智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究及系統(tǒng)研制.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，社會對安防體系的要求不斷提升，尤其是全國各大城市“建設(shè)平安城市”口號的提出，給視頻監(jiān)控行業(yè)注入了強(qiáng)勁的生命力。智能視頻監(jiān)控技術(shù)作為視頻監(jiān)控的發(fā)展方向，具有重要的學(xué)術(shù)意義和廣闊的市場前景。
　　 本文針對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標(biāo)跟蹤及其相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究。主要探索并解決當(dāng)前跟蹤領(lǐng)域復(fù)雜背景和光照突變影響的難題，并對實驗室已有的運(yùn)動目標(biāo)檢測成果進(jìn)行改進(jìn)，最終在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)了周界監(jiān)控、區(qū)域逆行檢測、絆線檢測、

2、聯(lián)動跟蹤等一系列功能。論文在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標(biāo)跟蹤算法研究及系統(tǒng)研制方面所做的主要工作有：
　　 ①在對典型的目標(biāo)跟蹤算法深入研究的基礎(chǔ)上，提出了一種新的目標(biāo)跟蹤算法。該算法的特點(diǎn)是引入更符合人眼視覺感知特性的HSV顏色空間非均勻量化概念；建立了目標(biāo)顏色空間直方圖，所提取得到的顏色特征兼顧到了目標(biāo)的顏色的空間分布信息；建立了背景的空間顏色分布模型，引入了用背景的特征剔除偽前景像素的干擾的思想；融合了粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法框架，

3、采用二階動態(tài)自回歸模型，實現(xiàn)了由粗到細(xì)的目標(biāo)定位。實驗表明，論文研究的算法不僅能夠解決光照突變的問題，而且增強(qiáng)了目標(biāo)跟蹤的魯棒性。
　　 ②對實驗室已有的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了改進(jìn)，通過建立高效的背景更新模型，利用自定義形態(tài)學(xué)算子，并結(jié)合圍界設(shè)置技術(shù)，實現(xiàn)了周界監(jiān)控功能，然后通過對算法和程序的優(yōu)化，保證了四路D1視頻進(jìn)行智能分析的實時性；同時在實現(xiàn)的運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)基礎(chǔ)上，提出并實現(xiàn)了區(qū)域目標(biāo)逆行檢測的分析方法：最后結(jié)合論文中構(gòu)

4、建的目標(biāo)跨線模型，解決了單向絆線檢測的實時性問題。
　　 ③建立一種基于PTZ攝像機(jī)的云臺控制模型，結(jié)合論文提出的目標(biāo)跟蹤算法，實現(xiàn)了PTZ攝像機(jī)對目標(biāo)的主動跟蹤功能；設(shè)計了一種多攝像機(jī)目標(biāo)交接方案，采用并行處理的思想，將目標(biāo)跟蹤與運(yùn)動目標(biāo)檢測結(jié)合起來，成功地實現(xiàn)了多攝像機(jī)之間的聯(lián)動跟蹤功能。
　　 ④完成了智能視頻分析程序模塊，該模塊支持二次開發(fā)利用，主要功能包括周界監(jiān)控、區(qū)域逆行檢測、絆線檢測、多攝像機(jī)聯(lián)動跟蹤以及圍