視頻監(jiān)控中的行人檢測(cè)與跟蹤方法研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控與人們的生活聯(lián)系越來(lái)越緊密，已經(jīng)滲透到人們生活的各個(gè)方面，如交通流量統(tǒng)計(jì)、企業(yè)安防、刑偵、銀行監(jiān)控、醫(yī)院等都可以看到視頻監(jiān)控的影響。智能視頻監(jiān)控作為模式識(shí)別領(lǐng)域的重要分支，主要研究的是視頻中的運(yùn)動(dòng)物體，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤。而人是視頻中的人們最關(guān)心的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，通過(guò)對(duì)行人的行為分析，給監(jiān)控者提供可靠、及時(shí)的信息，為人們對(duì)異常事件做出快速的反應(yīng)提供依據(jù)。視頻中行人的檢測(cè)與跟蹤技術(shù)是這一切的基礎(chǔ)，只有有了準(zhǔn)確、魯棒的行人

2、檢測(cè)與跟蹤算法，才能為后面的人體動(dòng)作識(shí)別、人群異常事件檢測(cè)等提供可靠的保障。因此研究視頻中的行人檢測(cè)與跟蹤算法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文總結(jié)分析了常用的視頻中的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法，并提出了改進(jìn)的算法，在多種視頻條件下進(jìn)行了行人檢測(cè)跟蹤的實(shí)驗(yàn)。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　1)詳細(xì)研究了基于膚色的行人檢測(cè)算法，提出了一種利用YCbCr聚類(lèi)圖來(lái)限定膚色區(qū)域的人臉檢測(cè)方法，增強(qiáng)了膚色檢測(cè)在不同光照環(huán)境下的魯棒性。
　　2)詳細(xì)介紹了

3、壓縮感知算法，從兩方面改進(jìn)了基于壓縮感知的目標(biāo)跟蹤算法，一方面是目標(biāo)特征提取，在原始特征的基礎(chǔ)上得到互補(bǔ)的另一種特征，然后采用多特征聯(lián)合的方法描述目標(biāo)和背景，增強(qiáng)目標(biāo)穩(wěn)定性;另一方面是增加檢測(cè)反饋，利用檢測(cè)的結(jié)果修正發(fā)生漂移的目標(biāo);并用OpenMP技術(shù)對(duì)改進(jìn)的壓縮感知跟蹤算法進(jìn)行了并行化處理;對(duì)提出的算法進(jìn)行了不同環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)，證明了算法的有效性和實(shí)時(shí)性。
　　3)針對(duì)視頻跟蹤中目標(biāo)遮擋問(wèn)題，提出了一種粒子濾波算法，該算法用目標(biāo)的

4、混合彩色直方圖作為特征，采用隨機(jī)正太分布的初始化方法和高權(quán)值多復(fù)制的重采樣策略，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法對(duì)遮擋問(wèn)題有很好的魯棒性。
　　4)本實(shí)驗(yàn)室課題組的不同成員分別對(duì)智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的不同技術(shù)進(jìn)行了研究，共同組成了一整套智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，包括前景檢測(cè)與分割、行人檢測(cè)與跟蹤、人體行為識(shí)別、徘徊逗留檢測(cè)、遺留物體檢測(cè)、異常事件發(fā)現(xiàn)等模塊，本文主要完成的是行人檢測(cè)與跟蹤部分，該部分是其他模塊的基礎(chǔ)，本文算法的好壞將直接影響整個(gè)系統(tǒng)的