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JPDAF算法視頻圖像多目標跟蹤技術研究

時間:2019-05-18 20:58來源:畢業論文
對最近鄰數據關聯(NNDA)、概率數據關聯(PDA)、聯合概率數據關聯(JPDA)和交互式多模型(IMM)這四種經典算法進行深入剖析和理論仿真,并分析、比較了其適用范圍和跟蹤性能

摘要:本文研究的是多目標視頻跟蹤技術研究。首先,簡單全面地介紹了多目標視頻跟蹤系統,簡要論述了跟蹤的起始與終結,跟蹤維持過程,跟蹤門的設計和數據關聯的概念與作用。然后,對數據關聯算法進行了深入的研究。對最近鄰數據關聯(NNDA)、概率數據關聯(PDA)、聯合概率數據關聯(JPDA)和交互式多模型(IMM)這四種經典算法進行深入剖析和理論仿真,并分析、比較了其適用范圍和跟蹤性能。最后,為了提高跟蹤性能,在JPDAF的基礎上引入目標區域顏色直方圖這個匹配因素,提出了融合顏色直方圖的JPDAF算法,并將該算法應用到視頻圖像中的多目標跟蹤中。實驗結果表明,該算法能對視頻圖像中的多個運動目標進行有效的跟蹤。35505
畢業論文關鍵詞:視頻圖像 多目標跟蹤 數據關聯 顏色直方圖
 Multi-target tracking in video
ABSTRACT:This dissertation studies the data association algorithm based on
multi-target tracking in video image.Firstly, a brief introduction to the entire system of multi-target tracking in video image. The tracking formation and termination, the process of tracking maintenance, the design of tracking gate and the concept and role of data association are briefly introduced.
Secondly, the data association algorithms is in-depth researched. the four classical algorithms which include the nearest neighbor data association (NNDA), probabilistic data association (PDA), joint probabilistic data association (JPDA) and interactive multi-model (IMM) are deep studied and theoretically simulated, comparing and analysing their applicable range and tracking performance.
Finally, in order to improve the tracking performance, we consider the color histogram of target area on the basis of JPDA and we propose a new kind of algorithm which is JPDA algorithm based on the color histogram. In the end , we apply the new algorithm to multi-target tracking in video image. Experimental results show that this algorithm can effectively track multiple moving targets in video image.

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Key words: Video Image  Multi-target Tracking  Data Association Color Histogram
目錄
1    緒論    1
1.1    研究背景與意義    1
1.2    本文主要內容    1
2    多目標跟蹤及其數據關聯的基本理論    2
2.1    多目標跟蹤的基本理論    2
2.1.1    目標跟蹤系統介紹    2
2.1.2    跟蹤起始和終結    2
2.1.3    跟蹤門技術    3
2.1.4    濾波和預測    3
2.2    多目標跟蹤中的數據關聯    3
2.3    目標運動模型    4
2.3.1    CV模型    4
2.3.2    CA模型    4
2.3.3    轉彎模型    5
2.4    本章小結    5
3    數據關聯算法及其仿真    6
3.1    卡爾曼(kalman)濾波    6
3.2    幾種經典的數據關聯算法    7
3.2.1    最近鄰域法    7
3.2.2    概率數據關聯算法    7
3.2.3    聯合概率數據關聯算法    9
3.2.4    交互多模型算法    11
3.3    仿真結果和分析    14
3.3.1    最近域法與概率數據關聯算法    14
3.3.2    聯合概率數據關聯算法    16 JPDAF算法視頻圖像多目標跟蹤技術研究:http://www.aftnzs.live/tongxin/20190518/33493.html
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