視頻監(jiān)控中基于ICP算法的多目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，越來越多的監(jiān)控設(shè)備被廣泛應(yīng)用在安全監(jiān)視領(lǐng)域，對智能監(jiān)控系統(tǒng)的需求也越來越大。智能監(jiān)控系統(tǒng)基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控場景中的目標(biāo)進(jìn)行識別和跟蹤。有的智能監(jiān)控系統(tǒng)還能實(shí)現(xiàn)更高級功能，例如對目標(biāo)行為的分析理解，對異常行為的預(yù)警報(bào)警。智能監(jiān)控也將會(huì)隨著智能家居設(shè)備的推廣而走進(jìn)千家萬戶，走進(jìn)任何需要智能安保的場所。然而，受算法和計(jì)算機(jī)性能的限制，設(shè)計(jì)一種穩(wěn)定的魯棒性強(qiáng)的監(jiān)控跟蹤系統(tǒng)依然是該領(lǐng)域的一個(gè)難點(diǎn)和熱點(diǎn)。針對監(jiān)

2、控跟蹤系統(tǒng)中的難點(diǎn)，例如，目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、光照變化、目標(biāo)形變等，本文進(jìn)行了一系列研究，研究內(nèi)容如下：
　　1.針對目標(biāo)識別中背景干擾問題，本文設(shè)計(jì)了一種基于背景差法和ICP算法的目標(biāo)識別方法。該方法充分利用監(jiān)控視頻單一背景的特點(diǎn)，先從視頻圖像中提取出監(jiān)控區(qū)域的背景，然后使用背景圖像與當(dāng)前圖像做差值。差值圖像被轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云數(shù)據(jù)后，通過ICP算法匹配預(yù)制的目標(biāo)模板可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別與定位。
　　2.使用基于Kalman濾波的方法

3、實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。利用Kalman濾波能夠預(yù)測目標(biāo)位置的優(yōu)點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)多目標(biāo)跟蹤器。跟蹤器通過Kalman濾波預(yù)測目標(biāo)在下一幀圖像中的位置，在這個(gè)位置周邊一定區(qū)域檢測并識別目標(biāo)。檢測到目標(biāo)后再對Kalman預(yù)測的目標(biāo)位置進(jìn)行更新。這樣就實(shí)現(xiàn)了對多目標(biāo)既精確又快速地進(jìn)行跟蹤。
　　3.系統(tǒng)通過匹配多模板的方式識別形態(tài)不一的多目標(biāo)和目標(biāo)的形態(tài)變化。系統(tǒng)充分考慮監(jiān)控區(qū)域目標(biāo)的多樣性，制作多種目標(biāo)的模板。同時(shí)，系統(tǒng)也會(huì)兼顧目標(biāo)在監(jiān)

4、控中的形態(tài)變化，制作各個(gè)目標(biāo)各種形態(tài)的模板。通過多模板的匹配實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤功能。
　　4.系統(tǒng)設(shè)計(jì)了有效的方法處理難點(diǎn)問題。通過定時(shí)或者手動(dòng)啟動(dòng)的方式，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提取背景，更新背景。同時(shí)本文設(shè)計(jì)了簡單有效的方法解決目標(biāo)遮擋和目標(biāo)出入等問題。
　　本文重點(diǎn)研究的是視頻監(jiān)控中多目標(biāo)的跟蹤問題，主要的創(chuàng)新之處是:利用傳統(tǒng)的ICP算法匹配目標(biāo)模板匹配和處理后的視頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別和定位。設(shè)計(jì)了Kalman濾波的跟蹤方法，實(shí)現(xiàn)對多目