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文檔簡(jiǎn)介
1、交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)之動(dòng)態(tài)圖像的追蹤內(nèi)容結(jié)構(gòu)人臉動(dòng)態(tài)追蹤演示1.實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建2.程序的配置調(diào)試過(guò)程動(dòng)態(tài)圖像追蹤:Kalman濾波器算法 一: 人臉動(dòng)態(tài)追蹤演示 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建及運(yùn)行示例代碼程序的配置調(diào)試過(guò)程實(shí)驗(yàn)環(huán)境Windows平臺(tái) + VC+6.0 + OpenCV1.0OpenCV簡(jiǎn)介OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一個(gè)基于C/C+語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。它輕量級(jí)而且高效,由一系列的C函數(shù)和少量的C+類構(gòu)成,實(shí)習(xí)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法,可以進(jìn)行圖像/視頻載入、保存和采集的常規(guī)操作。OpenCV應(yīng)用領(lǐng)域:物體識(shí)別,人臉識(shí)別,動(dòng)作
2、識(shí)別,運(yùn)動(dòng)跟蹤,圖像分割,機(jī)器人等方面。OpenCV特點(diǎn):提供豐富的時(shí)間處理算法,開源,便于算法移植,OpenCV的代碼經(jīng)過(guò)適當(dāng)改寫可以正常的運(yùn)行在DSP系統(tǒng)和單片機(jī)系統(tǒng)中,支持絕大多數(shù)格式的圖片處理,支持從攝像頭或視頻文件(如AVI格式)中捕捉幀畫面。注意:在安裝時(shí)選擇“將OpenCVbin加入系統(tǒng)變量(AddOpenCVbin to the systerm PATH)。 2:配置windows環(huán)境變量 檢查C:Program FilesOpenCVbin 是否已近被加入到環(huán)境變量path,如果沒(méi)有則需要加入如圖:3.配置visual c+6.01.全局設(shè)置:菜單Tools-Options-
3、Directories :先設(shè)置lib路徑,選擇Library files,在下方填入路徑:C:Program FilesOpenCVlib 。然后選擇include files,在下方填入路徑: 如圖:然后選擇source files,在下方填入路徑,最后點(diǎn)擊OK完成設(shè)置2,項(xiàng)目設(shè)置:每創(chuàng)建一個(gè)將要使用的OpenCV的VC Project,都需要給他指定需要的lib。菜單:Project-Settings ,然后將Setting for選為All Configutations,然后選擇右邊的link標(biāo)簽,在Object/library modules附加上Cxcore lib cv.lib
4、ml.lib highgui.lib cvcam.lib如圖:交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)組成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤動(dòng)態(tài)圖像追蹤簡(jiǎn)介動(dòng)態(tài)圖像追蹤技術(shù)就是在一段視頻序列中的每幅圖像找到所感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所處的位置,以便進(jìn)行跟蹤、分類或識(shí)別,其在軍事、國(guó)防、工業(yè)過(guò)程控制、醫(yī)學(xué)研究、交通監(jiān)控、飛機(jī)導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的目的就是通過(guò)對(duì)序列圖像進(jìn)行分析研究,計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在連續(xù)幀圖像中的位移,給出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)速度等運(yùn)動(dòng)參數(shù),而對(duì)緩解城市交通擁擠、堵塞、違規(guī)現(xiàn)象提供依據(jù)。利用圖像捕捉并跟蹤我們感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),形成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的序列圖像由于比靜止目標(biāo)的一幀圖像提供了更多的有用信息,使得可以利用序列圖像
