復(fù)雜背景中的多目標(biāo)檢測與跟蹤.pdf

1、近年來視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到了廣泛應(yīng)用，但是這些系統(tǒng)的大部分工作仍然停留在視頻采集階段。對視頻中的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤依然需要操作者進(jìn)行處理，這個缺點(diǎn)使得監(jiān)控系統(tǒng)無法及時發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行預(yù)警。預(yù)警的延遲會造成人民生命財產(chǎn)的損失，并且會對社會公共安全帶來負(fù)面影響。因此，對自動化、智能化和便捷化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)需求日漸增加。
　　通過對計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的立體視覺技術(shù)、場景中運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)以及目標(biāo)跟蹤技術(shù)的學(xué)習(xí)和研究，對基于混合高斯模型的運(yùn)動目標(biāo)檢

2、測技術(shù)和基于多種信息融合的多粒子濾波跟蹤方法進(jìn)行了改進(jìn)，并使用這些改進(jìn)方法構(gòu)建了一個具有自動檢測運(yùn)動目標(biāo)并跟蹤的實(shí)時運(yùn)行實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。
　　本文的主要研究工作包括:雙目立體視覺系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)環(huán)境的建立以及參數(shù)的獲取;使用最近M幀信息以及高斯分布權(quán)重信息對混合高斯模型的更新過程進(jìn)行了改進(jìn);對醫(yī)學(xué)視頻中運(yùn)動目標(biāo)的檢測提出了一套有效的解決方法;改進(jìn)的融合顏色信息、邊緣信息以及深度信息的多粒子濾波跟蹤方法的實(shí)現(xiàn)。
　　在本文中，首先對計算機(jī)視

3、覺領(lǐng)域的發(fā)展和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹;其次，對攝像機(jī)模型及立體視覺技術(shù)進(jìn)行了概述以及應(yīng)用;然后，介紹了常用的背景建模方法，著重研究了混合高斯背景建模方法和使用最近M幀信息以及高斯分布權(quán)重信息對混合高斯模型的更新過程進(jìn)行改進(jìn)的內(nèi)容，同時介紹了在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中運(yùn)動目標(biāo)檢測的特定方法以及實(shí)現(xiàn);最后，對常用目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行簡述，著重研究了融合目標(biāo)顏色特征、邊緣特征以及深度特征的多粒子濾波跟蹤算法，并使用該算法作為本文使用的跟蹤方法。
　　通過對實(shí)