在下帧选择标准它可以通过计算动态模板和候选区域之间距离来选择最佳候选区域作为目标模型。实验表明，该算法具有更好跟踪精度，并具有良好鲁棒性背景干扰。关键词目标跟踪，卡尔曼滤波，动态模板，候选区域引言目标跟踪技术广泛应用于智能监控，视频压缩，图像处理等领域。跟踪场景和光照变化增加了目标跟踪复杂性。这也是个极大挑战。般来说，解决这个问题有两种方法是基于特征模式匹配方法，另外个是基于参数估计方法。我们使用基于特征模式匹配方法，采用动态模板从几个候选区域选择最佳区域，然后利用卡尔曼滤波预测下帧目标区域，然后我们根据预测结果达到新动态模板。基于卡尔曼滤波跟踪算法是主要方法，卡尔曼滤波和动态模板结合提高了跟踪效果。本文其余部分组织如下。第部分描述了算法。第部分展示了实验结果。第部分是得出结论。算法描述颜色直方图特征提取提取特征四种主要方法灰色直方图，颜色直方图，边缘直方图和纹理特征提取。本文我们考虑了颜色直方图作为特征提取目标模型研究。颜色空间光照易受照明影响。为了在个具体应用钟使用个好颜色空间，在颜色空间之间需要色彩转换。因此，空间被转换到空间，转换公式如下≠≠≠其中，和是从到是从到是从到，是从到。在我们方法中和为非等间隔量化，然后三个颜色分量表示为维特征向量分为个层次。在这里，为图像特征向量，包含特征，和，图像中每个像素直方图对应,和三个颜色分量，因此定义是这样,其中和是个图像大小和分别为是和定量。被量化为进制和被量化为进制，在这里特征向量计算为,是中每个像素数目是直方图中各层次比例，是向量特征。滤波模型滤波有两个基本方程状态方程和测量方程。方程是状态方程方程是测量方程。在方程和中，和代表测量噪声和过程噪声，状态向量，和代表物体运动时在轴和轴位置，和代表物体在轴和轴移动速度是状态转移矩阵，是控制矩阵，是单位矩阵，是观测矩阵，是测量矩阵。方程和方程构成了滤波目标跟踪系统，卡尔曼滤波方程分为两组时间更新和测量更新。时间更新方程ˆˆ测量更新方程ˆˆˆˆ动态模板当我们使用背景减除法检测目标，会因为阵，是观测矩阵，是测量矩阵。方程和方程构成了滤波目标跟踪系统，卡尔曼滤波方程分为两组时间更新和测量更新。时间更新方程ˆˆ测量更新方程ˆˆˆˆ动态模板当我们使用背景减除法检测目标，会因为在跟踪过程中图像噪声影响和目标趋向出现改变而出现目标。选择适当模型与目标匹配是很有必要。在我们研究中我们使用动态模板来解决这个问题。我们考虑卡尔曼滤波预测结果作为下帧动态模板。动态模板用于从多个候选区域模型中检测出目标模型，选择基于图像相书复印件 公司简介 物业管理方案 物业服务案例 据此函，签字代表宣布同意如下 投标人将按招标文件的规定履行合同责任和义务。 投标人已详细审查全部招标文件，包括修改文件如有的话以及全部 参考资料和有关附件。我们完全理解并同意放弃对这方面有不明及误解似性度量。它决定于动态模板和候选区域之间相似度，选出来模型区域是候选区域中和动态模板具有最小距离区域。距离是有巴氏距离计算出来，它是由手段协方差决定，距离公式定义为,,其中是矩阵均值，是矩阵协方差，这里只需要或，当等于，和分别是目标模型均值和协方差，当等于，和分别是候选区域均值和协方差，代表行列式，在这里和是常数。代表转置，代表分解。基于动态跟踪算法描述模板和卡尔曼滤波跟踪算法流程图如图所示。首先，初始化数学参数模型。然后根据背景减法计算目标初始模型。我们可以提取颜色直方图表示背景特征，而且利用当前帧与背景帧图像减法检测运动目标。然后我们可以找到最大检测区域作为运动目标模板，记录目标模板中心位置，大小和颜色直方图信息，其中中心位置信息作为卡尔曼滤波器状态向量，包括中心坐标和速度，。然后，我们用卡尔曼滤波预测目标位置。预测计算方程是，和。其次，更新目标状态。它包括更新目标估计状态值和误差协方差矩阵下步，我们确定动态模板。把作为动态模板中心位置，动态模板大小与前帧目标模型相同。