基于視頻序列的徘徊檢測(cè)跟蹤算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目前，廣泛應(yīng)用于公共場(chǎng)所的視頻監(jiān)控只是完成簡(jiǎn)單的錄像功能，以便用于事后的取證和分析，然而大量的事實(shí)證明，事前的預(yù)警和事中的報(bào)警更為重要，它可以把一些容易變?yōu)楣粜阅繕?biāo)場(chǎng)所存在的潛在隱患抑制于萌芽之中，而本論文研究的基于視頻序列的徘徊檢測(cè)與跟蹤算法正是以此為目的展開(kāi)。為了實(shí)現(xiàn)徘徊檢測(cè)與跟蹤，首先由計(jì)算機(jī)檢測(cè)出監(jiān)控場(chǎng)景內(nèi)出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，然后對(duì)該目標(biāo)進(jìn)行行為分析，當(dāng)判定目標(biāo)出現(xiàn)徘徊行為時(shí)，自動(dòng)產(chǎn)生報(bào)警信號(hào)，并在顯示器上實(shí)施目標(biāo)跟蹤。主要內(nèi)容包

2、括目標(biāo)檢測(cè)，行為判定和跟蹤報(bào)警，其中重點(diǎn)是目標(biāo)徘徊行為的判定。
　　 本文在大量研究工作的基礎(chǔ)上，提出了一種徘徊判定標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)，還解決了檢測(cè)算法本身只能檢測(cè)出動(dòng)態(tài)目標(biāo)，而對(duì)于靜止后的目標(biāo)無(wú)法進(jìn)行有效的檢測(cè)與跟蹤的問(wèn)題。本論文的主要研究工作有：⑴研究了目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)現(xiàn)有算法進(jìn)行了改進(jìn)，形成了背景差分和Camshift相結(jié)合的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法。這種算法是通過(guò)連續(xù)傳遞背景差分方法提取出的目標(biāo)輪廓信息到Cams

3、hift算法中去，在判定目標(biāo)靜止后，采用Camshift算法繼續(xù)跟蹤，可以防止目標(biāo)丟失。⑵在深入剖析徘徊行為特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了一條徘徊判定標(biāo)準(zhǔn)，這條標(biāo)準(zhǔn)包括以下3個(gè)方面：第一，目標(biāo)在防區(qū)內(nèi)移動(dòng)的總距離；第二，目標(biāo)通過(guò)防區(qū)所用時(shí)間；第三，目標(biāo)在當(dāng)前幀位置與第一次進(jìn)入防區(qū)位置間的距離變化情況，并在這條標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了算法設(shè)計(jì)。⑶在PC機(jī)平臺(tái)上，完成了基于C語(yǔ)言和OpenCV庫(kù)的徘徊檢測(cè)跟蹤算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，同時(shí)成功將徘徊目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