【摘 要】
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运动目标自动识别是当前的一个重要研究课题,当前运动目标识别方法存在耗时长、效率低、准确性差等缺陷,为了解决当前动态环境运动目标识别过程存在的缺陷,提高运动目标识别正确率,提出了基于机器视觉的动态环境运动目标自动识别方法.首先研究了运动目标识别进展,分析运动目标识别效果不理想的原因,然后引入机器视觉技术提取运动目标识别的特征向量,并对特征向量进行归一化处理,最后采用机器学习算法根据特征向量进行运动目标识别的分类器,并在Matlab 2019平台上实现运动目标自动识别实验.静态环境中基于机器视觉的运动目标识别
【机 构】
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郑州大学,郑州 450001;安东大学,庆尚北道安东 36729
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运动目标自动识别是当前的一个重要研究课题,当前运动目标识别方法存在耗时长、效率低、准确性差等缺陷,为了解决当前动态环境运动目标识别过程存在的缺陷,提高运动目标识别正确率,提出了基于机器视觉的动态环境运动目标自动识别方法.首先研究了运动目标识别进展,分析运动目标识别效果不理想的原因,然后引入机器视觉技术提取运动目标识别的特征向量,并对特征向量进行归一化处理,最后采用机器学习算法根据特征向量进行运动目标识别的分类器,并在Matlab 2019平台上实现运动目标自动识别实验.静态环境中基于机器视觉的运动目标识别正确率和拒识率分别为96.73％和3.27％,动态环境中识别正确率和拒识率分别为93.8％和6.58％,静态环境中识别耗时最高为3.58 s,动态环境中为5.79 s,相对同类运动目标自动识别方法,本方法的运动目标自动识别效果更优,验证运动目标自动识别方法的优越性.
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