視頻監(jiān)控系統(tǒng)中動態(tài)目標(biāo)檢測跟蹤算法研究.pdf

1、運動目標(biāo)檢測與跟蹤是應(yīng)用視覺研究領(lǐng)域的一個重要課題，在許多方面有著廣泛的應(yīng)用。本文針對實際監(jiān)控系統(tǒng)中難以兼顧可靠性與實時性的缺點，討論和研究了監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)—運動目標(biāo)檢測與跟蹤，并研究了算法在數(shù)字信號處理器DSP上的實現(xiàn)。 在運動目標(biāo)檢測方面，通過研究和分析大量的算法，對基于高斯統(tǒng)計模型的背景減法進(jìn)行了改進(jìn)，本文使用了一種將幀間差法和背景減法相結(jié)合的運動目標(biāo)檢測算法，該算法使幀間差法和背景減法能夠很好地相輔相成，檢測耗時更

2、少，魯棒性更強，為正確的跟蹤目標(biāo)打下基礎(chǔ)：在運動目標(biāo)定位方面使用了一種區(qū)域增長分割算法定位運動目標(biāo)，從而達(dá)到運動目標(biāo)準(zhǔn)確分割的 在運動目標(biāo)跟蹤方面，首先研究了Kalman和RLS算法，預(yù)測運動目標(biāo)下一時刻可能出現(xiàn)的位置，縮小搜索范圍，然后在預(yù)測范圍內(nèi)利用目標(biāo)匹配算法對目標(biāo)進(jìn)行識別。本文采用多特征匹配的方法實現(xiàn)目標(biāo)匹配，通過建立模板庫，將特征向量與模板庫中特征向量進(jìn)行比較達(dá)到目標(biāo)識別的目的。該算法提高了跟蹤的運算速度，同時有效的解