答辩PPT-运动车辆检测跟踪系统――车辆的检测与跟踪介绍.ppt.ppt
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- 上传时间:2023-12-09
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答辩PPT-运动车辆检测跟踪系统车辆的检测与跟踪介绍,运动车辆检测跟踪系统概述,运动车辆检测跟踪系统,序列图像预处理,车辆的检测与跟踪,运动车辆检测跟踪系统包含两大功能模块:
卓越求是明德,本论文主要工作,本次毕业设计任务中,我主要负责实现车辆的检测与跟踪下的五个小模块。
车辆的检测与跟踪,背景建模,车辆检测,车辆分割,车辆跟踪,绘制轨迹,卓越求是明德,功能实现方法,这三个模块可以合并为一个对车辆检测的功能,在本论文里使用背景差分法和混合高斯背景建模这两种检测方法实现车辆检测功能。
这两个模块合并为一个对车辆跟踪的功能,在本论文里使用基于特征的跟踪和CAMShift跟踪算法这两种方法实现车辆跟踪功能。
卓越求是明德,背景差分法,卓越求是明德,背景差分法原理:
利用一段相邻序列图像得到背景图像,将输入图像与背景图像作差,分割出运动目标。
背景图像计算公式:
混合高斯背景建模,卓越求是明德,混合高斯背景建模原理:
将当前图像各像素点与建立的高斯分布模型进行匹配,根据匹配结果判断此像素点是否是前景点。
第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,Y,N,衰减高斯模型的权值,混合高斯模型算法流程图,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,替换掉权重最小的高斯模型,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,混合高斯模型算法流程图,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,衰减高斯模型的权值,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,更新第一个高斯分布模型的均值和方差,第一帧初始化高斯分布模型,t=0,读取下一帧图像,t=t+1,混合高斯模型算法流程图,前景检测公式:
基于特征的跟踪方法,卓越求是明德,基于特征的跟踪方法原理:
当相邻两帧图像之间时间间隔很小时,运动目标的特征在运动形式上具有平滑性,根据此特性可以来跟踪运动目标。
CAMShift跟踪算法,卓越求是明德,CAMShift跟踪算法:
CAMShift跟踪算法是基于颜色信息的方法,可以对具有特定颜色的目标进行跟踪。
CAMShift算法跟踪的车辆目标图像首先需要进行以下两步操作:
CAMShift算法跟踪的车辆目标图像首先需要进行以下两步操作:
CAMShift算法跟踪的车辆目标图像首先需要进行以下两步操作:
调用OpenCV库中的cv:
cvtcolor(图像,hsv,cv:
COLOR_BGR2HSV)就可以实现对上述公式的计算。
2.反向投影,卓越求是明德,系统界面,总结与体会,卓越求是明德,运动车辆检测跟踪系统其实处处在我们的生活中可见,通过完成这个毕业设计,让我了解到其实知识来源于生活也回馈给生活。
一开始拿到这个课题时,可以说是完全摸不到头脑,但在慢慢摸索的路上,我对它逐渐开始有了“感觉”,从不懂到懂,过程很艰辛,但却让人感觉美好,完成这次毕业设计最大的帮助不仅仅是掌握到了新的知识,同时也是真正考验了自己的自学能力,能完成这次毕业设计也体现了大学四年对自己的磨练程度。
通过这几个月的钻研琢磨,完成了检测和跟踪功能的实现。
从总体来说,这次毕业设计完成之后,不但对于模式识别的认识有了很大的提升,而且还增长了自己发现问题解决问题的能力,同时也提高了团队合作的意识,对今天的工作和生活都将起巨大的帮助。
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