視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個涉及多學(xué)科的前沿課題，它的發(fā)展有著非常重要的科學(xué)意義和廣闊的應(yīng)用前景。智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤是最基本的兩項(xiàng)核心技術(shù)，在整個監(jiān)控過程中，運(yùn)動目標(biāo)檢測、分類和目標(biāo)跟蹤是一個基礎(chǔ)層次的視覺問題，而行為理解和描述的部分則是高層視覺問題。雖然檢測和跟蹤目標(biāo)是較低水平的計(jì)算機(jī)視覺問題，但它們是更好研究視頻監(jiān)控技術(shù)的先決條件。智能視頻監(jiān)控技術(shù)是目前最廣泛的應(yīng)用之一，體現(xiàn)著未來視頻監(jiān)控系統(tǒng)全面走向數(shù)字化、智能

2、化、多元化的必然發(fā)展趨勢。
　　 本文主要研究了一些安全場所的視頻監(jiān)控技術(shù)。重點(diǎn)研究了靜態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測和目標(biāo)跟蹤這兩個關(guān)鍵技術(shù)，以此希望能夠得到滿足智能視頻監(jiān)控的更為可靠和實(shí)用的算法。主要工作有：
　　 在運(yùn)動目標(biāo)檢測方面，深入的研究了當(dāng)前各種目標(biāo)檢測算法，詳細(xì)介紹了背景差分法、相鄰幀差法、邊緣檢測法的基本原理，并進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)性能分析。在差分法的基礎(chǔ)上，采用了一種基于混合高斯模型的背景差分與邊緣檢測相結(jié)合的方

3、法，該方法克服了不同的場景下視頻圖像中噪聲對目標(biāo)信息的干擾影響，對背景噪聲的魯棒性很大，準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動目標(biāo)的檢測。
　　 在運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方面，本文主要研究了兩種算法：基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法與基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法。文中對這兩種算法進(jìn)行了分別的討論和分析，并對多線索融合的跟蹤方法進(jìn)行了研究。在粒子濾波的框架下，提出了一種自適應(yīng)融合顏色線索、角點(diǎn)和邊緣線索的跟蹤方法。通過仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)，在目標(biāo)跟蹤上，基于多線索融合的方法比