復(fù)雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、目前,隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,智能視頻監(jiān)控在安防領(lǐng)域的重要性日顯突出。作為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究中的兩大基礎(chǔ)問(wèn)題,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的研究一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),其性能優(yōu)劣直接關(guān)系到整個(gè)系統(tǒng)的綜合性能。而由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤關(guān)系密切,目標(biāo)跟蹤往往依賴于目標(biāo)檢測(cè)的結(jié)果,因此把運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤綜合研究具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文主要針對(duì)復(fù)雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤開(kāi)展研究,研究?jī)?nèi)容主要分為以下兩個(gè)方面。

2、r>　　1.針對(duì)在復(fù)雜背景下適應(yīng)性和實(shí)時(shí)性方面表現(xiàn)較好的碼本算法,列出該算法在亮度范圍和顏色距離閾值方面存在的問(wèn)題,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其在實(shí)際應(yīng)用中帶來(lái)的檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確的弊端,并分別從理論和實(shí)驗(yàn)進(jìn)行推理,提出改進(jìn)策略。在亮度范圍方面,針對(duì)算法中由于亮度范圍更新不合理導(dǎo)致的在目標(biāo)檢測(cè)時(shí)出現(xiàn)誤判的現(xiàn)象,通過(guò)引入平均亮度與原算法中的亮度范圍相融合,對(duì)亮度范圍進(jìn)行重新定義,使算法對(duì)存在亮度逐漸變化的場(chǎng)景可以取得更加準(zhǔn)確的檢測(cè)效果;在顏色距離閾值方面,針對(duì)

3、算法在陰暗區(qū)域重復(fù)生成像素值為0的碼字,導(dǎo)致有效碼字不足,帶來(lái)檢測(cè)效果不準(zhǔn)確的問(wèn)題,通過(guò)對(duì)顏色距離加入閾值限定,成功消除了由此帶來(lái)的影響。實(shí)驗(yàn)證明,以上分別從亮度范圍和顏色距離兩方面對(duì)碼本檢測(cè)算法提出的改進(jìn)策略合理有效。
　　2.在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面,使用簡(jiǎn)單高效、在實(shí)時(shí)性方面表現(xiàn)較好的實(shí)時(shí)壓縮跟蹤算法。通過(guò)引入運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,把目標(biāo)檢測(cè)的結(jié)果作為跟蹤的輸入來(lái)源,解決了跟蹤需要人工手動(dòng)選定目標(biāo)的問(wèn)題;同時(shí)基于碼本檢測(cè)結(jié)果,對(duì)跟蹤過(guò)

4、程中出現(xiàn)兩個(gè)或多個(gè)目標(biāo)遮擋時(shí)的特征更新進(jìn)行約束,使得算法在存在目標(biāo)遮擋時(shí)不進(jìn)行分類器更新,而當(dāng)目標(biāo)分離時(shí),使用之前的分類器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類,從而有效解決目標(biāo)遮擋時(shí)跟蹤丟失的問(wèn)題。
　　綜上所述,本文首先對(duì)碼本算法進(jìn)行改進(jìn),提升目標(biāo)的檢測(cè)精度,然后將改進(jìn)后的該算法與壓縮跟蹤算法進(jìn)行銜接,不僅解決了壓縮跟蹤算法存在的目標(biāo)遮擋和非自動(dòng)化問(wèn)題,而且實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜背景下的多目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤。實(shí)驗(yàn)證明,在日常視頻監(jiān)控場(chǎng)景中,該算法能夠滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)