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北部精機電磁閥SWH-G03-C4-D24-10中國臺灣北部精機

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北部精機電磁閥SWH-G03-C4-D24-10中國臺灣北部精機, 塊匹配原理圖
設(shè)可能當(dāng)前幀中的運動位移的zui大矢量為D跟蹤,則下一幀的塊的搜索窗口的相應(yīng)的大小可用區(qū)域表示。當(dāng)前匹配塊與搜索窗口間的關(guān)系可用下圖表示:
重心
匹配塊與搜索窗口關(guān)系示意圖
對視頻圖像中的每個含有目標的塊(8*6)進行跟蹤,從而可以得到目標的運動軌跡。
(2)候選目標表示。候選目標的表示為和特征點為中心的矩形框內(nèi)灰度值。
(3)目標物特征點的相似度衡量。相似度衡量是根據(jù)相應(yīng)的計算來完成的,相關(guān)計算值大的表示相似程度高。在計算相似度的衡量上常用的函數(shù)有以下幾種:
zui小平均差值函數(shù)(MAD):
區(qū)域
zui小均方誤差函數(shù)(MSE):
基于視頻的目標跟蹤
zui大匹配像素統(tǒng)計(MPC):
重心
其中,跟蹤為一閾值。
歸一化的互相關(guān)(NC)函數(shù) :
基于視頻的目標跟蹤
其中, 區(qū)域 ,
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其中,MAD、MSE[7]和MPC方法的實現(xiàn)比較簡單,運算量較小,但對于光照的變化敏感。當(dāng)出現(xiàn)夜晚或者白天更替時,跟蹤的效果不好。而NC方法對灰度的線性變化不敏感,但計算量很大。由于本文以隧道視頻圖像為主,隧道視頻圖像受夜晚和白天的更替影響較小,所以本文采用MAD的相似度衡量。
結(jié)語:目標物體的跟蹤是判斷交通事件的重要途徑,區(qū)域的跟蹤和目標特征點的跟蹤是要基于圖像二值化,圖像二值化的準確程度直接決定了跟蹤的準確性,特別是特征點的跟蹤。當(dāng)多個目標物體出現(xiàn)重疊或者遮擋時,區(qū)域的跟蹤和目標特征點的跟蹤的方法就失去了作用。所以目標物體的遮擋問題是今后應(yīng)該重點研究的方向。,,,北部精機電磁閥SWH-G03-C4-D24-10中國臺灣北部精機

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