運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤及其在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，單純地使用人力實(shí)現(xiàn)所有監(jiān)控點(diǎn)的在線監(jiān)視對(duì)于很多監(jiān)控系統(tǒng)來說已經(jīng)不可能實(shí)現(xiàn)。因此具有全自動(dòng)或者半自動(dòng)監(jiān)視功能的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)是視頻監(jiān)控系統(tǒng)未來發(fā)展的趨勢(shì)。
　　 論文圍繞著智能監(jiān)控系統(tǒng)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤，及其在實(shí)際監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用而展開。
　　 論文分析了當(dāng)前幾種典型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，針對(duì)當(dāng)前監(jiān)控系統(tǒng)的需要，對(duì)現(xiàn)有算法進(jìn)行適當(dāng)?shù)馗倪M(jìn)和調(diào)整。將幀差法與單高斯模型相結(jié)合，綜合幀差法適應(yīng)能

2、力強(qiáng)和單高斯模型檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的快速檢測(cè)。
　　 論文對(duì)典型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行分析與比較，重點(diǎn)研究了基于MeanShift和CamShift算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。并針對(duì)CamShift算法的缺點(diǎn)進(jìn)行了一系列的改進(jìn)。首先改進(jìn)了CamShift反向投影圖的計(jì)算方法，通過結(jié)合場(chǎng)景信息來計(jì)算反向投影圖，使得目標(biāo)與背景差異較大的部分獲得較大的權(quán)重，使得反向投影中目標(biāo)與背景的權(quán)重差異擴(kuò)大，密度極值區(qū)域與目標(biāo)區(qū)域重疊

3、性更好。同時(shí)調(diào)整了CamShift搜索匹配區(qū)域的搜索算法，通過在整個(gè)區(qū)域進(jìn)行完全搜索來進(jìn)行匹配，避免了迭代運(yùn)算帶來運(yùn)算時(shí)間不穩(wěn)定的問題，通過對(duì)搜索算法的優(yōu)化，獲得了比采用MeanShift迭代搜索算法更快的運(yùn)算速度；同時(shí)也避免了MeanShift算法陷入局部極值導(dǎo)致跟蹤丟失的風(fēng)險(xiǎn)。并給出了對(duì)視頻監(jiān)控序列進(jìn)行跟蹤的例子。
　　 論文最后將本文提出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤算法應(yīng)用于實(shí)際監(jiān)控系統(tǒng)，基于攝像機(jī)控制對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并給出了對(duì)人