大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目申請(qǐng)書范文
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大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目申請(qǐng)書 篇1
一、目的任務(wù)
計(jì)劃的實(shí)施，旨在探索并建立以問題和課題為核心的教學(xué)模式，倡導(dǎo)以本科學(xué)生為主體的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)改革，調(diào)動(dòng)學(xué)生的主動(dòng)性、積極性和創(chuàng)造性，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維和創(chuàng)新意識(shí)，逐漸掌握思考問題、解決問題的方法、提高其創(chuàng)新實(shí)踐的能力。
通過開展實(shí)施計(jì)劃，帶動(dòng)廣大的學(xué)生在本科階段得到科學(xué)研究與發(fā)明創(chuàng)造的訓(xùn)練，改變目前高等教育培養(yǎng)過程中實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)薄弱，動(dòng)手能力不強(qiáng)的現(xiàn)狀，改變灌輸式的教學(xué)方法，推廣研究性學(xué)習(xí)和個(gè)性化培養(yǎng)的教學(xué)方式，形成創(chuàng)新教育的氛圍，建設(shè)創(chuàng)新文化，進(jìn)一步推動(dòng)高等教育教學(xué)改革，提高教學(xué)質(zhì)量。
二、實(shí)施原則
1、興趣驅(qū)動(dòng)。參與計(jì)劃的學(xué)生要對(duì)科學(xué)研究或創(chuàng)造發(fā)明有濃厚興趣。在興趣驅(qū)動(dòng)下，在導(dǎo)師指導(dǎo)下完成實(shí)驗(yàn)過程。
2、自主實(shí)驗(yàn)。參與計(jì)劃的學(xué)生要自主設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、自主完成實(shí)驗(yàn)、自主管理實(shí)驗(yàn)。
3、重在過程。注重創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的實(shí)施過程，強(qiáng)調(diào)項(xiàng)目實(shí)施過程中學(xué)生在創(chuàng)新思維和創(chuàng)新實(shí)踐方面的收獲。
三、計(jì)劃內(nèi)容
1、計(jì)劃的組成。計(jì)劃由學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目和學(xué)校創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃組成。其中，學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目是本科學(xué)生個(gè)人或創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，自主進(jìn)行研究性學(xué)習(xí)，自主進(jìn)行實(shí)驗(yàn)方法的設(shè)計(jì)、組織設(shè)備和材料、實(shí)施實(shí)驗(yàn)、分析處理數(shù)據(jù)、撰寫總結(jié)報(bào)告等工作。學(xué)校創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃包括學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目和對(duì)其項(xiàng)目的管理。
2、計(jì)劃的運(yùn)行方式。自治區(qū)教育廳負(fù)責(zé)批準(zhǔn)申報(bào)學(xué)校，監(jiān)督學(xué)校創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃，資助學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。學(xué)校申請(qǐng)參與計(jì)劃，負(fù)責(zé)組織評(píng)審和管理學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。本科學(xué)生以個(gè)人或團(tuán)隊(duì)向?qū)W校申請(qǐng)項(xiàng)目，并接受學(xué)校的管理。
