面向視頻監(jiān)控的單目標(biāo)跟蹤算法研究及DSP實現(xiàn).pdf

1、隨著電子信息的飛速發(fā)展，視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)無論在民用還是軍事上都獲得了普遍的應(yīng)用，如智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、機(jī)器人導(dǎo)航、醫(yī)學(xué)診斷以及精確制導(dǎo)等方面。本文廣泛地分析了目標(biāo)跟蹤的典型算法之后，深入地研究了基于MeanShift算法在應(yīng)用于小區(qū)視頻監(jiān)控中的硬件實現(xiàn)。Mean Shift算法是一種沿著概率密度梯度方向多次迭代尋找目標(biāo)位置的快速而有效的方法，已經(jīng)成為視頻目標(biāo)跟蹤方法的重要研究內(nèi)容，因此，對復(fù)雜情況下的目標(biāo)跟蹤的專用硬件模塊的開發(fā)是非

2、常有意義的。
　　本文以小區(qū)的視頻監(jiān)控為應(yīng)用背景，研究單個攝像機(jī)固定的動態(tài)復(fù)雜場景下，對單個運動目標(biāo)視頻跟蹤的硬件實現(xiàn)。具體的工作如下:
　　本文詳述介紹了經(jīng)典Mean Shift算法基本原理及在視頻目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用，歸納出設(shè)計流程圖及目標(biāo)跟蹤實現(xiàn)的步驟，利用Microsoft Visual C++6.0工具對Mean Shift算法進(jìn)行仿真試驗，針對仿真試驗結(jié)果分析Mean Shift算法優(yōu)缺點，對算法進(jìn)行針對性改進(jìn)。

3、r>　　針對目標(biāo)的部分遮擋問題進(jìn)行了研究，利用基于邊緣加權(quán)的Bhattacharyya系數(shù)，判斷出目標(biāo)的遮擋時刻，根據(jù)遮擋嚴(yán)重程度采用不同的模板更新策略。
　　在傳統(tǒng)均值漂移算法中，當(dāng)目標(biāo)跟蹤區(qū)域包含較多背景像素時，將引起目標(biāo)定位偏差的問題，本文針對這一問題進(jìn)行了改進(jìn)。設(shè)計了一種基于歸一化灰度直方圖的改進(jìn)算法。改進(jìn)的算法對目標(biāo)模型與環(huán)繞目標(biāo)模型周圍的背景區(qū)域分別建模，取得特征值的歸一化灰度直方圖。若某一特征在目標(biāo)模型中的取值大于指