动态模板是下帧目标模型选择标准。开始数据初始化提取背景信息读取下帧背景图像差分法检测目标卡尔曼滤波预测确定动态系统读取下帧图像确定多个候选区域根据动态系统选择目标结束是否是最后帧是否检测到目标基于背景减除法方法，我们,,,,,,,,,,,,,第帧第帧第帧第帧图高速公路跟踪结果图跟踪结果,,,,,,,,其中和是个图像大小和分别为是和定量。被量化为进制和被量化为进制，在这里特征向量计算为,是中每个像素数目是直方图中各层次比例，是向量特征。滤波模型滤波有两个基本方程状态方程和测量方程。方程是状态方程方程是测量方程。在方程和中，和代表测量噪声和过程噪声，状态向量，和代表物体运动时在轴和轴位置，和代表物体在轴和轴移动速度是状态转移矩阵，是控制矩阵，是单位矩阵，是观测矩阵，是测量矩阵。方程和方程构成了滤波目标跟踪系统，卡尔曼滤波方程分为两组时间更新和测量更新。时间更新方程ˆˆ中文字,单词，英文字符出处,,毕业论文设计外文翻译学生姓名学号院系电子与信息工程学院专业电子信息工程指导老师二四年十二月二十日基于动态系统和卡尔曼滤波目标跟踪算法王洪曼霍玲玲张静辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连中国摘要目标跟踪目是寻找图像序列帧间目标。许多被提出跟踪算法实现了克服噪声，遮挡，杂波，和前景目标或者背景环境变化困难。对于传统基于卡尔曼滤波跟踪算法，由于图像中背景噪声而有检生健康预案 交通事故预案, 致医学院招标小组 根据贵方招标编号对校区物业管理服务的招标，正式授权下述签字 人代表投标人提交下述文件。 投标书 投标报价书 法人代表授权书原件 法人工商营业执照复印件 税务登记证复印件 物业管理企业资质证测过程几个候选区域，从而导致在视频序列中或丢失目标跟踪结果。我们提出了个结合动态模板卡尔曼滤波目标跟踪算法。动态模板是目标模型的权定性分析盈亏平衡点分析用盈亏平衡分析法粗略地对高度敏感的收入成本利润等因素进行分析，目的在于了解项目可能承担风险的程度。该项目达产后的盈亏平衡计算如下综合边际贡献率销售收入变动成本销售收入全部产品盈亏平衡点十年平均固定成本总额综合边际贡献率万元盈亏平衡表图例总成本费用销售收入固定成本可变成本计算表明，当销售收入达到设计生产能力时，该项目即可以盈利。说明该项目维持较低的销售水平也能保持收支平衡，项目预期盈利水平较高而投资风险较低。敏感性分析图中说明，销售收入土地价格原材料价格建设投资四个变量中，最敏感的是依次是建设投资销售收入土地价格原材料价格。财务结论颜色说明建设投资销售收入土地价格原材料价格内部收益率基准收益率不确定因素变化率依财务效益分析结果与国家或行业的基准指标对比，投资利税率投资利润率，均高于行业平均水平，说明项目对国家积累的贡献水平超过了行业平均水平。另外项目收益能力大于行业基准收益率财务净现值率，表明项目赢利能力满足清偿能力的要求，项目能够按设计要求收回投资，从财务角度上看项目是可行的和可信的。第十三章社会效益和影响分析本项目的建设将有利于促进本区的经济发展。为了充分挖掘和利用本区的工业文化历史文化建筑艺术和自然风光等资源，将资源优势转化为产品优势，以打造本区新的旅游亮点和经济增长点，并力争将其塑造成具有地方特色的旅游精品区，必须从吃住行游购娱六个方面对项目进行整合。本项目的建设必然有利于促进本区的经济发展。做强做大旅游产业，打造旅游拳头产品。虽然目前本区旅游业得到了长足的发展，但横向比较国内其他地区，其产业规模仍然偏小，仍有较大发展空间。本项目对规划范围内进行本区旅游文化包装，是充分利用本区旅游资源，增加旅游新亮点的有效途径，也是做大做强本区旅游业，整合和提高本区旅游的重大举措，必将丰富壮大整个本区的旅游产业。本项目的建设将增强旅游业在本区国民经济中的地位。