四、計(jì)劃管理
1、學(xué)生項(xiàng)目執(zhí)行時(shí)間為1～3年，學(xué)校每年向自治區(qū)教育廳報(bào)告項(xiàng)目進(jìn)展情況。自治區(qū)教育廳對(duì)項(xiàng)目運(yùn)行情況進(jìn)行檢查。項(xiàng)目結(jié)束后，在學(xué)校組織項(xiàng)目驗(yàn)收的基礎(chǔ)上，自治區(qū)教育廳組織專家驗(yàn)收。
2、學(xué)校要成立校級(jí)的組織協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)，包括教務(wù)、科研、設(shè)備、財(cái)務(wù)、學(xué)生、團(tuán)委等職能部門的人員，制定切實(shí)可行的管理辦法和配套政策，提供支撐條件。要為參與項(xiàng)目的學(xué)生配備導(dǎo)師，負(fù)責(zé)指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)，學(xué)校要認(rèn)定指導(dǎo)教師的工作量，制定相關(guān)的激勵(lì)措施。
3、學(xué)校的示范性實(shí)驗(yàn)中心、各類開放實(shí)驗(yàn)室和重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室要向參與項(xiàng)目的學(xué)生免費(fèi)提供實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地和實(shí)驗(yàn)儀器設(shè)備。
4、學(xué)校要給予項(xiàng)目總經(jīng)費(fèi)不小于1∶1的配套經(jīng)費(fèi)支持，經(jīng)費(fèi)由學(xué)校代管，由承擔(dān)項(xiàng)目的學(xué)生使用，教師不得使用學(xué)生研究經(jīng)費(fèi)，學(xué)校不得提取管理費(fèi)，不得截留和挪用。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)人數(shù)不超過5人。
5、學(xué)校要營造創(chuàng)新文化氛圍。搭建項(xiàng)目學(xué)生交流平臺(tái)，利用項(xiàng)目學(xué)生俱樂部等形式，定期開展相關(guān)活動(dòng)。
6、學(xué)校要為參加項(xiàng)目學(xué)生制訂個(gè)性化培養(yǎng)方案和相關(guān)配套措施，包括學(xué)分認(rèn)定、選課、考試、成果認(rèn)定等。
7、學(xué)校要組織項(xiàng)目學(xué)生開展學(xué)術(shù)交流，參加學(xué)術(shù)團(tuán)體組織的學(xué)術(shù)會(huì)議，為學(xué)生創(chuàng)新研究提供交流經(jīng)驗(yàn)、展示成果、共享資源的機(jī)會(huì)。學(xué)校還要定期組織項(xiàng)目指導(dǎo)教師之間的交流。
8、學(xué)校要鼓勵(lì)學(xué)生參加項(xiàng)目，對(duì)參與項(xiàng)目表現(xiàn)優(yōu)秀的學(xué)生進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)。對(duì)項(xiàng)目申報(bào)、實(shí)施過程中弄虛作假、工作無明顯進(jìn)展的學(xué)生要及時(shí)終止其項(xiàng)目運(yùn)行。對(duì)更改項(xiàng)目?jī)?nèi)容、更換項(xiàng)目成員、提前或推遲項(xiàng)目結(jié)題等事項(xiàng)要制定規(guī)范的管理辦法。
六、學(xué)生要求
1、參與項(xiàng)目的學(xué)生一定要出于對(duì)科學(xué)研究或創(chuàng)造發(fā)明的濃厚興趣，發(fā)揮學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的積極性。
2、學(xué)生是項(xiàng)目的主體。每個(gè)項(xiàng)目都要配備導(dǎo)師，但導(dǎo)師只是起輔導(dǎo)作用，參與項(xiàng)目的本科學(xué)生個(gè)人或創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，在導(dǎo)師指導(dǎo)下，一定要自主選題設(shè)計(jì)、自主組織實(shí)施、獨(dú)立撰寫總結(jié)報(bào)告。
3、學(xué)生項(xiàng)目選題要適合。項(xiàng)目選題要求思路新穎、目標(biāo)明確、具有創(chuàng)新性和探索性，學(xué)生要對(duì)研究方案及技術(shù)路線進(jìn)行可行性分析，并在實(shí)施過程中不斷調(diào)整優(yōu)化。
