基于視頻監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，是從一系列的圖像序列中檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)，并且給出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在圖像中的位置。在視頻監(jiān)控、智能交通、軍事等領(lǐng)域，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)都得到了廣泛的應(yīng)用，是進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域后續(xù)研究的一個(gè)重要的基礎(chǔ)。本文利用研究的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤內(nèi)容，最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)可以在視頻監(jiān)控中應(yīng)用的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤系統(tǒng)。
　　人們把目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域的技術(shù)分為目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤兩個(gè)方向進(jìn)行研究。本文首先分析當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)算法的特點(diǎn)，并具體分析了常見的光流法、幀差法、

2、背景差分法，并給出了幾種算法的具體實(shí)現(xiàn)方法。針對(duì)常見算法運(yùn)算量大、實(shí)時(shí)性差的特點(diǎn)，將幾種常見算法的各自的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行比較分析，最終采用基于碼本的目標(biāo)檢測(cè)算法。
　　其次，本文分析了目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的幾個(gè)主要算法，基于模板匹配的跟蹤、基于顏色直方圖的跟蹤、基于主動(dòng)輪廓線的跟蹤。在實(shí)際的監(jiān)控中，遮擋、形變、光照變化等環(huán)境因素的影響嚴(yán)重的影響實(shí)際的檢測(cè)和跟蹤效果，針對(duì)這一問題,我們采用一種基于粒子濾波和概率外觀模型的跟蹤算法，經(jīng)過實(shí)際的測(cè)試，跟

3、蹤的準(zhǔn)確率達(dá)到98％以上。
　　再次，為了降低運(yùn)算量、提高算法和系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，我們采用濾波算法先預(yù)測(cè)目標(biāo)可能出現(xiàn)的區(qū)域，從而減少了搜索區(qū)域，降低了運(yùn)算量。常用的濾波算法有線性濾波算法、卡爾曼濾波及其擴(kuò)展算法、粒子濾波算法等。每種濾波算法都有一定的特點(diǎn)，也有一定的適應(yīng)范圍，卡爾曼濾波算法適合于線性的高斯模型，它給出的解總是最優(yōu)的；粒子濾波就可以適用于任何形式的模型。我們采用粒子濾波進(jìn)行目標(biāo)位置的預(yù)測(cè)。
　　最后，利用當(dāng)前研究比