1、隨著計算機視覺的高速發(fā)展，視頻目標跟蹤已成為現(xiàn)計算機視覺領域的熱門問題，而動態(tài)背景下的多目標跟蹤相對于靜態(tài)監(jiān)控或者單目標跟蹤更加復雜，更加具有挑戰(zhàn)，從而引起更多人的關注和研究。首先，這個問題涉及面很廣，牽涉到圖像處理，數(shù)據(jù)處理，模式識別，信號處理等各個相關領域。其次，動態(tài)背景的多目標跟蹤在民用中對智能城市安防，交通，航拍監(jiān)控意義重大，同時在軍事上的武器制導，無人機偵查打擊也扮演著重要角色。
　　本文結(jié)合實際情況和項目需求，以無人機

2、為平臺，以采集到的航拍視頻為數(shù)據(jù)，設計一套多目標跟蹤算法系統(tǒng)完成對地面運動多目標的檢測與跟蹤，并針對不同復雜場景的運動多目標情況，提出了改進算法，實現(xiàn)多目標的穩(wěn)定跟蹤和運動航跡的顯示。
　　系統(tǒng)分檢測和跟蹤兩大模塊，目標檢測模塊采用運動補償?shù)脑恚瑢蓭B續(xù)幀圖特征提取并匹配，結(jié)合RANSAC算法計算出運動補償?shù)耐敢曌儞Q參數(shù)矩陣。進而將目標檢測的背景轉(zhuǎn)化為靜態(tài)，最后采用幀差法，圖形學處理和信息提取檢測出運動目標并提取運動信息。多目

3、標跟蹤模塊分數(shù)據(jù)關聯(lián)和航跡顯示兩個子模塊，數(shù)據(jù)關聯(lián)是對每次新檢測的運動目標信息與之前航跡的關聯(lián)，航跡顯示模塊負責顯示目標的運動軌跡，最后該穩(wěn)定的目標航跡數(shù)據(jù)在視頻中呈現(xiàn)出來。
　　完成動態(tài)背景下多目標跟蹤，總結(jié)實驗結(jié)果并分析，進而針對目標可變和目標遮擋復雜多目標情況提出改進算法，引入邏輯航跡管理辦法實現(xiàn)目標可變的多目標跟蹤，采用融于kalman濾波的多目標跟蹤算法對目標遮擋情況有很好的適應性，通過實驗分析算法的可行性和魯棒性。