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文檔簡介
1、隨著人類智能時代的到來,傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)已無法滿足人們對監(jiān)控系統(tǒng)的需求,各類智能監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運而生,基于目標(biāo)檢測和跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)是其中的一個重要分支,在公共安全、家庭防盜等場合發(fā)揮著巨大作用。
基于目標(biāo)檢測和跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)全天候自主監(jiān)控,同時對監(jiān)控視野中人或物的行為做出智能識別并做出行為分析。當(dāng)認(rèn)定目標(biāo)行為異常時,能夠自動報警并做出應(yīng)急措施,同時自動鎖定目標(biāo),并記錄目標(biāo)運動軌跡,為后續(xù)調(diào)查事故原因和警方抓捕犯人提供
2、便利。
本文以智能監(jiān)控為主線,圍繞運動目標(biāo)檢測和跟蹤算法展開研究工作。主要內(nèi)容如下:
(1)闡述了智能監(jiān)控在國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r與未來發(fā)展趨勢,介紹了目標(biāo)檢測常用的算法,深入分析了算法的理論基礎(chǔ)和工作過程,分析了各個算法的優(yōu)缺點,并做出了仿真實驗;深入研究學(xué)習(xí)了Mean Shift跟蹤算法、TLD(Tracking-Learning-Detection)跟蹤算法和卡爾曼濾波器跟蹤算法,詳細(xì)講解了其工作原理和流程。
3、 (2)通過分析各個算法的優(yōu)缺點和適用場景,得出了一種算法很難在不同的監(jiān)控環(huán)境中都取得良好的跟蹤效果的結(jié)論。因此,本文針對監(jiān)控系統(tǒng)的需要,結(jié)合各算法的優(yōu)缺點,提出了將卡爾曼濾波和TLD跟蹤算法相結(jié)合的基于卡爾曼濾波的TLD跟蹤算法,通過實驗對比,驗證了該算法具有更好的準(zhǔn)確性和魯棒性。
(3)設(shè)計了智能監(jiān)控系統(tǒng)的硬件和軟件,完成了系統(tǒng)窗口的搭建,并成功將目標(biāo)檢測和跟蹤算法移植到以 Cortex-A9為核心處理器的開發(fā)板中,并針對
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