4、參與項(xiàng)目的學(xué)生要合理使用項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)，要遵守學(xué)校財(cái)務(wù)管理制度。
5、參與項(xiàng)目的學(xué)生要處理好學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)和基本技能與創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)和創(chuàng)造發(fā)明的關(guān)系。
大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目申請(qǐng)書 篇2
項(xiàng)目名稱： 基于空間不變特征快速匹配的移動(dòng)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
申請(qǐng)經(jīng)費(fèi)：9700元
一、課題組成員：（包括項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、按順序）
姓名：
性別：
所在院系：
年級(jí)：
學(xué)號(hào)：
身份證號(hào)：
本人簽名：
二、指導(dǎo)教師意見：
該項(xiàng)目主要針對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的自動(dòng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤問題進(jìn)行研究，涉及的內(nèi)容包括視頻處理算法設(shè)計(jì)和實(shí)際硬件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，可用于校園、機(jī)場(chǎng)、企事業(yè)單位和其他公共場(chǎng)所異常事件和重大事故的自動(dòng)預(yù)判和實(shí)時(shí)報(bào)警，具有較大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。課題組相關(guān)研究人員，在本項(xiàng)目所涉及的視頻處理算法和硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面已經(jīng)有了較好的前期研究和技術(shù)儲(chǔ)備，在圖像處理算法、目標(biāo)跟蹤算法、基于ARM、MCS—51芯片的伺服控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，已經(jīng)參加了包括大學(xué)生科技創(chuàng)新、單片機(jī)設(shè)計(jì)大賽等多個(gè)創(chuàng)新實(shí)踐環(huán)節(jié)的研究工作，并順利結(jié)題。課題負(fù)責(zé)人鄭正學(xué)習(xí)刻苦、思維活躍、動(dòng)手能力強(qiáng)、有較好的組織協(xié)調(diào)能力，能夠保證本項(xiàng)目的順利實(shí)施。 同意項(xiàng)目申報(bào)，望予以資助。
三、院（系）專家組意見：
組長簽名： （ 蓋 章 ）
年 月 日
四、學(xué)校專家組意見：
批準(zhǔn)經(jīng)費(fèi)： 元
組長簽名： （ 蓋 章 ）
年 月 日
五、立項(xiàng)報(bào)告
1、項(xiàng)目簡(jiǎn)介（300—500字左右）
本項(xiàng)目旨在設(shè)計(jì)一個(gè)可以自動(dòng)鎖定并跟蹤目標(biāo)的視頻監(jiān)控裝置，能夠?qū)崿F(xiàn)從運(yùn)動(dòng)的多個(gè)目標(biāo)中選取出感興趣目標(biāo)，并對(duì)其進(jìn)行鎖定跟蹤，可用于學(xué)校、機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位及其他公共場(chǎng)所進(jìn)行安全監(jiān)控和異常情況的智能識(shí)別。此外若提高設(shè)備的檢測(cè)識(shí)別精確度，甚至可以用于軍事導(dǎo)航制導(dǎo)方面或者航空航天方面的目標(biāo)自動(dòng)鎖定與識(shí)別，以加強(qiáng)遠(yuǎn)程自動(dòng)控制系統(tǒng)的魯棒性。
