基于深度学习的目标检测与跟踪技术研究

来源 :天津职业技术师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:iamwoceo
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近年来,目标检测与跟踪技术成为了一个新的研究热点,受到了多个领域的广泛关注。目标检测与跟踪技术在实际应用中存在着遮挡、移动平台部署问题等挑战,本文针对这些问题开展了研究,主要包括以下工作:首先,本文提出了一种改进的核相关滤波算法,传统核相关滤波算法不能有效应对目标被遮挡、晃动等场景,容易发生跟踪错误、丢失目标等情况,未解决复杂场景下的跟踪问题,在核相关滤波算法的基础上,通过对跟踪器响应值输出图的分析,实现对目标遮挡的预警,并通过最小二乘法预测目标轨迹,弥补了目标在模糊或被遮挡时滤波器的局限性。采用OTB数据集进行测试,结果表明跟踪的平均准确率从58.6%提高至86.6%,由于目标被遮挡时采用最小二乘法代替了滤波运算,跟踪速度也有一定提升。其次,本文针对常见场景下的目标检测任务,本文设计了一种基于嵌入式平台的目标检测系统,采用YOLO V3模型作为目标检测系统的主体,通过实地拍摄和公开数据集的整理,制作了包含人、车等常见目标的数据集,并对目标检测模型进行了训练和转换,利用海思处理器的神经网络推理核对目标检测模型进行了部署,实现了可见光场景下常见目标的检测功能。最后,本文利用FPGA KINTEX-7和海思HI3559A处理器开发了图像处理板和配套的上位机软件,以实现目标检测与跟踪技术的嵌入式平台部署。通过FPGA平台搭建了数字分量串行接口,对接可见光相机,实现了对视频数据的采集,在海思平台上部署了目标检测与跟踪的算法,通过网络端口实现了与上位机软件的通信,传输图像数据及目标检测和跟踪的结果,同时将跟踪、检测的开关指令及选定目标坐标传送至嵌入式平台。经过对嵌入式系统的测试,该硬件平台能实现对红外和可见光目标的检测和跟踪,基于嵌入式平台可实现对可见光和红外场景下对常见物体进行检测,能够通过上位机软件选定被跟踪物体。在遮挡、晃动等复杂场景下,嵌入式平台对选定的目标也能实现有效的跟踪。
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