了。因为在特征空间搜索方面拥有的高效性，所以近年来被广泛地应用在了各个目标跟踪领域当中。均值平移算法算法是个实用的计算局部最优解的算法，其优点是具有快速有效，容易集成，当其以灰度直方图分布作为跟踪模板时，其对目标旋转背景运动目标非刚性形变或者轻微遮挡均不敏感，具有定的鲁棒性。但是此方法对分割得到的目标精度要求高，分割结果很差时因为特征变化过大从而变得无法被正确追踪其对于帧中的细胞分布这个整体的全局性变化不敏感，如发生过分割或欠分割时再或者有细胞从图像边缘消失时，因为算法是局部最优性，当出现多个局部峰值的时候算法可能会因为收敛于局部最优值而造成无法正确进行追踪。所以当发生细胞分裂个细胞变个细胞过分割个细胞变堆碎片和欠分割多个细胞变成个细胞簇等这类细胞数量发生变化的情况的时候，算法作为对的跟踪算法有其无法克服的缺陷。卡尔曼滤波器是发源于意大利数学家的在年初发表的论文提出了利用对以往信号的统计估计预测未来时刻可能的值。其算法具有可实时计算计算量小等优点，可以较为准确的预测目标下帧中的位置和大致速度。卡尔曼滤波器有在先验信息不准确的时候滤波器发散从而导致跟踪环路失锁，需要精确地知道系统的噪声统计特性和模型参数等缺点。因为在本研究中样本不足的情况下先验信息不足这个问题变得非常突出，所以本研究不适合使用卡尔曼滤波器。算法算法也是可以用作追踪的，原理及优缺点见分割部分的介绍。基于多假设追踪的细胞跟踪在前章已经比较系统地阐述了多假设追踪的理论。许多跟踪算法在理论上是希望找到相邻两帧间最近的区域或最相似的区域，而多假设浙江工业大学硕士学位论文追踪是个求最大概率的问题，即最可能的是什么，所以相比其他些算法能应付很多复杂的情况。当然，因为在绝大多数情况下组合最优的最优解的时间复杂度是很难让人接受的，而大多数优化无法证明其得到的是真正的最优解，事实上在这篇论文的方法只是想获得些次优解。跟踪可以被分成个步骤。步骤，基于重叠法形成数据聚簇拓扑结构。步骤，用拓扑结构和阈值来判定移动或细胞分裂这两种假设。步骤，经过步骤有细胞遗留，如果遗留的细胞的则遗留的细胞形成数据聚簇拓扑结构。步骤，用拓扑结构和阈值来判定快速移动，在边界处消失或消失这三种假设。基于重叠法形成数据聚簇拓扑结构步骤，基于重叠法形成数据聚簇拓扑结构，其理论与过程同纠正模块的重叠法形成数据聚簇。也就是根据∩≠将前后两帧的区域互联。基于拓扑结构和阈值移动或细胞分裂这两种假设的判定步骤，用拓扑结构和阈值来判定移动或细胞分裂这两种假设。假设组合与剪枝的次序主要是考虑复杂度和，然后用模板式的拓扑结构加阈值进行剪枝，复杂度低的先被判定，如果相同复杂度则小的先被判定，具体可以参考第。移动假设的判定对于移动假设，其典型拓扑结构如下图，在第帧的个细胞有个端点与其相连，在这个拓扑结构下，在前帧的个细胞很可能是通过移动位置或改变形状变成当前第帧的细胞。图移动假设的追踪示意图及其典型拓扑结构浙江工业大学硕士学位论文上图第行第列第帧的分割结化如细胞分裂等这些特殊的情况使用了个比较适合的算法。细胞跟踪的总体过程示意图如下图所示图跟踪细胞总体过程示意图细胞跟踪方法综述视频监测中运动目标跟踪的作用非常重要，因为它不仅仅可以提供被监测目标的运动轨迹这个必要信息，而且也为之后场景中为分析运动目标以及场景提供了可靠的数据来源，于此同时运动目标的跟踪信息也为运动目标的正确检测以及运动目标的识别提供定的帮助。纠正后得到的分割结果根据拓扑结构和阈值判断细胞行为基于重叠法形成拓扑结构对于没有匹配对象的细胞进行个圆形区域内的搜索形成拓扑结构根据拓扑结构和阈值判断细胞行为浙江工业大学硕士学位论文目前己经有很多种目标跟踪方法，总体上看个目标跟踪系统工作过程最主要有以下几个步骤组成视频序列中检测得到可能的运动区域及目标提取检测得到的可能的运动区域及目标的特征并进行初步分类预测下时刻检测到的可能的目标或运动区域可能运动到的位置以确定可能的目标或运动区域在下时刻的搜索范围④在预测到的搜索范围以内，用前时刻可能的目标或运动区域的特征信息做相应的匹配搜索，寻找最优的匹配目标，当在预测的范围内在下帧中没有查找到相应的匹配目标时当前帧这个目标需要做例外处理用匹配到的目标图像重新修定被跟踪目标的特征数据和现存的未匹配目标库，然后跳到步，如此反复直到跟踪完所有目标，最后可以得到目标的运动轨迹。