智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在實(shí)際生活中有廣泛的應(yīng)用，它通過(guò)對(duì)視頻圖像的分析處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤，并在此基礎(chǔ)上對(duì)目標(biāo)行為作出分析與處理，因此受到人們的重視與青睞。本文通過(guò)改進(jìn)部分主流算法，提高了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤時(shí)的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性，最后在基于OpenCV的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)并實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)的功能。OpenCV是一個(gè)很好的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，而且也是完全免費(fèi)的開(kāi)源產(chǎn)品，使用它可以省去大量視頻圖像處理前的準(zhǔn)備工作，非常便于智能視頻監(jiān)

2、控系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)是后續(xù)目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)，也是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)分析與處理的關(guān)鍵。本文使用三幀差法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，并與基于改進(jìn)Canny算子的圖像邊緣檢測(cè)算法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的提取。在目標(biāo)跟蹤方面，本文使用了改進(jìn)的CamShift算法來(lái)解決圖像背景因含有類(lèi)膚色區(qū)域而導(dǎo)致跟蹤錯(cuò)誤的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能較好的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤功能，同時(shí)也具有較好的實(shí)時(shí)性與魯棒性。
　　本文的工作主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：

3、　　（1）簡(jiǎn)要介紹了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的原因，分析了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)，闡明智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究的必要性。
　?。?）研究智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤的算法思想，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證優(yōu)化后算法的可行性與優(yōu)越性。
　?。?）提出了基于OpenCV的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的系統(tǒng)框架，在需求分析與系統(tǒng)流程的基礎(chǔ)上，將各個(gè)功能進(jìn)行模塊化，并對(duì)其進(jìn)行分析與設(shè)計(jì)。
　　（4）結(jié)合 MFC、S