智能視頻監(jiān)控中的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的研究.pdf

1、作為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)涉及多學(xué)科的研究前沿，智能視頻監(jiān)控有極其重要的理論科學(xué)研究意義和廣闊的應(yīng)用前景。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤是智能視頻監(jiān)控中兩項(xiàng)基礎(chǔ)的核心技術(shù)，它們是目標(biāo)識(shí)別分類、事件檢測(cè)、行為識(shí)別與分析、視頻圖像的壓縮編碼等高層次的處理基石，也是視頻監(jiān)控系統(tǒng)自動(dòng)化和智能化的關(guān)鍵。如何能夠在各種變化的復(fù)雜環(huán)境里，達(dá)到精確、快速而穩(wěn)定地檢測(cè)和跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的效果仍然是當(dāng)前迫切需要解決的課題。
　　 本文主要研究了智能視頻監(jiān)控

2、中的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法，解決了在部分復(fù)雜壞境下檢測(cè)和跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的問(wèn)題。論文的主要工作包括：
　　 1、概述了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的算法，對(duì)混合高斯模型的基本理論和背景差分法進(jìn)行了討論。針對(duì)傳統(tǒng)混合高斯建模方法的缺點(diǎn)，從混合高斯模型的像素空間相關(guān)性和高斯分量個(gè)數(shù)選擇兩個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)，介紹了一種改進(jìn)的混合高斯建模方法。通過(guò)分塊高斯背景建模和混合高斯模型中高斯分量的自適應(yīng)選擇，改進(jìn)的混合高斯建模方法縮短了視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的時(shí)間，并取得了

3、較好的結(jié)果。
　　 2、對(duì)目前的研究熱點(diǎn)貝葉斯理論的跟蹤進(jìn)行了研究，深入的分析了粒子濾波器的理論和應(yīng)用。并以粒子濾波為框架，在目標(biāo)跟蹤中引入了HSV顏色核直方圖和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。
　　 3、對(duì)多特征融合的跟蹤方法進(jìn)行了分析。針對(duì)復(fù)雜跟蹤背景下單一視覺(jué)信息不能可靠地完成可視目標(biāo)跟蹤的問(wèn)題，在粒子濾波的框架下，提出了一種自適應(yīng)融合顏色特征和紋理特征的跟蹤方法。算法中不采用固定權(quán)值，權(quán)值的更新考慮到