多目標(biāo)視覺檢測與跟蹤方法研究及視頻監(jiān)控軟件平臺的開發(fā).pdf

1、視覺目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺中的一個重要研究課題,作為智能視頻監(jiān)控中的關(guān)鍵技術(shù),它在智能安防監(jiān)控、智能交通、人機(jī)交互和智能導(dǎo)航等方面有著重要的應(yīng)用價值。
　　 本論文首先利用運動檢測的方法對運動目標(biāo)進(jìn)行檢測,包括了背景建模、陰影去除和團(tuán)塊檢測三個步驟。背景建模部分論文實驗比較了時間平均、混合高斯和碼本三種模型,給出了其適用場景。陰影去除部分介紹了三種類型四種陰影去除方法,并進(jìn)行了實驗比較,給出了各自的適用情況。團(tuán)塊檢測部分利用本文提

2、出的形態(tài)學(xué)方法對前景二值圖像進(jìn)行濾波,并通過連通域分析,可以較好地避免目標(biāo)分裂和目標(biāo)粘連的情況。
　　 接著,本文介紹了基于顏色直方圖等全局特征和基于圓形頭部輪廓的形狀特征的目標(biāo)跟蹤算法?；谌痔卣鞯母櫡椒ɡ昧祟伾狈綀D、模糊顏色直方圖、梯度方向直方圖和LBP紋理直方圖等全局特征對目標(biāo)外觀進(jìn)行描述,并利用本文給出的關(guān)聯(lián)匹配距離公式給出目標(biāo)相似性度量,最后利用本文給出的運動跟蹤模型對目標(biāo)進(jìn)行運動跟蹤,并通過實驗證明論文中提出

3、的基于全局特征目標(biāo)跟蹤算法具有較好的跟蹤效果。基于形狀特征的目標(biāo)跟蹤算法主要針對俯視場景,該場景下頭部輪廓近似為圓形,本文在隨機(jī)Hough變換的基礎(chǔ)上提出了一種快速的圓檢測算法,利用該圓檢測算法對目標(biāo)進(jìn)行檢測,并利用本文的跟蹤算法對目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)跟蹤,得到較好的實驗結(jié)果。
　　 最后,本文針對視頻跟蹤算法眾多、參數(shù)眾多以及算法和參數(shù)的管理常常給開發(fā)者帶來很大的不便等因素提出了視頻跟蹤軟件架構(gòu),將算法進(jìn)行模塊化封裝,并提供了參數(shù)化配