在目标跟踪这个领域，现存的跟踪方法各有千秋，但万变不离其宗，归纳起来就是求全局或局部的最近或最像的匹配对，大体有以下这几种跟踪算法图论算法算法和卡尔曼滤波器。图论使用图论进行细胞跟踪算法是种比较新兴的细胞跟踪算法，根据人群模型的原理，当有大量的细胞时，这些细胞的相对位置将是相对稳定的，因此在大数量细胞时图论比其他算法有定的优势，而且其与人类的认知过程更为致，潜在地减小了计算复杂度，定程度上克服了因为单个细胞特征的不稳定所引起的跟踪效果不良的问题。在年初欧拉研究了哥尼斯堡七桥这个问题，从而发表了关于图论的首篇图论的论文，首次提出并开创了图论这门重要的科学。图论其是数学领域的个重要的分支，研究边和顶点所组成的图形的种数学理论及方法。其中顶点抽象地表示事物而连接两定点的边被用来表示事物间的联系，般其边的权值会随着参考物与目标间相对的位置关系的变化而发生相应的变化。图论方法被用到细胞跟踪问题之中的时候就是用个权重值相加的方法来表示目标细胞与周围的临近细胞之间的相对关系。权重函数中通常把目标细胞与附近细胞的位置关系用角度来表示并且和目标细胞相对靠近的细胞拥有相对较大的权重值。拓扑权值般是由角度和权重值组成。拓扑权值越接近的就越可能是所要匹配的目标细胞在该帧的位置。算法浙江工业大学硕士学位论文在年末等人提出了算法的概念，其最早的含义正如其名指的是个偏移了的均值向量。在年初由在均值平移算法中引入了核函数，从而均值偏移向量给出的贡献值随样本到被偏移点之间的距离的改变而改变，于此同时对于不同的样本点用权重系数使其重要性变得不同从而使得均值平移算法的适用范围变大果及信号都是通过模拟量输入模块进行转换的，可以通过和指令与基本单元进行数据交换，个具有个通道，所以温度信号和真空度信号利用了其中的和通道。如图所示为基本应用程序。与基本单元连接的位置编号为号，计算平均数的采样次数为，并由的数据寄存器，接收该平均值。图中第条指令是号位置模块的中识别码送入中第二条指令是若中识别码即则第三条指令中代表通道初始化，分别为电流输入和电压输入，和关闭第四条指令是指在中设定计算平均值的取样次数为最后条指令是指若无错，则的内容传送到基本单元的中。图温度控制的程序图系统报警的程序常州工学院毕业设计论文人机界面的设计由于设备是通过人机界面设定参数进行操作控制的，因此本设计采用台达触摸屏的人机接口，并采用相关编辑软件。人机界面的设计主要包括人机界面的绘制和人机界面地址的分配。人机界面的绘制包括主菜单实时监控微波监控系统操作系统报警操作方式选择等界面。图信号采集转换的程序常州工学院毕业设计论文如图所示，人机界面的绘制就是画面中元件的绘制，不同的元件可以实现不同的功能。元件的绘制包括元件种类的选择和元件功能选项的编辑。图中就选用了按钮资料显示指示灯输入等元件，选择好元件后再根据设计要求选择元件的功能。在的编辑软件中为我们提供了按钮，仪表，柱状图等种元件的类别，在每个类别中均为我们提供了可以实现不同功能的元件。现在对些常用的元件进行介绍按钮的设计按钮是编辑人机界面中比较常见的元件，它的功能有很多下面对本次设计中运用到的做些介绍设按下此按钮后，会将所设定的地址永远保持的状态，无论手放开或是再按下，均保持的状态。设与设的按钮相反，按下此按钮后，会将所设定的地址永远保持的状态，无论手放开或是再按下，均保持的状态。保持型如图中启动的按钮，按下此按钮后，所设定的地址为，手放开则变为。交替型如图中真空泵设备等的停止按钮以及解除手动的按钮，按下该按钮，所设定的地址为，此时手若放开会保持在的状态，再按下才会变成。