視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)跟蹤與計(jì)數(shù).pdf

1、視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)跟蹤與計(jì)數(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容,其目的主要是應(yīng)用圖像處理的方法檢測(cè)出視頻中感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),并給出目標(biāo)的確切位置,同時(shí)反饋給跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行跟蹤,并且統(tǒng)計(jì)出經(jīng)過(guò)某特定區(qū)域目標(biāo)的數(shù)量。該方法具有智能性、靈活性、設(shè)備簡(jiǎn)單等特點(diǎn),因此具有較大的發(fā)展空間。
　　 視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤與計(jì)數(shù)主要由:目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)計(jì)數(shù)三部分組成；其中目標(biāo)檢測(cè)是基礎(chǔ),它直接影響到后續(xù)處理的準(zhǔn)確性；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的

2、跟蹤則要求具有準(zhǔn)確度,能夠在部分遮擋時(shí)目標(biāo)不丟失；而目標(biāo)計(jì)數(shù)則主要是在視頻監(jiān)測(cè)時(shí)對(duì)某物體通過(guò)的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),它同時(shí)要求具有準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
　　 本文介紹了幾種經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法,在目標(biāo)檢測(cè)方面重點(diǎn)研究了光流法、幀間差分法和背景消減法,并對(duì)幀間差分法和背景消減法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。在目標(biāo)跟蹤方面,介紹了相關(guān)法,Snake算法和最大連通區(qū)域與Kalman濾波預(yù)測(cè)相結(jié)合的算法,并對(duì)Snake算法和改進(jìn)的GV

3、F-Snake算法進(jìn)行了仿真。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,傳統(tǒng)Snake算法對(duì)初始位置的選擇具有較高的要求,而且在凹陷的地方不能很好的收斂；GVF-Snake算法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)Snake算法的不足,目標(biāo)的跟蹤精確度更高,但是由于該算法是使用迭代得到目標(biāo)的位置,時(shí)間消耗很大。鑒于此,本文中提出了基于最大連通域和Kalman濾波預(yù)測(cè)相結(jié)合的算法,最大連通區(qū)域能夠去除圖像中較大面積的噪聲,提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性；Kalman濾波預(yù)測(cè)算法對(duì)目標(biāo)部分遮擋具有較好