基于多特征融合的目標檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、目標檢測與跟蹤方法是計算機視覺領(lǐng)域一個重要的分支。近年來，隨著我國大力推進“平安城市”建設(shè)，智能視頻監(jiān)控越來越受到人們的關(guān)注。在社會治安管理和社會防控方面，平安城市綜合管理信息公共服務(wù)平臺可以對監(jiān)控場景中的目標進行檢測與分析，當(dāng)發(fā)生異常情況時可以實現(xiàn)自動報警并記錄信息，從而節(jié)省了大量人力、物力，加快了城市安全系統(tǒng)建設(shè)。另外，目標檢測和跟蹤在軍事制導(dǎo)、機器人研究中也起著至關(guān)重要的作用。
　　本文首先粗略檢測出前景目標，針對經(jīng)典運動檢

2、測對光照變化、陰影等復(fù)雜環(huán)境出現(xiàn)的誤檢測現(xiàn)象，基于VIBE背景減除方法，提出了一種結(jié)合顏色和SILTP紋理的陰影消除算法，提高目標區(qū)域的定位精度，為后續(xù)的目標跟蹤打下基礎(chǔ);其次，由于傳統(tǒng)特征提取方法速度慢并且在復(fù)雜環(huán)境中往往會丟失跟蹤目標，提出一種LBP紋理與改進FAST角點算法相結(jié)合的混合特征，實現(xiàn)了對目標的準確跟蹤;最后，在目標跟蹤算法中，針對原有Meanshift算法中核函數(shù)帶寬固定無法適應(yīng)目標尺度變化、相似度匹配僅僅采用前一幀目

3、標位置展開而沒有對目標位置的預(yù)測功能以及基于統(tǒng)計顏色作為特征在相似背景下區(qū)分度極度下降等三種缺點，本文加入感興趣區(qū)域運動檢測以去除干擾背景并采用Kalman濾波器對目標位置進行預(yù)測。相對于傳統(tǒng)的均值漂移算法，在保持計算量的基礎(chǔ)上，改進的算法解決了目標因遇到大面積遮擋或背景干擾而跟蹤丟失的問題。
　　本文在VS2010平臺下，使用OPENCV庫仿真實現(xiàn)了提出的算法。經(jīng)驗證，本文算法能實時完成目標的檢測與跟蹤任務(wù)，實現(xiàn)了多目標的正確跟