項(xiàng)目原理簡(jiǎn)介：該項(xiàng)目中應(yīng)用到的目標(biāo)跟蹤技術(shù)采用的是快速尺度不變特征（FSIFT）跟蹤算法，通過此算法可以用專用圖像處理器計(jì)算出攝像頭中心位置與目標(biāo)物體之間的線偏差，并通過ARM處理器驅(qū)動(dòng)搭載監(jiān)控裝置的二自由度云臺(tái)進(jìn)行精確目標(biāo)鎖定。正是由于特征匹配算法的諸多優(yōu)點(diǎn)，使得該裝置可以克服現(xiàn)有應(yīng)用幀間差值算法和各種易受各種尺度變換發(fā)生跟蹤丟失等的目標(biāo)鎖定裝置所具有的局限，還可以將此裝置用于移動(dòng)平臺(tái)上的目標(biāo)鎖定，并應(yīng)用在航空或制導(dǎo)領(lǐng)域。盡管本項(xiàng)目目前只是對(duì)一種裝置模型的制作和實(shí)驗(yàn)研究，但一旦將自動(dòng)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際生活將大幅度提升現(xiàn)有監(jiān)控設(shè)備的使用效率，可帶來極高的.經(jīng)濟(jì)效益和商業(yè)價(jià)值，有著廣泛的應(yīng)用前景。
2、申請(qǐng)理由（包括自身/團(tuán)隊(duì)具備的知識(shí)和能力情況、前期準(zhǔn)備情況等）
該項(xiàng)目具有很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，由于該項(xiàng)目設(shè)計(jì)出的裝置不僅能設(shè)計(jì)成一套自成體系的用于異常行為分析、用于人口或交通流量檢測(cè)的系統(tǒng)并用于大場(chǎng)景的多目標(biāo)識(shí)別與分析，也能用于其他項(xiàng)目中作為一個(gè)目標(biāo)鎖定跟蹤的設(shè)備，實(shí)現(xiàn)高抗干擾能力的自適應(yīng)性識(shí)別跟蹤模塊，因此對(duì)此方面的研究非常值得我們團(tuán)隊(duì)投入時(shí)間與精力進(jìn)行系統(tǒng)地設(shè)計(jì)與改進(jìn)。
而就我們團(tuán)隊(duì)的能力情況而言，負(fù)責(zé)圖像處理算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化的蔣大成 、靳萬鑫、鄭正，目前向控制與仿真中心學(xué)習(xí)視頻圖像處理技術(shù)，且在研究有關(guān)目標(biāo)跟蹤、識(shí)別和圖形配準(zhǔn)等模式識(shí)別的有關(guān)課題方面有一定進(jìn)展。負(fù)責(zé)硬件構(gòu)建和接口控制的楊航、趙一陽、蔣大成、鄭正，能熟練運(yùn)用STM32，F(xiàn)reescale，MCS51等處理器和各種電路驅(qū)動(dòng)控制芯片。目前我們團(tuán)隊(duì)大部分人員都參加過大學(xué)生科技創(chuàng)新并成功結(jié)題，由于具有科技創(chuàng)新和多次硬件開發(fā)制作經(jīng)歷，我們能夠順利地解決在項(xiàng)目研究中遇到的種種問題，且自信能夠完成項(xiàng)目的基本研究?jī)?nèi)容，并爭(zhēng)取與相關(guān)企業(yè)合作。
就前期準(zhǔn)備方面，該項(xiàng)目初步?jīng)Q定采用前期在控制與仿真中心研究并基本實(shí)現(xiàn)的圖像匹配算法，且該配準(zhǔn)算法已經(jīng)能夠基本在計(jì)算機(jī)上仿真實(shí)現(xiàn)，只需經(jīng)過后期的算法時(shí)效性改進(jìn)便可以應(yīng)用在外設(shè)硬件上進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別。且在硬件方面，趙一陽、楊航可以從上海交大的機(jī)器人研究所的導(dǎo)師和本校的MEMS研究中心的導(dǎo)師獲得技術(shù)支持，學(xué)校提供的高級(jí)電子實(shí)驗(yàn)中心能基本滿足后期的硬件模塊的組裝和調(diào)試的需求，支承構(gòu)建材料和基本的連接部件可由本校金屬工藝實(shí)踐基地提供條件進(jìn)行設(shè)計(jì)與制作。
3、立項(xiàng)背景
3.1 智能目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的研究意義
