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基于DSP的目标跟踪算法的研究与实现

作　者: 孙传东
导　师: 蔡祥宝
学　校: 南京邮电大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: DSP 粒子滤波 稀疏表示 遗传算法 遮挡检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


可视跟踪广泛应用于自动物体识别、智能监视、车辆导航、人机互动等学科，是信息技术领域的研究热点。光电成像对地监控与跟踪系统作为可视跟踪的分支，主要用在车载光电平台对目标的自动跟踪和连续测距。本论文重点研究了基于DSP平台可实现的可视跟踪算法，是光电成像对地监控与跟踪系统中的主要内容。本文搭建一种鲁棒可视跟踪构架，将跟踪视为粒子滤波构架中寻找稀疏表示问题，能够有效地克服可视跟踪算法中出现噪声、遮挡、背景干扰及光照变化等的复杂情况。论文主要研究内容有：提出遗传有限粒子重采样算法。粒子滤波构架中，在不牺牲重采样准确度的情况下，运用有限域粒子重采样降低对采样值的耗时计算，在此基础上，采用遗传算法增加采样值的多样性，以降低重采样所带出的样本贫化问题。检测遮挡。采用动态模板更新以捕获表面变化，当目标表面逐渐被遮挡时，采用数字形态学的方法检测出遮挡面积，来决定最新的跟踪结果是否加入到模板集，以此控制模板的更新，有效地防止跟踪结果的漂移现象。将跟踪结果直观的显示。搭建平台，运用CCSLink工具包将DSP与MATLAB链接，进行数据的传输。DSP调用RAM中的目标跟踪算法，在DSP中运行后，将跟踪结果返回到MATLAB的工作空间，通过MATLAB强大的数据处理能力将跟踪结果直观的显示成图片格式。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-17
  1.1 目标跟踪的背景和意义  8-9
  1.2 目标跟踪的研究现状  9-14
    1.2.1 确定目标跟踪系统  9-11
    1.2.2 概率目标跟踪系统  11-13
    1.2.3 跟踪序列图像的稀疏表示  13
    1.2.4 目标跟踪中的遗传算法应用  13-14
  1.3 DSP 技术的发展  14-15
  1.4 面临的问题  15
  1.5 本文研究内容和组织结构  15-16
  1.6 本章小结  16-17
第二章 粒子滤波理论  17-26
  2.1 贝叶斯滤波  17-19
    2.1.1 预测阶段  18
    2.1.2 更新阶段  18-19
  2.2 蒙特卡洛模拟  19-21
  2.3 序贯重要性采样  21-22
  2.4 粒子退化  22-23
  2.5 重采样原理  23-24
  2.6 粒子滤波算法描述  24-25
  2.7 本章小结  25-26
第三章 系统总体方案设计  26-38
  3.1 系统组成方式  26-27
  3.2 系统的工作模式  27-29
    3.2.1 运动目标捕获模式  27-28
    3.2.2 运动目标跟踪模式  28-29
  3.3 实时光电信息处理系统硬件体系结构  29-33
    3.3.1 光电信息处理系统电路结构  29-30
    3.3.2 各模块的功能描述  30-32
    3.3.3 数字信号处理器  32-33
  3.4 实时光电信息处理系统软件体系结构  33-37
    3.4.1 Code Composer Studio  34-36
    3.4.2 CCSLink  36-37
  3.5 本章小结  37-38
第四章 基于稀疏表示的可视跟踪  38-64
  4.1 粒子滤波构架  38-39
    4.1.1 静态传输模式  38-39
    4.1.2 观测模式  39
  4.2 稀疏表示  39-46
    4.2.1 目标的稀疏表示  40-42
    4.2.2 范数问题  42
    4.2.3 稀疏求解  42-43
    4.2.4 最小误差域  43-44
    4.2.5 有限域重采样  44-46
  4.3 遗传重采样  46-55
    4.3.1 遗传算法的结构  46-47
    4.3.2 遗传编码  47-48
    4.3.3 适应度函数  48-49
    4.3.4 选择算子  49-50
    4.3.5 交叉算子  50-52
    4.3.6 变异算子  52-53
    4.3.7 遗传算法流程图  53-54
    4.3.8 遗传有限域粒子重采样算法总概述  54-55
  4.4 模板更新  55-58
    4.4.1 遮挡检测  56-57
    4.4.2 遮挡的处理  57
    4.4.3 算法描述  57-58
  4.5 仿真与实现  58-63
    4.5.1 仿真与分析  58-59
    4.5.2 试验结果  59-63
  4.6 本章小结  63-64
第五章 总结与展望  64-65
参考文献  65-67
致谢  67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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