基于全景視覺引導(dǎo)的動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)研究.pdf

1、視頻監(jiān)控是安全防范系統(tǒng)的重要組成部分，它是一種防范能力較強(qiáng)的綜合系統(tǒng)，以其直觀、準(zhǔn)確、及時(shí)和信息內(nèi)容豐富而廣泛應(yīng)用于軍事、海關(guān)、公安、消防、林業(yè)、堤壩、機(jī)場(chǎng)、鐵路、港口、城市交通等眾多公眾場(chǎng)合。本文所研究的基于全景視覺引導(dǎo)的動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)研究是一種智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以自動(dòng)檢測(cè)全景視場(chǎng)內(nèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并跟蹤，計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所在的位置同時(shí)控制運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，抓取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像、保存目標(biāo)信息。
　　動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)始終是計(jì)算機(jī)

2、視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)內(nèi)容之一，同時(shí)也是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的核心算法之一。動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的研究?jī)?nèi)容主要包括：圖像的采集、圖像處理、圖像分割和目標(biāo)跟蹤四個(gè)部分，因此準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)是后續(xù)其他工作的基礎(chǔ)，也是展開其他工作的前提之一。基于非參數(shù)模型的核密度估計(jì)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法具有檢測(cè)效果良好、靈活性高、適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)不需要參數(shù)初始化和復(fù)雜的參數(shù)更新算法的優(yōu)點(diǎn)，使其在實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域應(yīng)用中具有很大潛力，核密度估計(jì)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法中的高斯核密度估計(jì)動(dòng)目

3、標(biāo)檢測(cè)算法以其完美的概率特性和有效的窗寬選擇方式而得到廣泛的應(yīng)用。本文主要的研究?jī)?nèi)容是研究高斯核密度動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，指出其不足指出然后提出一種性能優(yōu)良的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。
　　論文首先介紹了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)和全景視覺技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，捋清檢測(cè)算法中各個(gè)重要算法的概念、優(yōu)缺點(diǎn)和適合應(yīng)用的場(chǎng)所，對(duì)全景視覺技術(shù)進(jìn)行深入研究，分析基于圖像拼接技術(shù)的全景視覺系統(tǒng)和基于折反射的全景視覺系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)，指出折反射全景視覺系統(tǒng)更加適

4、合應(yīng)用在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)中。然后對(duì)主流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，即混合時(shí)域差分法、混合高斯模型法和核密度估計(jì)檢測(cè)法進(jìn)行深入分析，并通過具體實(shí)驗(yàn)進(jìn)行性能測(cè)試，得出可靠的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，然后用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)各個(gè)算法進(jìn)行對(duì)比分析，指出各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)合，并為本論文提出的改進(jìn)算法提出現(xiàn)實(shí)依據(jù)和實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。
　　其次為了克服原核密度估計(jì)目標(biāo)檢測(cè)算法運(yùn)算量大、實(shí)時(shí)性不高的缺點(diǎn)，提出一種基于典型采樣和多樣性權(quán)值的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，該方法完全舍掉了原始樣本

5、從而在根本上減少了算法的運(yùn)算量；同時(shí)為了彌補(bǔ)樣本丟失帶來的負(fù)面影響，提出多樣性權(quán)值算法，為該算法提供了有力補(bǔ)充；針對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景背景不斷變化的特定情況，提出一種新的樣本更新方法即間接樣本更新方法，該方法不但可以根據(jù)背景變化快速更新樣本信息，而且可以同時(shí)增強(qiáng)算法的抗干擾能力。根據(jù)核密度估計(jì)算法與其樣本息息相關(guān)的特性提出一種基于樣本的域值分割算法，該算法能很好與核密度估計(jì)算法融合。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該改進(jìn)算法的有效性。
　　再次深入分析全

6、景相機(jī)的成像原理和云臺(tái)相機(jī)的動(dòng)態(tài)性能，建立全景坐標(biāo)系和云臺(tái)坐標(biāo)系，并實(shí)現(xiàn)兩個(gè)坐標(biāo)系的空間坐標(biāo)變換。根據(jù)實(shí)際的云臺(tái)相機(jī)性能來設(shè)計(jì)云臺(tái)自動(dòng)調(diào)焦算法、轉(zhuǎn)速控制算法和目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)算法，在兼顧了實(shí)時(shí)性的情況下保證了云臺(tái)控制算法的有效性，同時(shí)矯正了云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)滯后帶來的云臺(tái)跟蹤滯后的偏差，使云臺(tái)的跟蹤效果更加精確。
　　最后在目標(biāo)各種運(yùn)動(dòng)軌跡的情況下，通過總體實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證云臺(tái)跟蹤的實(shí)際效果，通過具體的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比，用實(shí)際數(shù)據(jù)證明了算法的有效性