目前為止，帶有視頻和圖像采集功能的監(jiān)視系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛用于各個(gè)場(chǎng)所，最常見的監(jiān)控設(shè)備如交通系統(tǒng)中的道路監(jiān)控?cái)z像頭，道路監(jiān)控中心通過此種監(jiān)控設(shè)備處理違章、交通事故、治安案件等異常情況，并遠(yuǎn)程觸發(fā)交通事故的預(yù)警，在日常處理交通路況的道路監(jiān)控環(huán)節(jié)中數(shù)字監(jiān)視裝置起到至關(guān)重要的作用。在一些歐美地區(qū)，圖像監(jiān)控技術(shù)也應(yīng)用在了農(nóng)業(yè)方面，用通過機(jī)載攝像頭航拍獲取的農(nóng)務(wù)地區(qū)顏色信息來制定具有一定適應(yīng)性的耕種策略。若將帶有圖像采集功能的監(jiān)視設(shè)備用在打擊犯罪行為，具有遠(yuǎn)程控制功能的監(jiān)控設(shè)備更是具有重要作用，通過數(shù)字監(jiān)控裝置的罪犯的遠(yuǎn)程定位，可以快速幫助警方破獲棘手的案件。
但是目前的民用監(jiān)視系統(tǒng)主要存在以下問題：一是，對(duì)于民用（如城市）監(jiān)控系統(tǒng)，目前主要采取固定位置安裝，這樣為了對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行監(jiān)控，需要安裝大量的監(jiān)控?cái)z像裝置，既增加了系統(tǒng)成本，而且存在著監(jiān)視盲區(qū)，一些城市死角，容易發(fā)生事故且無法覆蓋常發(fā)生嚴(yán)重災(zāi)害的地方，因此亟需發(fā)展可移動(dòng)的空中監(jiān)視系統(tǒng)；二，目前的民用監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)采集的視頻圖像幾乎不做任何處理，完全依靠大量的監(jiān)視人員親自花費(fèi)大量的時(shí)間對(duì)視頻資料進(jìn)行處理，隨著城市監(jiān)控系統(tǒng)的增加，這將耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力。因此亟需發(fā)展具有視頻圖像自動(dòng)處理、檢測(cè)和跟蹤能力的可在空中移動(dòng)的智能監(jiān)控系統(tǒng)。
而對(duì)于軍事監(jiān)控系統(tǒng)，目前主要安裝在飛機(jī)、無人機(jī)、飛艇、熱氣球等可空中飛行和漂浮的運(yùn)動(dòng)平臺(tái)上（如前視紅外吊艙），并且也具有一定的自動(dòng)視頻處理、檢測(cè)和跟蹤能力。但是自動(dòng)視頻處理和跟蹤能力僅是對(duì)于特定的情況下有效，且往往對(duì)數(shù)字信號(hào)的噪聲級(jí)別要求特別嚴(yán)苛，在一些例如高光或者易產(chǎn)生煙塵和霧氣的外源信號(hào)干擾場(chǎng)景下未經(jīng)過數(shù)字圖像配準(zhǔn)幾乎無法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，而圖形學(xué)后期的配準(zhǔn)技術(shù)又對(duì)硬件有更高的要求，如近似靜止的湖面背景以及運(yùn)動(dòng)平臺(tái)具有小的運(yùn)動(dòng)范圍和姿態(tài)變化的情況。而對(duì)于復(fù)雜的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，如真實(shí)的自然環(huán)境或城市背景，以及飛行載體存在劇烈運(yùn)動(dòng)的情況下，則還需依靠人力通過手動(dòng)分析所獲取的視頻信息，這樣既耗費(fèi)大量的人力，而且需要花費(fèi)大量的時(shí)間，常常會(huì)導(dǎo)致操作的人員無法提高戰(zhàn)時(shí)的機(jī)動(dòng)性，失去占領(lǐng)戰(zhàn)略時(shí)機(jī)制高點(diǎn)的機(jī)會(huì)。
因此，目前亟需開發(fā)在復(fù)雜真實(shí)環(huán)境下，具有自動(dòng)檢測(cè)并跟蹤目標(biāo)功能的移動(dòng)智能監(jiān)視系統(tǒng)，以適應(yīng)負(fù)責(zé)多變的環(huán)境干擾并克服由于監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的目標(biāo)丟失。
3.2 目前檢測(cè)裝置與跟蹤技術(shù)現(xiàn)狀
3.2.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的研究現(xiàn)狀
作為近幾年才普及的新型自動(dòng)跟蹤裝置，在目前具有極其廣泛應(yīng)用前景的智能監(jiān)控設(shè)備只是簡(jiǎn)
