智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要分支,它不僅符合信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),而且代表了監(jiān)控行業(yè)的未來(lái)發(fā)展方向,成為近年來(lái)熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一。視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)是智能視頻監(jiān)控中的兩項(xiàng)核心技術(shù),是后續(xù)的各種高級(jí)處理和應(yīng)用的基石。本文主要針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)進(jìn)行了研究,在分析已有研究成果的基礎(chǔ)上,針對(duì)其存在的問(wèn)題,提出相應(yīng)的解決方案。
　　 本文的主要研究工作如下:
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面,簡(jiǎn)要介紹了三類(lèi)常見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)

2、目標(biāo)檢測(cè)算法,重點(diǎn)分析了幀間差分及對(duì)稱(chēng)幀間差分算法的優(yōu)缺點(diǎn)。以幀間差分理論為基礎(chǔ),給出一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該算法提高了檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確性與完整性,獲取了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)更多的屬性,不僅確定了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置,同時(shí)也得到了目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面,針對(duì)傳統(tǒng)的MeanShift跟蹤算法的不足,給出一種改進(jìn)的目標(biāo)跟蹤算法。該算法以目標(biāo)區(qū)域的加權(quán)梯度方向直方圖為特征,建立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初始模板；在對(duì)目標(biāo)進(jìn)

3、行定位時(shí),先由Kalman濾波器預(yù)測(cè)目標(biāo)在下一幀可能存在的位置,再以此位置作為初始位置,采用MeanShift算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行搜索定位；且在跟蹤的過(guò)程中,采用本文給出的一種基于矩特征的模板更新方法,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模板的自適應(yīng)更新。實(shí)驗(yàn)表明,該算法克服了MeanShift算法易受到與目標(biāo)顏色分布相似的背景區(qū)域影響的不足,并且當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生變化時(shí),由于改進(jìn)算法可以及時(shí)的進(jìn)行模板更新,仍能準(zhǔn)確的跟蹤到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　 目前的很多跟蹤算法