论文摘要：基于无人机视频的运动目标检测与跟踪算法研究

基于无人机视频的运动目标检测与跟踪是指无人机在飞行过程中对地面上的运动物体进行拍摄并对运动场景中的运动目标进行检测和跟踪的计算机技术。当代航拍技术日新月异，在生产生活、军事侦察以及重点区域监控等方面应用越来越广泛。

本文对无人机视频中运动目标检测与跟踪的关键技术进行了研究，研究成果具有一定的理论和实际应用价值。

论文主要研究内容有以下3点。

（1）针对无人机拍摄的抖动视频，研究了一种基于灰度投影与块匹配的视频去抖方法，利用灰度投影实现图像抖动的粗预测，并在粗预测的基础上利用基于图像分割的块匹配算法实现图像帧间的精确去抖动。实验结果及仿真数据证明，算法可以在允许的误差范围内实现图像抖动预测及准确去除抖动干扰。

（2）针对动态场景下因背景补偿效果欠佳以及光流法计算量大而不能实时准确检测运动目标的问题，提出了一种基于背景补偿和光流相结合的运动目标检测算法，提高了运动目标检测精度，通过实验测试验证了算法的有效性和鲁棒性。

（3）针对运动目标跟踪问题，研究了一种基于贝叶斯概率模型的运动目标时空上下文的建模方法，进而根据时空上下文模型与生物视觉的聚焦模型计算出运动目标的位置，通过实验测试验证了算法的有效性。

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