復(fù)雜背景條件下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤作為視頻監(jiān)控中的核心部分,是實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控、目標(biāo)識(shí)別的基礎(chǔ),因此得到了國(guó)內(nèi)外大量研究人員的廣泛關(guān)注,也取得了一定的研究成果。但是在真實(shí)室外復(fù)雜背景條件下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤技術(shù)還不成熟,需要克服光照突變、樹(shù)葉晃動(dòng)、存在遮擋物或多目標(biāo)之間的相互遮擋等因素的干擾,給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測(cè)與穩(wěn)定跟蹤提出了很大挑戰(zhàn)。本文針對(duì)復(fù)雜多變的室外環(huán)境下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤展開(kāi)研究,主要工作及具體內(nèi)容如下:
　　1、搭建目標(biāo)檢測(cè)與跟

2、蹤系統(tǒng)的硬件平臺(tái),提出對(duì)復(fù)雜多變環(huán)境下目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的改進(jìn)。
　　2、對(duì)于動(dòng)態(tài)背景下的目標(biāo)檢測(cè),提出了基于混合高斯背景模型的背景建模方法,能夠應(yīng)用背景減算法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo);提出的基于動(dòng)態(tài)閾值的目標(biāo)分割算法可以減小光照變化帶來(lái)的影響,提高了目標(biāo)檢測(cè)的精度。
　　3、對(duì)于像機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下的目標(biāo)檢測(cè),提出了基于中心區(qū)域背景替換的目標(biāo)檢測(cè)算法,并按照一定的目標(biāo)搜索策略,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)背景下目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測(cè)。
　　4、對(duì)實(shí)驗(yàn)室已有的M

3、SPF跟蹤算法存在的問(wèn)題提出了改進(jìn),一是在光照變化強(qiáng)烈時(shí)采用HS色度直方圖的目標(biāo)匹配算法,減少亮度分量對(duì)目標(biāo)匹配精度的影響,解決了原有算法在經(jīng)過(guò)光照變化區(qū)域時(shí)容易跟丟目標(biāo)的問(wèn)題;二是采用多個(gè)子模塊匹配算法取代單模板匹配算法,克服了原有算法應(yīng)用于存在遮擋物環(huán)境時(shí)不能準(zhǔn)確匹配運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的難題,實(shí)現(xiàn)了多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相互遮擋條件下或者被其他靜止物體遮擋甚至完全被遮擋時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。
　　5、在室外環(huán)境下進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),為復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)檢