近年来,随着现代社会对军用和民用设备需求的不断扩大及要求的不断提高,运动目标的识别和跟踪技术已经迅速发展成为现代信息处理领域中一项非常重要的技术,并在许多领域内发挥着不可替代的作用,但是在面向应用的目标跟踪系统却不尽如人意,不能很好的满足应用的要求。 本文简述了传统的基于桌面PC机的目标跟踪系统实现方法。目标跟踪具有两个突出的特点,一是计算数据量大,一是对处理速度要求高。传统上,运动目标跟踪系统的实现是基于桌面PC机,但工业应用的快速发展使传统的目标跟踪系统越来越不能满足应用的需要。 本文提出了一种基于ARM嵌入式平台的目标跟踪解决方案。研究了如何将嵌入式平台和目标跟踪结合起来,并对系统的设计思想和设计方法进行了详述。首先进行了功能分析和总体设计,分析了将嵌入式平台作为目标跟踪解决方案的关键性问题,包括采用ARM嵌入式平台的必要性,系统框架的设计,对于嵌入式处理器和操作系统的选择:然后在总体设计的基础上完成了系统的设计,包括软硬件平台的设计,完成了BootLoader的设计,Linux内核的定制,USB摄像头驱动程序的设计和OpenCV视觉库的建立;最后分析了目标跟踪的过程,利用背景差法实现了运动的检测,提取了行人的特征,利用Mean-Shift算法实现了对运动目标的跟踪。 本文提出的基于嵌入式平台的目标跟踪系统的应用潜力巨大,有待进一步的研究和探索。在论文最后对研究进行了总结和展望,提出了未来的研究方向。
上传时间: 2013-05-27
上传用户:qiao8960
针对目标识别问题,采取了基于协同学的模式识别理论,引入了协同神经网络并对其稳定性进行了分析,提出了基于协同神经网络对军事目标进行识别的方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。
上传时间: 2013-11-02
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对于GSM相控阵无源雷达接收机获取的目标数据提出一种用最佳后验感知的神经网络进行处理的算法,在复杂的杂波及噪声背景下,相比于流行的卡尔曼滤波,提高了目标的检测跟踪精度,对促进GSM无源探测系统实用化具有重要意义。
上传时间: 2013-11-06
上传用户:hhkpj
模式识别应用范围广泛,在机器学习,图像处理,运动目标检测与跟踪方面具有较大的应用价值。是本好书,值得推荐。
标签: 模式识别
上传时间: 2015-10-10
上传用户:kikye
是一个应用matlab编写的基于pca读取人脸的人脸识别和人脸检测软件,是一个非常不错的人脸检测识别软件。希望对大家有用
上传时间: 2014-01-19
上传用户:jcljkh
很经典的文献,利用深度和灰度图像实现三维目标的识别和分类
标签: 目标识别
上传时间: 2016-05-20
上传用户:Gargan
上面是一段实时目标识别的演示, 计算机在视频流上标注出物体的类别, 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体, 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容, 在这方面,人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就, 毕竟人工智能用了几十年的时间, 就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。道路总是曲折的, 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后, 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的) 。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络( Deep Neural Network,NN)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展,以及处理器(尤其是GPU)强大的算力,给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记, 以深度优先的思路, 记录了对深度学习(Deep Learning)的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间: 2022-06-22
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OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库,是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题,覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容,利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧,从解决问题和答疑解惑入手,以因特网上最新资料为蓝本,深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理,范例实用、丰富,理论结合实践,即使读者只是略懂计算机视觉原理,也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面(HighGUI) 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理(CvCAM) 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学(morhing functions) 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
上传时间: 2013-07-18
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随着电子技术的快速发展,计算机的性能得到了极大的提高,使得利用计算机实现人类的视觉功能成为目前计算机领域中最热门的课题之一。基于视频的目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中最主要的研究方向之一,它是智能监控、人机交互、移动机器人视觉导航、工业机器人手眼系统等应用的基础和关键技术。在科学研究和工程应用上都有十分诱人的前景。 论文提出了以FPGA为核心的思想,设计出一套应用于背景静止视频序列的动态目标检测与跟踪系统。通过位置固定的摄像头监控某一区域,分析摄像头采集到的动态视频序列,计算出目标的运动参数。与传统的基于PC机的视频动态目标跟踪系统相比,适应了目标跟踪系统对图像处理速度的实时性与数据带宽越来越高的要求,同时成本较低、设计更灵活,而且硬件重构性好、处理速度快、系统易于升级。 论文的主要工作包括:构建目运动标跟踪系统软件平台和硬件平台。应用MATLAB对目标检测算法进行仿真分析比较。采用Synplifty Pro、ModelSim和TimingDesigner等各种EDA软件工具对系统中各个层次的模块进行时序设计、代码编写、仿真验证等。最后使用QuartusⅡ将整个系统工程文件综合、布局布线。在察看时序报告无误后,将系统配置文件下载至FPGA开发板中。 实现结果表明:所设计的系统能很好地工作在FPGA中,实现了设计要求,为视觉智能监控打下基础。
上传时间: 2013-08-05
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介绍了一种多运动目标检测算法及序列图像的仿真效果,同时对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记袁最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标。关键字 多运动目标 跟踪 序列图像 连通成分标记
上传时间: 2013-10-29
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