基于粒子濾波器的視頻目標(biāo)跟蹤.pdf

1、從上世紀(jì)末到本世紀(jì),隨著信息化、智能化腳步的加快,在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺等眾多的領(lǐng)域涌現(xiàn)了許多的理論方法,被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中的方方面面。隨著智能視頻處理、導(dǎo)彈制導(dǎo)、衛(wèi)星定位等眾多實(shí)際系統(tǒng)發(fā)展的需要,出現(xiàn)了各種各樣的目標(biāo)跟蹤理論方法,例如廣泛使用的mean-shift目標(biāo)跟蹤算法、卡爾曼濾波目標(biāo)跟蹤算法以及及改進(jìn)算法和粒子濾波跟蹤算法等。
　　Mean-shift目標(biāo)跟蹤算法因其結(jié)構(gòu)簡單、方便實(shí)現(xiàn)、效率較高的優(yōu)點(diǎn)引起了國內(nèi)外的廣

2、大學(xué)者和專家的關(guān)注,并被廣泛應(yīng)用于實(shí)際生活中的各種智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中。但是,Mean-shift目標(biāo)跟蹤算法具有對目標(biāo)顏色特征依賴性強(qiáng)難以適應(yīng)光線突變和核函數(shù)窗口固定難以適應(yīng)目標(biāo)尺度變化等弱點(diǎn)。
　　卡爾曼濾波理論可以為線性、高斯系統(tǒng)提供最小誤差的最優(yōu)估計(jì),以卡爾曼濾波理論為基礎(chǔ)的卡爾曼濾波跟蹤算法能夠成功解決線性高斯系統(tǒng)下的目標(biāo)跟蹤問題,在現(xiàn)實(shí)生活中同樣得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。但是卡爾曼濾波跟蹤算法在解決更高維、非線性、非高斯系

3、統(tǒng)下的目標(biāo)跟蹤問題具有很大的局限性。
　　粒子濾波是上世紀(jì)90年代發(fā)展起來的一種新的濾波算法,相比于卡爾曼濾波器,其在非線性、非高斯系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)和狀態(tài)濾波方面具有獨(dú)到的優(yōu)勢,具有重大的理論研究價值和廣闊的應(yīng)用空間。然而粒子濾波算法結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜、計(jì)算量過于龐大,在實(shí)時系統(tǒng)的中應(yīng)用受到了很大的限制。
　　TI TMS320DM6446是美國德州儀器公司推出的高性能數(shù)字多媒體處理芯片,它是一款基于達(dá)芬奇技術(shù)的芯片,包含TMS32

4、0C64X+及ARM926EJ兩個內(nèi)核。其中,C64X+的DSP內(nèi)核主要負(fù)責(zé)算法的處理,能完成大量數(shù)字多媒體信號的有效處理;ARM926EJ的ARM內(nèi)核主要負(fù)責(zé)外圍設(shè)備的管理,以Linux內(nèi)核為軟件平臺,能夠?yàn)槠宪浖_發(fā)提供方便穩(wěn)定的平臺。
　　本文從實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā),首先對粒子濾波算法的理論進(jìn)行了深入的學(xué)習(xí)和理解,在較好地掌握基礎(chǔ)理論的基礎(chǔ)上,以粒子濾波算法理論為指導(dǎo)實(shí)現(xiàn)了基本的粒子濾波算法。為提高粒子濾波算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的

5、精度,本文對實(shí)現(xiàn)的粒子濾波算法進(jìn)行了多方面的改進(jìn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的粒子濾波算法相比于基本的粒子濾波算法具有更高的跟蹤準(zhǔn)確率。而后針對粒子濾波算法結(jié)構(gòu)復(fù)雜,復(fù)雜度高的缺點(diǎn),本文對改進(jìn)的粒子濾波算法進(jìn)行了算法結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)上的優(yōu)化,提高了算法運(yùn)行時的效率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明優(yōu)化后的粒子濾波算法能夠?qū)崟r地進(jìn)行視頻目標(biāo)跟蹤。最后,本文在TI公司的達(dá)芬奇平臺(DM6446)上實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的粒子濾波跟蹤算法,并進(jìn)行平臺有關(guān)的優(yōu)化及整個嵌入式視頻目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的搭