紅外視頻人體目標(biāo)智能跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、紅外成像是依靠紅外傳感器的熱成像性能來(lái)獲取圖像的,只取決于物體的溫度和其所輻射的熱量。相對(duì)于可見(jiàn)光成像,紅外成像具有獨(dú)特的夜視性能,可以在煙霧、光線不足的條件下獲取目標(biāo)信息?；诩t外圖像的目標(biāo)跟蹤技術(shù)在紅外制導(dǎo)、偵察等軍事領(lǐng)域以及視頻監(jiān)控、輔助駕駛等民用領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用。人體目標(biāo)作為環(huán)境中最主要、最活躍的因素,一直以來(lái)都是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),而人體目標(biāo)的非剛體性,加之紅外圖像自身的缺點(diǎn),使得基于紅外圖像的人體目標(biāo)跟蹤充滿了困難

2、與挑戰(zhàn)。
　　本課題是對(duì)紅外視頻人體目標(biāo)智能跟蹤技術(shù)的研究,旨在開(kāi)發(fā)可行的、穩(wěn)定的、具有魯棒性的紅外人體目標(biāo)跟蹤算法,并將跟蹤算法融入云臺(tái)的控制,最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)于人體目標(biāo)的自動(dòng)跟蹤。
　　在算法研究方面,首先,對(duì)基于紅外圖像的人體目標(biāo)跟蹤的特點(diǎn)與難點(diǎn)進(jìn)行了深入分析,結(jié)合跟蹤系統(tǒng)對(duì)于實(shí)時(shí)性的較高要求選擇Mean Shift作為本次跟蹤算法的理論基礎(chǔ),并分析了Mean Shift算法原理及其各項(xiàng)參數(shù)的設(shè)置;然后,針對(duì)Mean S

3、hift算法的不足做出了改進(jìn),提出了邊界約束的Mean Shift紅外人體目標(biāo)跟蹤方法和Mean Shift與卡爾曼濾波結(jié)合的跟蹤方法,前者通過(guò)各向異性擴(kuò)散,并聯(lián)合紅外圖像的梯度與亮度信息來(lái)獲取目標(biāo)邊界,自適應(yīng)調(diào)整核窗寬,從而利用均值漂移策略進(jìn)行紅外人體目標(biāo)跟蹤;后者利用卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)目標(biāo)位置,將預(yù)測(cè)位置作為Mean Shift迭代的起始點(diǎn),解決了目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)問(wèn)題,并將Bhattacharyya系數(shù)作為目標(biāo)遮擋的判定依據(jù),提出了遮擋情

4、況下的跟蹤策略,另外,針對(duì)目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)間隱藏問(wèn)題提出了相應(yīng)策略,實(shí)驗(yàn)表明該方法提高了跟蹤算法的魯棒性。
　　在跟蹤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方面,首先,介紹了跟蹤系統(tǒng)的硬件構(gòu)成,由ThermoVision A40紅外熱像儀、二維組合式云臺(tái)以及PC機(jī)組成;接著,給出了跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)流程并對(duì)系統(tǒng)各個(gè)模塊的功能進(jìn)行了描述;然后,將跟蹤算法融入云臺(tái)的控制,給出了云臺(tái)運(yùn)動(dòng)的控制策略,將圖像區(qū)域進(jìn)行劃分,利用人體目標(biāo)位置的所在區(qū)域來(lái)控制云臺(tái)水平框和俯仰框的運(yùn)動(dòng),以