視頻監(jiān)控中的運動目標跟蹤與識別研究.pdf

1、智能監(jiān)控視頻作為新一代的安防手段，使用計算機代替人工的工作,對視頻序列進行檢測、分析、跟蹤和識別。隨著“智慧城市”地推行，大量的數(shù)字視頻信息，僅靠人工是無法完成信息分析的工作，可見對智能監(jiān)控視頻技術的研究是十分必要的。
　　計算機視覺技術涉及到很多領域相關知識，如圖像處理、模式識別、人工智能等，目前各個領域的研究已有眾多成果，而監(jiān)控視頻所應用的復雜環(huán)境，并不能簡單照搬各領域成果，其需求與科研需求并不是完全一樣。目標跟蹤與識別需要系

2、統(tǒng)的有良好的實時性和穩(wěn)定性，能在各種復雜場景中都可以快速準確的完成處理，所以魯棒的、實時的算法是目標跟蹤和識別算法研究的重點問題。本文根據(jù)監(jiān)控視頻的需求進行目標跟蹤和識別技術的研究，主要的工作如下：
　　分析對比各種運動目標檢測的算法，提出了一種以背景差為輔助的三幀差法目標檢測算法。該算法利用幀差法實時性好、適應能力強等特點，提出基于幀差法的分塊背景提取法，以改善混合高斯模型背景提取計算復雜、實時性差的問題。針對幀差法在處理顏色相

3、近的物體時易出現(xiàn)空洞，使用背景差法輔助，設置閾值對幀差法檢測性能進行判斷，當幀差法性能差時，使用背景差法。經(jīng)過實驗證明該方法相比傳統(tǒng)算法在檢測率和實時性都有提高。
　　針對監(jiān)控視頻的需求，提出了一種LBP（Local Binary Pattern）紋理和色度相結合特征直方圖，能很好的抑制監(jiān)控視頻中光照問題和遮擋問題。監(jiān)控視頻中物體大小會由遠及近的變化，觀測角度會有部分變化，使用 Camshift算法，來解決這些問題
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