監(jiān)控系統(tǒng)的目標跟蹤算法研究.pdf

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)是安全防范系統(tǒng)的組成部分，廣泛應用于對道路上的車輛、小區(qū)安防、公共場所行人的擁擠狀態(tài)分析及重要場所的流量統(tǒng)計等方面。視頻目標跟蹤是視頻監(jiān)控的一個核心問題，為視頻分析和理解提供重要的數(shù)據(jù)依據(jù)。本課題主要研究視頻監(jiān)控技術中的目標跟蹤算法。
　　 本文首先研究了監(jiān)控圖像的增強處理技術，圖像增強屬于圖像處理系統(tǒng)的預處理階段。主要對圖像灰度處理、圖像的平滑以及銳化進行了一定的理解和分析，并通過實驗對這三種技術進行了比對和分析。

2、介紹了運動目標的檢測技術的一些理論，分析在動態(tài)背景和靜態(tài)背景下兩種不同情況的檢測技術，并詳細講解了目標跟蹤原理和幾種常用目標跟蹤算法的實現(xiàn)，為研究目標跟蹤技術的核心內(nèi)容奠定了必要的基礎。運動目標跟蹤算法是本文研究的核心內(nèi)容，詳細研究了兩種運動目標的跟蹤算法：卡爾曼濾波和均值偏移(Mean Shift)跟蹤算法。首先我們對卡爾曼濾波和均值偏移(Mean Shift)兩種跟蹤算法的理論基礎進行了詳細的研究，并且分析了兩種跟蹤算法的跟蹤流程，

3、在此基礎上，對兩種跟蹤算法的優(yōu)缺點進行了分析和比較，并分別給出兩種跟蹤算法所適合的條件。在理解兩種算法的原有理論基礎上，對這兩種跟蹤算法進行了一定的改進和優(yōu)化，并且提出結(jié)合卡爾曼濾波的均值偏移(Mean Shift)跟蹤算法，這些都使實際的跟蹤效果得到了大幅度的改善，提高了跟蹤系統(tǒng)的性能。對各種跟蹤算法進行了大量的仿真實驗，并根據(jù)實驗的效果對這些算法進行了比較和分析，最得出客觀而有效的結(jié)論。本文的研究為視頻監(jiān)控系統(tǒng)和設備的整體性能提升創(chuàng)