單地使用類似幀間差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤，并不是真正意義上實(shí)現(xiàn)人工智能化控制監(jiān)控系統(tǒng)， 2011年加拿大Aeryon[6]實(shí)驗(yàn)室研制出了一種能夠?qū)崿F(xiàn)人工遠(yuǎn)程控制的飛行機(jī)器人，這款配備了世界上最先進(jìn)的情報(bào)系統(tǒng)的機(jī)器人，可用于追蹤犯罪分子和監(jiān)視公眾活動(dòng)，但是由于是基于遠(yuǎn)程人工控制的衛(wèi)星定位，就無可避免地導(dǎo)致了犯罪分子定位精確性上的缺失，此情況中的目標(biāo)丟失還特別容易發(fā)生在低可見度情況下，并且在目標(biāo)與背景的相對(duì)移動(dòng)較為緩慢時(shí)，產(chǎn)生的微小像素差會(huì)影響目標(biāo)鎖定設(shè)備的識(shí)別準(zhǔn)確率，極易發(fā)生丟失目標(biāo)的情況，倘若使用更加智能化的跟蹤鎖定技術(shù)就能避免這些誤差，實(shí)現(xiàn)智能化的監(jiān)控效果。
3.2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法研究現(xiàn)狀
目前智能目標(biāo)跟蹤多數(shù)使用的是模板匹配算法，模板匹配的方法很多，有基于方向鏈碼[1]的匹
配方法、基于SIFT 特征[4]的方法等。在數(shù)字監(jiān)控設(shè)備上應(yīng)用智能模板匹配算法更是包括圖像處理領(lǐng)域、電子工程領(lǐng)域、模式識(shí)別領(lǐng)域等眾多科學(xué)工作者的研究焦點(diǎn)所在，通過采用閉環(huán)識(shí)別系統(tǒng)的智能識(shí)別，目前已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)對(duì)特定形狀的檢測(cè)，例如采用模板匹配的人臉特征檢測(cè)技術(shù)就被廣泛用于家用筆記本電腦和各個(gè)機(jī)密科研場(chǎng)所的門禁設(shè)備，在軍事方面則常見被軍事技術(shù)開發(fā)部門應(yīng)用在紅外制導(dǎo)、火控系統(tǒng)等軍用設(shè)備中，可見改進(jìn)數(shù)字監(jiān)控設(shè)備上應(yīng)用智能算法能使得具有監(jiān)控功能的硬件應(yīng)用價(jià)值得到大幅度提高。并且近幾年在機(jī)器人研究實(shí)驗(yàn)室中能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)跟蹤的先進(jìn)的智能監(jiān)控機(jī)器人已經(jīng)能夠自動(dòng)跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，讓驅(qū)動(dòng)電機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)中心化的跟蹤效果，用于追蹤運(yùn)動(dòng)物體如可以應(yīng)用在交通監(jiān)管領(lǐng)域的交通違規(guī)等方面的裝置量產(chǎn)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)。帶有自動(dòng)跟蹤識(shí)別技術(shù)的監(jiān)控裝置可以應(yīng)用在包括監(jiān)控方面的機(jī)密場(chǎng)所的安全防護(hù)，和用于交通路況的自動(dòng)監(jiān)控和預(yù)警，例如針對(duì)基于空中成像平臺(tái)的城市交通的監(jiān)視問題，可以通過使用基于模板匹配的路況模型分析算法[10]。先采用復(fù)雜的路面探測(cè)算法獲得運(yùn)動(dòng)車輛候選區(qū)域，然后排除掉非車輛區(qū)域，再采用級(jí)聯(lián)的分類器對(duì)候選目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行細(xì)化，從而降低車輛探測(cè)的虛警率。
3.2.3 目前投入應(yīng)用的檢測(cè)算法的不足與缺陷
由于應(yīng)用在現(xiàn)有檢測(cè)裝置的跟蹤方法應(yīng)用的幀間差分法[9]和各種易受尺度變換發(fā)生目標(biāo)丟失的算法具有極其局限的應(yīng)用范圍，且存在多方面的問題：
一是目前多數(shù)能智能跟蹤的裝置多數(shù)采用的方法無法準(zhǔn)確定位目標(biāo)，且多是將灰度化預(yù)處理后的圖片利用運(yùn)動(dòng)物體產(chǎn)生的前景與背景的像素差來實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)方向的檢測(cè)，這就導(dǎo)致了在前景、背景的灰度差別小的情況下及容易發(fā)生目標(biāo)丟失。
