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视觉单目标跟踪算法研究

视频监控领域对计算机视觉技术有急切的需求，而视觉目标跟踪是其中一个重要的基础研究问题，通过对感兴趣的目标物体进行跟踪并记录跟踪轨迹，我们可以从一段视频中提取出一个结构化的视频摘要，还可以对视频中的群体或单体异常行为进行分析，或者协助公安机关对犯罪嫌疑人进行查询和搜证，等等。经过近二十年的发展，现有的目标跟踪方法已经可以在一些难度较小的视频场景中进行准确跟踪，但是，面对包含目标遮挡、形变、快速运动等难点的视频场景时，现有跟踪算法的准确度和鲁棒性还有待提高。本文对目标跟踪领域的发展进行了分析和探讨，并针对现有跟踪算法的缺陷提出了几种可供参考的解决方法。本文的主要研究内容和贡献包括: 1)提出了一种结合消失判断的长时目标跟踪系统，解决了传统短时跟踪方法无法判断目标消失状态、在遮挡情况下容易把背景干扰信息引入跟踪模型的问题。该系统基于结构化支持向量机基础模型，把基于对数极坐标转换和混合高斯模型的目标消失判断机制引入了跟踪系统中，在判断目标消失以后，停止跟踪模型和消失判断模型的更新，并采用重检测方法对目标进行扩大搜索和检测。本方法可以在遮挡严重的场景下防止背景干扰信息在跟

2022-05-02 11:06:55 30.53MB 算法 目标跟踪 文档资料 人工智能

基于深度学习的肺炎医学CT图像分类算法研究

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