基于視頻的實時運動目標檢測與跟蹤系統(tǒng)研究.pdf

1、以計算機視覺技術(shù)為基礎(chǔ)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人們生產(chǎn)生活的各個方面。運動目標檢測與跟蹤是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)和主要研究方向，目的是實時檢測視頻序列幀中出現(xiàn)的運動目標，獲得目標參數(shù)，對運動目標進行匹配和跟蹤，進而獲得目標的運動軌跡。本文主要研究了視頻運動目標檢測與跟蹤系統(tǒng)的構(gòu)成，系統(tǒng)中使用的視頻、圖像處理技術(shù)，運動目標檢測及運動目標跟蹤算法，并分別在計算機系統(tǒng)及嵌入式系統(tǒng)中實現(xiàn)了運動目標檢測與跟蹤系統(tǒng)。
　　

2、 首先，分析研究了常用的運動目標檢測算法及各自的優(yōu)缺點，提出了一種基于累積差分更新的背景減除法，該算法結(jié)合累積差分的概念，對自適應(yīng)背景建模法作出改進，較好地消除了場景變化以及噪聲影響等的干擾，關(guān)于目標提取的閥值判斷，提出了一種兩主峰間差值的灰度直方圖閥值分割法。
　　 接著，分析比較了連續(xù)自適應(yīng)均值漂移CAMShift算法與Kalman濾波算法，提出了一種基于幾何特征的Kalman濾波與目標直方圖匹配相結(jié)合的運動目標跟蹤算法，

3、以目標灰度質(zhì)心及外接矩形框長寬作為目標幾何特征參數(shù)，分別使用兩組卡爾曼濾波預測后，根據(jù)目標灰度模板相似度進行目標匹配。
　　 然后，在VC++6.0集成開發(fā)環(huán)境下，采用MFC應(yīng)用程序框架及OpenCV計算機視覺庫代碼，實現(xiàn)了基于USB攝像頭的運動目標檢測與跟蹤系統(tǒng)，對于USB攝像頭或AVI視頻文件輸入的視頻，系統(tǒng)能實時檢測出場景中的運動物體并進行跟蹤。
　　 最后，使用AlteraED2多媒體開發(fā)板，以CycloneⅡ系