二是目前大部分已被模式識(shí)別專家提出的多數(shù)目標(biāo)跟蹤算法對(duì)硬件要求極高，無法實(shí)時(shí)應(yīng)用在現(xiàn)今所具有的硬件條件，而對(duì)于復(fù)雜的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，如真實(shí)的自然環(huán)境或城市背景，以及飛行載體存在劇烈運(yùn)動(dòng)的情況下，則還需依靠人力通過手動(dòng)分析所獲取的視頻信息，這樣既耗費(fèi)大量的人力，也需要花費(fèi)大量的時(shí)間。
三是由于對(duì)穩(wěn)定不變能襯托反差的背景依賴性導(dǎo)致了幀間差分等目標(biāo)跟蹤算法無法應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)載體上，這將導(dǎo)致應(yīng)用此算法的目標(biāo)檢測(cè)裝置無法在交通工具等移動(dòng)載體上發(fā)揮目標(biāo)識(shí)別與追蹤的功能，故需要采用更具有魯棒性的識(shí)別算法，在模式識(shí)別方面的配準(zhǔn)識(shí)別特別適合用于該場(chǎng)景，在經(jīng)過優(yōu)化和改進(jìn)后更能適應(yīng)復(fù)雜的檢測(cè)環(huán)境并幾乎能做到完美解決現(xiàn)有檢測(cè)裝置的不足之處。
3.3 目標(biāo)跟蹤的優(yōu)化
本項(xiàng)目就針對(duì)傳統(tǒng)需要人工操作的數(shù)字監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行了智能化設(shè)計(jì)，通過類似人眼的視覺識(shí)別仿生原理，制定出一系列使跟蹤鎖定技術(shù)智能化的實(shí)現(xiàn)方案，這里所涉及到的自動(dòng)跟蹤不是傳統(tǒng)意義上的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，而是一種類似模式識(shí)別中紋理匹配、輪廓提取和特征點(diǎn)匹配的算法，該算法是由David Lowe 在2004年提出并完善的SIFT算法（Scale—invariant feature transform，尺度不變特征轉(zhuǎn)換），尤其是SIFT特征匹配算法處理的信息量大，適合在整場(chǎng)具有豐富細(xì)節(jié)的圖像中快速進(jìn)行目標(biāo)匹配和定位[7]，若能應(yīng)用在現(xiàn)有檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)中，則可以大大提高其實(shí)用價(jià)值和功能。
之所以采用基于SIFT特征點(diǎn)分析的模板匹配算法是由于該算法可通過其特有的局部影像特征的描述與偵測(cè)技術(shù)辨識(shí)出物體特征和輪廓，且由此算法提取出的特征點(diǎn)組是基于物體上的一些局部外觀的興趣點(diǎn)，這些特征點(diǎn)是由相對(duì)坐標(biāo)系定位，因此與影像的大小和旋轉(zhuǎn)角度無關(guān)，可以有效地克服由于圖像采集設(shè)備的位移導(dǎo)致的仿射變換誤差。此外，該算法可以利用在目標(biāo)識(shí)別和匹配方面取得了顯著進(jìn)展的Harris—Affine和SIFT不變特征，利用近鄰比和Mahalannobis距離的仿射不變性實(shí)現(xiàn)特征匹配，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)大失配圖像的配準(zhǔn)，進(jìn)而克服由于設(shè)備抖動(dòng)導(dǎo)致的圖像退化問題[8]。在一些更加不利的情況下，如使用 SIFT特征描述對(duì)于部分物體遮蔽的偵測(cè)率相當(dāng)高，甚至只需要3個(gè)以上的SIFT物體特征就足以計(jì)算出位置與方位。由于該算法提取的是特征形狀信息，故對(duì)于光線、噪聲、些微視角改變具有一定的容忍度。基于這些特性，SIFT特征匹配效果顯著而且相對(duì)容易獲取，在信息量龐大的采集圖像數(shù)據(jù)中，很容易辨識(shí)物體而且不易發(fā)生誤匹配。現(xiàn)今的電腦硬件速度下和小型的特征匹配數(shù)據(jù)庫條件下，辨識(shí)速度可接近即時(shí)運(yùn)算，而經(jīng)過采用文獻(xiàn)提出的“加速算法”改進(jìn)的快速SIFT模板匹配算法更能在外設(shè)硬件上發(fā)揮功效，這是將該算法應(yīng)用于自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤和定位裝置的算法前提。
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