【摘 要】
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移动目标跟踪识别作为一个综合性研究课题,其包含了图像处理、计算机视觉等诸多先进技术,本课题涉及了视频监控等应用领域。由于微型摄像头存在分辨率低、受光线影响大等问题,而且野外环境复杂,移动目标检测率低,本文针对以上问题,从视频图像信息采集及预处理、检测移动目标、识别移动目标以及跟踪移动目标展开研究。论文的主要研究内容如下:（1）信息采集及预处理。主要对直方图均衡化、同态滤波和Retinex这三种算法
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移动目标跟踪识别作为一个综合性研究课题,其包含了图像处理、计算机视觉等诸多先进技术,本课题涉及了视频监控等应用领域。由于微型摄像头存在分辨率低、受光线影响大等问题,而且野外环境复杂,移动目标检测率低,本文针对以上问题,从视频图像信息采集及预处理、检测移动目标、识别移动目标以及跟踪移动目标展开研究。论文的主要研究内容如下:（1）信息采集及预处理。主要对直方图均衡化、同态滤波和Retinex这三种算法进行了仿真实验和对比。增强算法能够增加图像分辨率、去除图像中的噪声和增强图像中感兴趣目标的可检测性。（2）移动目标检测算法的研究。本文的核心内容是对YOLOv3算法的检测尺度和聚类这两方面进行改进,并在Pycharm集成环境中使用Tensorflow模型和Keras库进行开发,手动制作了训练数据集,结果表明,改进后的YOLOv3算法对于目标检测的结果更加准确。（3）移动目标识别。本文使用了结合PCA降维技术的HOG特征提取算法,对数据进行了整合和简化,解决了特征提取、匹配和识别等步骤的问题。考虑到本文解决的问题属于二分类问题,因此目标识别算法中使用了 SVM分类器对环境中车辆和人体进行了分类和识别。（4）移动人体目标的跟踪。使用椭圆拟合方法和Kalman滤波器预测人体目标的位置,再利用Camshift算法实现对移动目标的实时跟踪。
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