换画面按钮主要用来实现画面的切换，切换到哪幅画面只需要在元件特性的功能选项中选择目的画面，就可以实现换面间的切换。触发的功能选项可以让使用者可选择数值写入前后触发指定的控制器。数值的显示图中，红外的温度，转速速度以及运行的时间等元件，均是数值显示元件，该元件主要显示特定地址的值，所谓的特定地址需要在中事先设定好。等到系统运行后，将需要输出的数值存放到这个地址中，通过通讯接口，数值可以传输到人机界面中。因此在绘制这个元件是需要在其功能选项中设置读取存储器的地址。与之操作相仿的元件还有状态指示灯等。数值的输入如图所示，温度设置，温度设置等元件，该元件主要是输入并显示特定地址的值，因此它不仅有读取存储器的地址，还写入存储器的地址。注意在只设定了写入存图台达人机界面框图常州工学院毕业设计论文储器的地址的属性时，按下编译，系统会自动将写入存储器的地址复制份到读取存储器中。同时，事先可以设置好输入值的上限和下限。人机界面的地址分配人机界面与连接使用时，人机界面中的元件了。因为在特征空间搜索方面拥有的高效性，所以近年来被广泛地应用在了各个目标跟踪领域当中。均值平移算法算法是个实用的计算局部最优解的算法，其优点是具有快速有效，容易集成，当其以灰度直方图分布作为跟踪模板时，其对目标旋转背景运动目标非刚性形变或者轻微遮挡均不敏感，具有定的鲁棒性。但是此方法对分割得到的目标精度要求高，分割结果很差时因为特征变化过大从而变得无法被正确追踪其对于帧中的细胞分布这个整体的全局性变化不敏感，如发生过分割或欠分割时再或者有细胞从图像边缘消失时，因为算法是局部最优性，当出现多个局部峰值的时候算法可能会因为收敛于局部最优值而造成无法正确进行追踪。所以当发生细胞分裂个细胞变个细胞过分割个细胞变堆碎片和欠分割多个细胞变成个细胞簇等这类细胞数量发生变化的情况的时候，算法作为对的跟踪算法有其无法克服的缺陷。卡尔曼滤波器是发源于意大利数学家的在年初发表的论文提出了利用对以往信号的统计估计预测未来时刻可能的值。其算法具有可实时计算计算量小等优点，可以较为准确的预测目标下帧中的位置和大致速度。卡尔曼滤波器有在先验信息不准确的时候滤波器发散从而导致跟踪环路失锁，需要精确地知道系统的噪声统计特性和模型参数等缺点。因为在本研究中样本不足的情况下先验信息不足这个问题变得非常突出，所以本研究不适合使用卡尔曼滤波器。算法算法也是可以用作追踪的，原理及优缺点见分割部分的介绍。基于多假设追踪的细胞跟踪在前章已经比较系统地阐述了多假设追踪的理论。许多跟踪算法在理论上是希望找到相邻两帧间最近的区域或最相似的区域，而多假设浙江工业大学硕士学位论文追踪是个求最大概率的问题，即最可能的是什么，所以相比其他些算法能应付很多复杂的情况。当然，因为在绝大多数情况下组合最优的最优解的时间复杂度是很难让人接受的，而大多数优化无法证明其得到的是真正的最优解，事实上在这篇论文的方法只是想获得些次优解。跟踪可以被分成个步骤。步骤，基于重叠法形成数据聚簇拓扑结构。步骤，用拓扑结构和阈值来判定移动或细胞分裂这两种假设。步骤，经过步骤有细胞遗留，如果遗留的细胞的则遗留的细胞形成数据聚簇拓扑结构。步骤，用拓扑结构和阈值来判定快速移动，在边界处消失或消失这三种假设。基于重叠法形成数据聚簇拓扑结构步骤，基于重叠法形成数据聚簇拓扑结构，其理论与过程同纠正模块的重叠法形成数据聚簇。也就是根据∩≠将前后两帧的区域互联。基于拓扑结构和阈值移动或细胞分裂这两种假设的判定步骤，用拓扑结构和阈值来判定移动或细胞分裂这两种假设。假设组合与剪枝的次序主要是考虑复杂度和，然后用模板式的拓扑结构加阈值进行剪枝，复杂度低的先被判定，如果相同复杂度则小的先被判定，具体可以参考第。移动假设的判定对于移动假设，其典型拓扑结构如下图，在第帧的个细胞有个端点与其相连，在这个拓扑结构下，在前帧的个细胞很可能是通过移动位置或改变形状变成当前第帧的细胞。图移动假设的追踪示意图及其典型拓扑结构浙江工业大学硕士学位论文上图第行第列第帧的分割结