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图像序列中运动目标自适应跟踪技术研究

图像序列中运动目标自适应跟踪技术研究

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作者：蔺彦军重庆邮电大学

学位级别：硕士

视频监控系统已逐渐进入到人们的生产和生活中。面对海量涌现的视频数据,许多行业对智能视频处理的需求日益增多。目标跟踪作为视频处理的核心技术之一,已成为计算机视觉和图像处理领域的一个核心课题。运动目标跟踪就是在一段图像序列... 详细信息

视频监控系统已逐渐进入到人们的生产和生活中。面对海量涌现的视频数据,许多行业对智能视频处理的需求日益增多。目标跟踪作为视频处理的核心技术之一,已成为计算机视觉和图像处理领域的一个核心课题。运动目标跟踪就是在一段图像序列中实时地寻找感兴趣的运动目标,它已被广泛地应用到智能监控、视觉导航、智能交通、人机交互、视频检索等领域。因为目标受到光照变化、外观变化、旋转以及遮挡等因素的影响,当前的很多目标跟踪算法由于环境的复杂性仍难以满足对精度和实时性要求比较高的智能视频处理领域。本文从目标跟踪所面临的主要挑战出发,提出了基于外观变化和遮挡估计的自适应随机整体跟踪方法和基于特征点定位辅助TLD(Tracking-Learning-Detection)目标跟踪方法,使跟踪算法对外观变化和遮挡等干扰更鲁棒。主要研究内容包括:1.基于外观变化和遮挡估计的自适应随机整体跟踪方法。针对随机整体跟踪算法着重于估计分类器的状态,而忽略目标的状态以及在模式更新过程中采用固定的分类器学习率,本文提出了在图像序列的每一帧中估计目标外观变化和遮挡状态,并结合估计状态来自适应调整分类器的学习率,同时提出了基于稀疏光流的外观变化估计方法和基于稀疏的遮挡估计方法。实验结果表明,本文提出的方法在外观变化较大和严重遮挡等场景下取得了较好的跟踪效果。2.基于特征点定位辅助的TLD跟踪方法。针对TLD不能很好地处理遮挡以及对行人等非刚性目标跟踪效果不佳等问题,提出了基于特征点定位辅助的TLD跟踪方法。在每帧图像中,通过SURF(Speeded Up Robust Feature)算法提取一些特征点,然后选取一些与待跟踪目标有固有联系的特征点来辅助定位目标的位置。在跟踪过程中,用TLD算法跟踪目标,若目标跟踪失败,则采用特征点辅助模型来估计目标的位置,若跟踪成功,更新特征点定位辅助模型和TLD算法的检测器和跟踪器。实验结果表明,本文提出的方法比传统的TLD、VTD(Visual Tracking Decomposition)和SCM(Sparsity-based Collaborative Model)等更鲁棒。

关键词：目标跟踪自适应分类更新外观变化估计遮挡估计特征点辅助

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水下仿生机器人光视觉同时定位和建图

水下仿生机器人光视觉同时定位和建图

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作者：黄兆捷哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

辽阔的海洋蕴含着丰富的资源,也是人类重要的生存空间。建造海洋平台和跨海大桥等设施是经略海洋的必要手段之一,定期巡检维护这类建筑的基座管道架可以在确保安全的情况下延长5-10年的使用寿命,产生数亿元的经济效益。仿生机器蟹是一... 详细信息

辽阔的海洋蕴含着丰富的资源,也是人类重要的生存空间。建造海洋平台和跨海大桥等设施是经略海洋的必要手段之一,定期巡检维护这类建筑的基座管道架可以在确保安全的情况下延长5-10年的使用寿命,产生数亿元的经济效益。仿生机器蟹是一种两栖多运动状态的无人机器人,具有灵活、稳定、智能等优点,能够满足巡检海洋设备的任务,未来也可以胜任各种水域的科考勘探等任务。本文的研究对象是仿生蟹在未知海底环境中的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）。传统的水下机器人定位以惯性导航为核心,其他的设备进行辅助定位,与传统的水下定位不同,SLAM仅依靠环境感知传感器,通过对周围环境的不断观测,实现在未知环境中的自主定位,并构建环境的特征地图。本文采用水下相机作为环境感知传感器,其优点在于成本低、体积小,图像信息丰富,这些图像既可以用于实现自主定位也可以为检测等任务提供必要的信息。本文主要有以下研究内容:首先,分析了水下成像的特点,介绍了水下图像增强和恢复的方法,针对传统增强算法造成图像特征损失、计算量大等缺点,从滤波和色彩空间两方面对Retinex算法进行了改进。试验证明,改进的增强算法能显著提高水下图像的质量,该增强过程也可以提高定位与建图的效率和精度。其次,考虑直接法和特征法这两种方法各自的优缺点后,提出了一种基于特征辅助直接视觉里程计的混合SLAM算法。该混合SLAM算法以直接法为前端,仅在直接跟踪发生故障时,才在关键帧上匹配特征点,并使用特征点恢复跟踪,当直接法不再故障时,返回到直接法前端。在建图方面,则执行构建稀疏特征点云图的一些策略,比如根据共视关系剔除不可靠点。最后,在两种公开的陆地数据集上测试了本文提出的混合SLAM算法,测试结果显示本文提出的算法能很好地适应各种环境和不稳定运动。我们也使用遥控水下机器人（Remotely Operated Vehicle,ROV）代替仿生蟹进行了水池试验,并最终构建了水池的特征点地图,由此验证了本文提出算法的可靠性和有效性。

关键词：水下仿生机器人同时定位与建图特征点辅助直接视觉里程计

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