，包括基于单目和双目摄像头的视觉跟踪方法，基于深度学习技术的目标

2024-06-25

29KB

复杂背景下非刚体目标跟踪算法研究.docx

复杂背景下非刚体目标跟踪算法研究摘要在复杂背景下实现非刚体目标跟踪是计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。该论文通过分析现有的技术方法，并提出了一种基于改进的粒子滤波器算法的目标跟踪方法。该方法解决了在背景复杂情况下目标形态变化、遮挡和光照变化等问题，并在各种场景中得到了有效的应用。实验结果表明，该方法在非刚体目标跟踪领域具有较高的可行性和应用价值。关键词：非刚体目标跟踪；粒子滤波器；背景复杂；遮挡；光照变化1.引言目标跟踪是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，其应用非常广泛，包括移动目标跟踪、视频

2024-10-17

11KB

复杂背景下的视频运动目标跟踪算法的开题报告.docx

复杂背景下的视频运动目标跟踪算法的开题报告一、课题选题背景目前视频监控技术在公共安全、交通管理、城市管理等领域得到了广泛应用。其中的视频运动目标跟踪技术是视频监控技术的重要组成部分。视频运动目标跟踪算法可以将视频中的目标进行实时跟踪，并对其进行分析、识别等，为安全事件的防范和处理提供重要支持。然而，由于不同场景下的拍摄条件和复杂的背景干扰等因素的干扰，视频运动目标跟踪算法仍面临着一些挑战。例如，快速移动的目标物体、背景中的动态变化、遮挡、光照变化等都会对目标跟踪效果产生较大的影响。因此，如何研究并优化视频

2024-10-09

11KB

复杂场景下的运动目标跟踪算法研究.docx

复杂场景下的运动目标跟踪算法研究复杂场景下的运动目标跟踪算法研究摘要：随着计算机技术和图像处理的发展，运动目标跟踪已成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。在复杂场景下的运动目标跟踪算法面临许多挑战，例如目标遮挡、光照变化、背景复杂性等。本文综述了当前常用的复杂场景下的运动目标跟踪算法，并分析了它们的优缺点。在此基础上，提出了一种基于深度学习的运动目标跟踪算法，该算法能够在复杂场景下更加稳定地跟踪运动目标。1.引言随着无人驾驶、智能监控等领域的快速发展，运动目标跟踪技术越来越受到关注。然而，在复杂场景下的运

2024-10-17

11KB