室內(nèi)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控在人類社會(huì)生活的各個(gè)方面扮演著越來(lái)越重要的角色，尤其在樓宇安防、交通管理、救災(zāi)探險(xiǎn)等方面的應(yīng)用更是意義重大。智能視頻監(jiān)控是利用視頻分析方法對(duì)圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，以及完成后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別、行為分析、報(bào)警等。物體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)圖像為人們提供了更加豐富和有價(jià)值的信息，因此運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域中的重要研究?jī)?nèi)容。研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題在于準(zhǔn)確的檢測(cè)和前景重建、穩(wěn)定有效地跟蹤。本文的

2、研究工作主要分為以下幾個(gè)內(nèi)容。
　　 在目標(biāo)檢測(cè)方面，本文比較分析并驗(yàn)證了常用的幾種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，并對(duì)檢測(cè)出的前景目標(biāo)選取了合適的形態(tài)學(xué)操作進(jìn)行去噪;在目標(biāo)跟蹤方面，本文對(duì)基于Mean shift算法、卡爾曼濾波算法以及最近鄰關(guān)聯(lián)算法的目標(biāo)跟蹤過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo)與論述，利用不同的視頻實(shí)現(xiàn)了不同的跟蹤算法，并通過(guò)卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)了多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的匹配跟蹤。
　　 此外，針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，本文提出了顏色空

3、間轉(zhuǎn)換與卡爾曼濾波耦合的算法，系統(tǒng)地實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)前景分割、細(xì)節(jié)完善、預(yù)測(cè)與跟蹤、陰影檢測(cè)與去除的整個(gè)處理過(guò)程。耦合算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程是:在RGB空間采用自適應(yīng)背景差對(duì)視頻圖像進(jìn)行前景背景分離，并利用卡爾曼濾波預(yù)測(cè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)候的位置變動(dòng)，對(duì)檢測(cè)出的前景目標(biāo)鎖定在最小外接矩形框中進(jìn)行跟蹤，對(duì)于誤檢的虛假目標(biāo)（即陰影），利用其與真實(shí)目標(biāo)的亮度信息差異，通過(guò)閾值分割在HSV空間去除。經(jīng)過(guò)幾段視頻處理驗(yàn)證，證明了本文的方法運(yùn)算簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，且在