復(fù)雜背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、目前,隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,智能視頻監(jiān)控在安防領(lǐng)域的重要性日顯突出。作為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究中的兩大基礎(chǔ)問題,運(yùn)動目標(biāo)檢測和運(yùn)動目標(biāo)跟蹤的研究一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),其性能優(yōu)劣直接關(guān)系到整個系統(tǒng)的綜合性能。而由于運(yùn)動目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤關(guān)系密切,目標(biāo)跟蹤往往依賴于目標(biāo)檢測的結(jié)果,因此把運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤綜合研究具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。
　　本文主要針對復(fù)雜背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤開展研究,研究內(nèi)容主要分為以下兩個方面。

2、r>　　1.針對在復(fù)雜背景下適應(yīng)性和實(shí)時性方面表現(xiàn)較好的碼本算法,列出該算法在亮度范圍和顏色距離閾值方面存在的問題,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其在實(shí)際應(yīng)用中帶來的檢測結(jié)果不準(zhǔn)確的弊端,并分別從理論和實(shí)驗(yàn)進(jìn)行推理,提出改進(jìn)策略。在亮度范圍方面,針對算法中由于亮度范圍更新不合理導(dǎo)致的在目標(biāo)檢測時出現(xiàn)誤判的現(xiàn)象,通過引入平均亮度與原算法中的亮度范圍相融合,對亮度范圍進(jìn)行重新定義,使算法對存在亮度逐漸變化的場景可以取得更加準(zhǔn)確的檢測效果;在顏色距離閾值方面,針對

3、算法在陰暗區(qū)域重復(fù)生成像素值為0的碼字,導(dǎo)致有效碼字不足,帶來檢測效果不準(zhǔn)確的問題,通過對顏色距離加入閾值限定,成功消除了由此帶來的影響。實(shí)驗(yàn)證明,以上分別從亮度范圍和顏色距離兩方面對碼本檢測算法提出的改進(jìn)策略合理有效。
　　2.在運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方面,使用簡單高效、在實(shí)時性方面表現(xiàn)較好的實(shí)時壓縮跟蹤算法。通過引入運(yùn)動目標(biāo)檢測算法,把目標(biāo)檢測的結(jié)果作為跟蹤的輸入來源,解決了跟蹤需要人工手動選定目標(biāo)的問題;同時基于碼本檢測結(jié)果,對跟蹤過

4、程中出現(xiàn)兩個或多個目標(biāo)遮擋時的特征更新進(jìn)行約束,使得算法在存在目標(biāo)遮擋時不進(jìn)行分類器更新,而當(dāng)目標(biāo)分離時,使用之前的分類器對目標(biāo)進(jìn)行分類,從而有效解決目標(biāo)遮擋時跟蹤丟失的問題。
　　綜上所述,本文首先對碼本算法進(jìn)行改進(jìn),提升目標(biāo)的檢測精度,然后將改進(jìn)后的該算法與壓縮跟蹤算法進(jìn)行銜接,不僅解決了壓縮跟蹤算法存在的目標(biāo)遮擋和非自動化問題,而且實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜背景下的多目標(biāo)的檢測與跟蹤。實(shí)驗(yàn)證明,在日常視頻監(jiān)控場景中,該算法能夠滿足實(shí)時性和準(zhǔn)