5、檢測(cè)出在單幀圖像中很難檢測(cè)出的目標(biāo)1.背景差法2.幀間差分法3.光流法二:動(dòng)態(tài)圖像追蹤動(dòng)態(tài)目標(biāo)追蹤常用方法:1.Kalman濾波器法2.波門跟蹤法3.主動(dòng)輪廓線跟蹤法4.模板匹配跟蹤法5.多模跟蹤法Kalman filter原理根據(jù)物理學(xué)中運(yùn)動(dòng)方程來(lái)估計(jì)目標(biāo)的位置利用反饋控制系統(tǒng)估計(jì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),該過(guò)程分兩步:預(yù)測(cè)和修正。1.預(yù)測(cè):負(fù)責(zé)利用當(dāng)前的狀態(tài)和誤差協(xié)方差估計(jì)下一時(shí)刻的狀態(tài),得到先驗(yàn)估計(jì)。2.修正:負(fù)責(zé)反饋,將新的實(shí)際觀測(cè)值與先驗(yàn)估計(jì)值一起考慮,從而獲得后驗(yàn)估計(jì)。在每次完成預(yù)測(cè)和修正以后,由后驗(yàn)估計(jì)值預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的先驗(yàn)估計(jì),重復(fù)以上步驟,這就是Kalman 濾波器的遞歸工作原理本質(zhì)上就5條公
6、式:1.X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) . (1)2.P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A+Q (2)3.X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1) (3)4.Kg(k)= P(k|k-1) H / (H P(k|k-1) H + R) (4)5.P(k|k)=(I-Kg(k) H)P(k|k-1) (5)注:式子1,2就是卡爾曼濾波器5個(gè)公式當(dāng)中的前兩個(gè),也就是對(duì)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)。X(k|k-1)是利用上一狀態(tài)預(yù)測(cè)的結(jié)果 X(k-1|k-1)是上一狀態(tài)最優(yōu)的結(jié)果 P(k|k-1)是X(k|k-1)對(duì)應(yīng)的covariance K
7、g為卡爾曼增益(Kalman Gain) 一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)解釋kalman filter對(duì)房間溫度的預(yù)測(cè)1.根據(jù)自己經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)值,但是對(duì)自己的經(jīng)驗(yàn)存在一個(gè)偏差(這個(gè)偏差專業(yè)點(diǎn)的說(shuō)法叫:高斯白噪聲)2.溫度計(jì)的測(cè)量值,溫度計(jì)同樣會(huì)有個(gè)偏差(高斯白噪聲)根據(jù)以上兩個(gè)值結(jié)合他們的噪聲來(lái)預(yù)測(cè)房間的實(shí)際溫度首先要根據(jù)k-1時(shí)刻的溫度值,來(lái)預(yù)測(cè)K時(shí)刻的溫度因?yàn)槟阆嘈艤囟仁呛愣ǖ?,所以你?huì)得到k時(shí)刻的溫度預(yù)測(cè)值是跟k-1時(shí)刻一樣的,假設(shè)是23度,同時(shí)該值的高斯噪聲的偏差是5度(5是這樣得到的:如果k-1時(shí)刻估算出的最優(yōu)溫度值的偏差是3,你對(duì)自己預(yù)測(cè)的不確定度是4度,他們平方相加再開方,就是5)。然后,你從溫度
8、計(jì)那里得到了k時(shí)刻的溫度值,假設(shè)是25度,同時(shí)該值的偏差是4度。由于我們用于估算k時(shí)刻的實(shí)際溫度有兩個(gè)溫度值,分別是23度和25度。究竟實(shí)際溫度是多少呢?相信自己還是相信溫度計(jì)呢?究竟相信誰(shuí)多一點(diǎn),我們可以用他們的covariance來(lái)判斷。因?yàn)镵g2=52/(52+42),所以Kg=0.78,我們可以估算出k時(shí)刻的實(shí)際溫度值是:23+0.78*(25-23)=24.56度??梢钥闯?,因?yàn)闇囟扔?jì)的covariance比較小(比較相信溫度計(jì)),所以估算出的最優(yōu)溫度值偏向溫度計(jì)的值?,F(xiàn)在我們已經(jīng)得到k時(shí)刻的最優(yōu)溫度值了,下一步就是要進(jìn)入k+1時(shí)刻,進(jìn)行新的最優(yōu)估算。到現(xiàn)在為止,好像還沒(méi)看到什么自回歸的東西出現(xiàn)。對(duì)了,在進(jìn)入k+1時(shí)刻之前,我們還要算出k時(shí)刻那個(gè)最優(yōu)值(24.56度)的偏差。算法如下:(1-Kg)*52)0.5=2.35。這里的5就是上面的k時(shí)刻你預(yù)測(cè)的那個(gè)23度溫度值的偏差,得出的2.35就是進(jìn)入k+1時(shí)刻以后k時(shí)刻估算出的最優(yōu)溫度值的偏差總結(jié):Kalman 濾波器是一套基本公式,用于預(yù)測(cè)修正的評(píng)估,在最小化協(xié)方差估計(jì)誤差方
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