視頻監(jiān)控中多人運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法研究.pdf

1、近年來(lái)安全城市概念逐步深入，尤其在公共場(chǎng)所人流密度大、安全任務(wù)重，需要布設(shè)大量攝像頭實(shí)施全局監(jiān)控，協(xié)助安防。傳統(tǒng)的人工監(jiān)控耗費(fèi)過(guò)多的人力、物力，監(jiān)控智能化已逐步取代人工方式。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤技術(shù)在公共場(chǎng)所的應(yīng)用，可實(shí)時(shí)掌握?qǐng)鼍爸腥藛T運(yùn)動(dòng)情況，為公共場(chǎng)所的安全提供智能化保障。
　　 本文在目標(biāo)檢測(cè)模塊中，比較了傳統(tǒng)幀差法和背景減法在公共場(chǎng)所應(yīng)用環(huán)境下的不足，采用相鄰兩幀圖像鄰域相關(guān)系數(shù)法二值化前景區(qū)域，并設(shè)計(jì)一

2、種適用于此環(huán)境的背景更新策略。首先建立一個(gè)正方形窗口，將待判斷的像素點(diǎn)設(shè)置為該窗口中心位置，計(jì)算窗口范圍內(nèi)兩幀圖像像素值的相關(guān)系數(shù)，經(jīng)過(guò)閾值判斷該像素點(diǎn)是否為前景像素，相關(guān)系數(shù)可以較好地解決噪聲干擾，降低非靜止背景的影響；其次統(tǒng)計(jì)圖像中相同灰度級(jí)像素亮度增益均值，采用增益均值更新背景模型；最后加入運(yùn)動(dòng)估計(jì)機(jī)制降低光照變化對(duì)前景檢測(cè)的誤判率。實(shí)驗(yàn)表明該方法具有較好的噪聲抑制效果，能準(zhǔn)確提取前景，與混合高斯模型相比，本文的背景模型可更好地減

3、少光照變化影響。
　　 在目標(biāo)跟蹤模塊中，針對(duì)人體移動(dòng)過(guò)程中存在尺度變化等非剛性特點(diǎn)，采用基于顏色直方圖的Camshift跟蹤算法，并分析了Camshift跟蹤算法在實(shí)際應(yīng)用中存在的不足：①需人工手動(dòng)標(biāo)記跟蹤目標(biāo)，②容易受到同色背景干擾。對(duì)此做了相應(yīng)改進(jìn)：結(jié)合上述目標(biāo)檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的自動(dòng)標(biāo)記；對(duì)Camshift算法的目標(biāo)顏色建模進(jìn)行改進(jìn)，采用區(qū)域加權(quán)的顏色概率分布模型減少同色背景對(duì)跟蹤造成的干擾。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)遮擋，特征信息減少