目標跟蹤技術在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、以計算機視覺技術為基礎的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，目前已經(jīng)廣泛應用于人們生產(chǎn)生活的各個方面。智能監(jiān)控是集成了智能行為識別算法，能夠?qū)Ξ嬅鎴鼍爸械娜嘶蜍囕v的行為進行識別、判斷，并在適當?shù)臈l件下，產(chǎn)生報警提示用戶;運動目標檢測與跟蹤是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的關鍵技術之一。
　　本文主要研究了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標跟蹤技術的實現(xiàn)方法，其主要研究工作如下:
　　1.首先對傳統(tǒng)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中常用的3種目標跟蹤算法（卡爾曼濾波算法、均值漂移算法

2、、自適應均值漂移算法）進行了研究;然后，通過分別在不同遮擋情況下（無遮擋、半遮擋、全遮擋等），對3種目標跟蹤算法進行了仿真實驗;并通過對比分析，歸納出了3種跟蹤算法的優(yōu)點以及存在的問題。
　　2.針對自適應均值漂移算法在目標發(fā)生遮擋時魯棒性差的問題，提出了一種基于自適應均值漂移的改進的目標跟蹤算法?；诳柭鼮V波算法有較好的預測特性以及自適應均值漂移算法具有較高的實時性的基礎上，本文將卡爾曼濾波算法應用于自適應均值漂移算法中，來解

3、決自適應均值算法當目標發(fā)生遮擋時跟蹤失敗的問題;在目標跟蹤過程中通過巴氏系數(shù)來判斷目標是否被遮擋，當目標出現(xiàn)遮擋時運用卡爾曼濾波進行預測，然后把預測的結(jié)果作為自適應均值漂移算法的下一次輸入，在目標出現(xiàn)對其進行重新快速的捕獲。仿真實驗結(jié)果證明，本文所提出的改進算法具有較好的實時性，且在目標遮擋情況下具有較強的魯棒性。
　　3.在Microsoft Visual Studio2008集成開發(fā)環(huán)境下，采用QT應用程序框架及OpenCV計