多目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)與跟蹤方法研究及視頻監(jiān)控軟件平臺(tái)的開(kāi)發(fā).pdf

1、視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)重要研究課題,作為智能視頻監(jiān)控中的關(guān)鍵技術(shù),它在智能安防監(jiān)控、智能交通、人機(jī)交互和智能導(dǎo)航等方面有著重要的應(yīng)用價(jià)值。
　　 本論文首先利用運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),包括了背景建模、陰影去除和團(tuán)塊檢測(cè)三個(gè)步驟。背景建模部分論文實(shí)驗(yàn)比較了時(shí)間平均、混合高斯和碼本三種模型,給出了其適用場(chǎng)景。陰影去除部分介紹了三種類(lèi)型四種陰影去除方法,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較,給出了各自的適用情況。團(tuán)塊檢測(cè)部分利用本文提

2、出的形態(tài)學(xué)方法對(duì)前景二值圖像進(jìn)行濾波,并通過(guò)連通域分析,可以較好地避免目標(biāo)分裂和目標(biāo)粘連的情況。
　　 接著,本文介紹了基于顏色直方圖等全局特征和基于圓形頭部輪廓的形狀特征的目標(biāo)跟蹤算法。基于全局特征的跟蹤方法利用了顏色直方圖、模糊顏色直方圖、梯度方向直方圖和LBP紋理直方圖等全局特征對(duì)目標(biāo)外觀進(jìn)行描述,并利用本文給出的關(guān)聯(lián)匹配距離公式給出目標(biāo)相似性度量,最后利用本文給出的運(yùn)動(dòng)跟蹤模型對(duì)目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)跟蹤,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明論文中提出

3、的基于全局特征目標(biāo)跟蹤算法具有較好的跟蹤效果?；谛螤钐卣鞯哪繕?biāo)跟蹤算法主要針對(duì)俯視場(chǎng)景,該場(chǎng)景下頭部輪廓近似為圓形,本文在隨機(jī)Hough變換的基礎(chǔ)上提出了一種快速的圓檢測(cè)算法,利用該圓檢測(cè)算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),并利用本文的跟蹤算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)跟蹤,得到較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
　　 最后,本文針對(duì)視頻跟蹤算法眾多、參數(shù)眾多以及算法和參數(shù)的管理常常給開(kāi)發(fā)者帶來(lái)很大的不便等因素提出了視頻跟蹤軟件架構(gòu),將算法進(jìn)行模塊化封裝,并提供了參數(shù)化配