多人實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、由于交通安全管理，生產(chǎn)安全管理，社會(huì)治安管理的要求日益提升，效率低下的傳統(tǒng)監(jiān)控已經(jīng)不能滿足實(shí)際處理需求?；谝曨l的智能化視覺檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)旨在實(shí)時(shí)地檢測(cè)跟蹤視頻中的多行人目標(biāo)，自動(dòng)監(jiān)控或者輔助監(jiān)控，提高監(jiān)控效率以及監(jiān)控力度，節(jié)省人力物力，對(duì)非安全行為進(jìn)行警報(bào)，為管理提供支持，帶來經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
　　本文研究和實(shí)現(xiàn)了多人實(shí)時(shí)檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)，敘述了系統(tǒng)中的背景建模模塊，行人檢測(cè)模塊，行人跟蹤模塊的研究和實(shí)現(xiàn)。為了達(dá)到實(shí)時(shí)性，系統(tǒng)各個(gè)

2、模塊實(shí)現(xiàn)了最新的快速算法。研究VIBE背景建模算法并提出了背景建模的前景圖后置去噪和連通域關(guān)聯(lián)算法以提高后續(xù)的行人檢測(cè)算法的正確率。利用HOG+LBP并使用SVM分類器進(jìn)行行人檢測(cè)，并將行人檢測(cè)算法應(yīng)用于場(chǎng)景復(fù)雜，畫面質(zhì)量較差的多點(diǎn)長時(shí)間鐵路監(jiān)控視頻項(xiàng)目中。研究了基于傅里葉變換的全采樣快速跟蹤算法，提出結(jié)合前景來輔助跟蹤漂移矯正以及目標(biāo)尺度更新，算法的優(yōu)勢(shì)在于可以矯正目標(biāo)指定的偏差，可以快速平滑地矯正跟蹤并防止目標(biāo)丟失，以及在不改變算法