旅游业产业关联度很强，对本区国民经济发展有强大的辐射和波及作用，的重复浪费，突破了责任承包到户后不利产业形成与发展的局限，社会意义非常重大，促进油茶产区改造荒山荒地，有益于绿化荒山，美化环境，同时还能解决油茶产品销售的出路问题，增加土地的产出效益，对发展农村经济具有重大的推动作用。农业产业化经营项目单位与农户利益联结机制项目单位通过公司合作社基地农户的形式与农户联结，企业与当地油茶区所有农户自愿签定油茶籽收购合同，以高于市场价格收购订单农户油茶籽，并分年确定最低收购保护价，以确保农户稳定增收。项目单位从每年的利润中拿出奖励订单完成好油茶籽质量高的农户。项目单位牵头组建专业合作社，为农户提供产前产中产后服务，并以此来监督保障茶农利益的最大化。辐射带动基地项目单位将在项目实施后通过组建专业合作社带动当地农户，建设万亩标准化优质高产油茶种植基地。通过技术培训专家指导等途径，指导和帮助农户开展油茶标准化安全化生产，从而扩大生产规模，增加生产效益，促进农民增收。农民增收农业增效评价项目建成后，在下帧选择标准它可以通过计算动态模板和候选区域之间距离来选择最佳候选区域作为目标模型。实验表明，该算法具有更好跟踪精度，并具有良好鲁棒性背景干扰。关键词目标跟踪，卡尔曼滤波，动态模板，候选区域引言目标跟踪技术广泛应用于智能监控，视频压缩，图像处理等领域。跟踪场景和光照变化增加了目标跟踪复杂性。这也是个极大挑战。般来说，解决这个问题有两种方法是基于特征模式匹配方法，另外个是基于参数估计方法。我们使用基于特征模式匹配方法，采用动态模板从几个候选区域选择最佳区域，然后利用卡尔曼滤波预测下帧目标区域，然后我们根据预测结果达到新动态模板。基于卡尔曼滤波跟踪算法是主要方法，卡尔曼滤波和动态模板结合提高了跟踪效果。本文其余部分组织如下。第部分描述了算法。第部分展示了实验结果。第部分是得出结论。算法描述颜色直方图特征提取提取特征四种主要方法灰色直方图，颜色直方图，边缘直方图和纹理特征提取。本文我们考虑了颜色直方图作为特征提取目标模型研究。颜色空间光照易受照明影响。为了在个具体应用钟使用个好颜色空间，在颜色空间之间需要色彩转换。因此，空间被转换到空间，转换公式如下≠≠≠其中，和是从到是从到是从到，是从到。在我们方法中和为非等间隔量化，然后三个颜色分量表示为维特征向量分为个层次。在这里，为图像特征向量，包含特征，和，图像中每个像素直方图对应,和三个颜色分量，因此定义是这样,其中和是个图像大小和分别为是和定量。被量化为进制和被量化为进制，在这里特征向量计算为,是中每个像素数目是直方图中各层次比例，是向量特征。滤波模型滤波有两个基本方程状态方程和测量方程。方程是状态方程方程是测量方程。在方程和中，和代表测量噪声和过程噪声，状态向量，和代表物体运动时在轴和轴位置，和代表物体在轴和轴移动速度是状态转移矩阵，是控制矩阵，是单位矩阵，是观测矩阵，是测量矩阵。方程和方程构成了滤波目标跟踪系统，卡尔曼滤波方程分为两组时间更新和测量更新。时间更新方程ˆˆ测量更新方程ˆˆˆˆ动态模板当我们使用背景减除法检测目标，会因为阵，是观测矩阵，是测量矩阵。方程和方程构成了滤波目标跟踪系统，卡尔曼滤波方程分为两组时间更新和测量更新。时间更新方程ˆˆ测量更新方程ˆˆˆˆ动态模板当我们使用背景减除法检测目标，会因为在跟踪过程中图像噪声影响和目标趋向出现改变而出现目标。选择适当模型与目标匹配是很有必要。在我们研究中我们使用动态模板来解决这个问题。我们考虑卡尔曼滤波预测结果作为下帧动态模板。动态模板用于从多个候选区域模型中检测出目标模型，选择基于图像相书复印件 公司简介 物业管理方案 物业服务案例 据此函，签字代表宣布同意如下 投标人将按招标文件的规定履行合同责任和义务。 投标人已详细审查全部招标文件，包括修改文件如有的话以及全部 参考资料和有关附件。我们完全理解并同意放弃对这方面有不明及误