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文檔簡介
1、近幾十年隨著人口的急劇增長,加上經(jīng)濟(jì)的快速增長使得都市化現(xiàn)象日益嚴(yán)重,在給人民生活帶來便利的同時也帶來了安全隱患。隨著社會安全事件接連不斷地發(fā)生,人們對安全的需求越來越大。隨著圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,智能視頻監(jiān)控技術(shù)作為一種安防的有效手段,正越來越受到人們的重視。基于圖像的目標(biāo)跟蹤、人群密度估計(jì)等技術(shù)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)問題,是更高層次的行為分析技術(shù)與行為識別技術(shù)的基礎(chǔ)。本文針對基于圖像的目標(biāo)跟蹤技術(shù)、人群密度估計(jì)技術(shù)進(jìn)行了比較深入
2、的研究,對前人的工作做了系統(tǒng)性總結(jié),并針對一些不足做了相應(yīng)改進(jìn)。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴分析了粒子濾波跟蹤算法在目標(biāo)后驗(yàn)概率分布呈多模態(tài)時重要性重采樣的無力以及過分依賴單一運(yùn)動模型這兩個不足,分別提出了自適應(yīng)重采樣算法和變結(jié)構(gòu)多運(yùn)動模型算法來改進(jìn)粒子濾波算法,提高粒子濾波算法的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。⑵針對日常應(yīng)用背景的多目標(biāo)跟蹤問題,引入了經(jīng)典的JPDA算法,指出了其量測缺乏圖像信息的不足,提出了基于量測擴(kuò)展思想的改進(jìn) JPDA多目
3、標(biāo)算法,它是一種通用方法,可根據(jù)不同場景選擇合適圖像信息進(jìn)行擴(kuò)展。本文選取了顏色信息擴(kuò)展到量測中,使其在計(jì)算關(guān)聯(lián)概率矩陣時充分考慮了顏色信息,提高了關(guān)聯(lián)概率的準(zhǔn)確度,有效實(shí)現(xiàn)了多目標(biāo)跟蹤。⑶在人群密度估計(jì)方面,分析了像素統(tǒng)計(jì)特征與紋理特征兩大經(jīng)典算法各自的優(yōu)缺點(diǎn),并闡述了兩大算法在各種密度場景下的互補(bǔ)性,提出了融合像素統(tǒng)計(jì)特征與紋理特征進(jìn)行人群密度估計(jì)的算法。⑷針對每個議題,都收集了相關(guān)領(lǐng)域的權(quán)威測試視頻庫,并進(jìn)行了詳盡的仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)
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