視頻監(jiān)控中多目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和物質(zhì)要求的不斷提高，視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用到人類生產(chǎn)生活的方方面面。視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，該技術(shù)涉及到模式識(shí)別、圖像處理、概率論、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等多門(mén)學(xué)科，有一些關(guān)鍵問(wèn)題尚待解決，所以對(duì)于這一課題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　在目標(biāo)檢測(cè)方面，重點(diǎn)闡述了背景減法中改進(jìn)的MRBM背景模型建模算法，它是一種非參數(shù)建模方法，無(wú)需指定樣本的分布模型，具有更好的適用范圍。針對(duì)原

2、算法中只考慮了單個(gè)像素點(diǎn)的時(shí)間信息，認(rèn)為其在空間上是獨(dú)立的，本文采用了區(qū)域相關(guān)的樣本進(jìn)行背景建模，在一定程度上避免了大部分時(shí)間靜止，然后突然運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)對(duì)背景的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文的改進(jìn)算法檢測(cè)到的真實(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息更加準(zhǔn)確。
　　多目標(biāo)跟蹤方面主要研究的是靜止攝像機(jī)場(chǎng)景中的多目標(biāo)，重點(diǎn)介紹了Camshift算法和粒子濾波：Camshift基于均值飄移迭代找到目標(biāo)位置，并且能自適應(yīng)改變跟蹤窗口大小，計(jì)算量小，計(jì)算速度快，但當(dāng)目標(biāo)遮擋

3、時(shí)跟蹤效果不理想；粒子濾波可適應(yīng)非線性非高斯系統(tǒng)的，在復(fù)雜視頻場(chǎng)景中具有穩(wěn)健的跟蹤效果，但存在運(yùn)行時(shí)間隨粒子樣本數(shù)目的增多而增大的問(wèn)題，不能滿足實(shí)時(shí)跟蹤的要求。針對(duì)這一問(wèn)題提出了一種遮擋情況下的多目標(biāo)跟蹤算法，將Camshift嵌入粒子濾波中，根據(jù)Camshift對(duì)粒子的聚集作用大大減少?zèng)]有貢獻(xiàn)的粒子，降低粒子濾波的運(yùn)算量。當(dāng)目標(biāo)獨(dú)立或輕微遮擋時(shí)采用的是獨(dú)立的Camshift跟蹤算法，目標(biāo)發(fā)生遮擋時(shí)采用基于Camshift的粒子濾波進(jìn)行