視頻監(jiān)控中基于ICP算法的多目標跟蹤技術研究與實現.pdf

1、隨著經濟社會的不斷發(fā)展，越來越多的監(jiān)控設備被廣泛應用在安全監(jiān)視領域，對智能監(jiān)控系統(tǒng)的需求也越來越大。智能監(jiān)控系統(tǒng)基于計算機視覺技術主要實現對監(jiān)控場景中的目標進行識別和跟蹤。有的智能監(jiān)控系統(tǒng)還能實現更高級功能，例如對目標行為的分析理解，對異常行為的預警報警。智能監(jiān)控也將會隨著智能家居設備的推廣而走進千家萬戶，走進任何需要智能安保的場所。然而，受算法和計算機性能的限制，設計一種穩(wěn)定的魯棒性強的監(jiān)控跟蹤系統(tǒng)依然是該領域的一個難點和熱點。針對監(jiān)

2、控跟蹤系統(tǒng)中的難點，例如，目標檢測、目標跟蹤、光照變化、目標形變等，本文進行了一系列研究，研究內容如下：
　　1.針對目標識別中背景干擾問題，本文設計了一種基于背景差法和ICP算法的目標識別方法。該方法充分利用監(jiān)控視頻單一背景的特點，先從視頻圖像中提取出監(jiān)控區(qū)域的背景，然后使用背景圖像與當前圖像做差值。差值圖像被轉換為點云數據后，通過ICP算法匹配預制的目標模板可以實現目標識別與定位。
　　2.使用基于Kalman濾波的方法

3、實現對目標進行跟蹤。利用Kalman濾波能夠預測目標位置的優(yōu)點，本文設計了一個多目標跟蹤器。跟蹤器通過Kalman濾波預測目標在下一幀圖像中的位置，在這個位置周邊一定區(qū)域檢測并識別目標。檢測到目標后再對Kalman預測的目標位置進行更新。這樣就實現了對多目標既精確又快速地進行跟蹤。
　　3.系統(tǒng)通過匹配多模板的方式識別形態(tài)不一的多目標和目標的形態(tài)變化。系統(tǒng)充分考慮監(jiān)控區(qū)域目標的多樣性，制作多種目標的模板。同時，系統(tǒng)也會兼顧目標在監(jiān)

4、控中的形態(tài)變化，制作各個目標各種形態(tài)的模板。通過多模板的匹配實現多目標跟蹤功能。
　　4.系統(tǒng)設計了有效的方法處理難點問題。通過定時或者手動啟動的方式，系統(tǒng)會自動提取背景，更新背景。同時本文設計了簡單有效的方法解決目標遮擋和目標出入等問題。
　　本文重點研究的是視頻監(jiān)控中多目標的跟蹤問題，主要的創(chuàng)新之處是:利用傳統(tǒng)的ICP算法匹配目標模板匹配和處理后的視頻數據，實現目標識別和定位。設計了Kalman濾波的跟蹤方法，實現對多目