智能監(jiān)控系統(tǒng)中多目標檢測與跟蹤技術的研究.pdf

1、隨著城市經(jīng)濟的快速發(fā)展，我國正不斷加快構建“平安城市”的步伐，并在安防監(jiān)控領域投入了大量研發(fā)資金，這無形之中推動了智能監(jiān)控技術的發(fā)展。盡管不斷有新的智能監(jiān)控解決方案出現(xiàn)，但該領域仍有很多技術難點亟待解決。
　　本文主要針對智能監(jiān)控系統(tǒng)中的3個關鍵技術問題:運動目標檢測、多目標實時跟蹤和運動目標入侵行為判別進行深入研究，并針對其存在的一些問題提出了一些改進方法，具體研究內容如下:
　　運動目標檢測:本文首先利用混合高斯背景建模

2、法獲取監(jiān)控場景中二值化的運動目標初步提取圖，但運動目標的初步提取圖中混有小間隙不連通區(qū)域、孤立光斑噪點及投射陰影的干擾。本文采用漫水填充法實現(xiàn)初步提取圖中連通區(qū)域的完整提取和孤立光斑噪點的去除。針對運動目標的陰影干擾問題，本文提出了一種基于質心估計和陰影投射密度的陰影去除法。該方法首先從二值化的運動目標初步提取圖中確定感興趣區(qū)域(ROI)，并通過求取ROI區(qū)域的質心位置來判斷該區(qū)域中有無陰影干擾。若有陰影干擾，則對該區(qū)域建立陰影投射密度

3、直方圖，之后利用最大類間方差法確定直方圖的波谷位置，并以此為界進行陰影去除。
　　多目標實時跟蹤:針對多運動目標的實時跟蹤問題，本文提出一種基于幀間辨識矩陣的多目標跟蹤算法。本算法利用同一運動目標相鄰幀間的圖像定發(fā)生重疊這一特征構建幀間辨識矩陣，并通過行列掃描矩陣判別每個目標的運動狀態(tài)，并依據(jù)其運動狀態(tài)確定目標編號及跟蹤策略，繪制運動軌跡，實現(xiàn)視頻序列中多目標的實時跟蹤。
　　入侵行為判別:本文提出了一種基于向量叉積的入侵行