基于視頻的人體多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、基于視頻的人體多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)研究的重要課題,提取多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡不僅是目標(biāo)行為分析的研究對(duì)象,也是機(jī)器視覺分析的重要輸入數(shù)據(jù),比如運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模式理解、運(yùn)動(dòng)行為分析等等?；谝曨l的人體多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤技術(shù)主要運(yùn)用在視頻監(jiān)控、國防、工業(yè)控制、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施保護(hù)和先進(jìn)人機(jī)交互系統(tǒng)。
　　本文提出一種實(shí)時(shí)的多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法。首先,多目標(biāo)檢測(cè)部分,設(shè)計(jì)一種采用雙邊濾波技術(shù)的雙自適應(yīng)目標(biāo)檢測(cè)算法,主要解決室外光照背景下目標(biāo)檢測(cè)的問題

2、。雙邊濾波不僅濾除圖像噪聲,還能較好保持圖像邊緣,尤其對(duì)于能發(fā)生變形的人體類目標(biāo),能夠?yàn)楹罄m(xù)目標(biāo)跟蹤提供較好的邊緣信息。雙自適應(yīng)是自適應(yīng)背景更新及動(dòng)態(tài)閾值自適應(yīng)的分時(shí)運(yùn)用,主要用于縮短算法運(yùn)算時(shí)間,增強(qiáng)算法實(shí)時(shí)性。利用連續(xù)三幀間差分法確定背景更新時(shí)機(jī),量化光照變化以判斷光照變化情況。當(dāng)光照發(fā)生全局劇烈變化時(shí),利用背景更新的差分算法提取目標(biāo)前景;當(dāng)光照變化微弱時(shí),采用動(dòng)態(tài)閾值更新的圖像差分法提取目標(biāo)區(qū)域。多目標(biāo)的檢測(cè)與標(biāo)記技術(shù)是多目標(biāo)跟蹤

3、技術(shù)實(shí)現(xiàn)的前提,通過目標(biāo)分類提取,得到目標(biāo)編號(hào)與外接矩形,作為目標(biāo)跟蹤的預(yù)處理參數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能實(shí)現(xiàn)不同全局光照突變下靜態(tài)背景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取。
　　多目標(biāo)跟蹤技術(shù)主要在檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn),通過良好的目標(biāo)檢測(cè)效果提取目標(biāo)特征參數(shù),為多目標(biāo)跟蹤的實(shí)現(xiàn)提供良好的輸入?yún)?shù)。本文采用一種基于檢測(cè)的多目標(biāo)跟蹤技術(shù),設(shè)計(jì)目標(biāo)狀態(tài)矩陣,通過目標(biāo)狀態(tài)矩陣判斷目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),同時(shí),設(shè)計(jì)一種基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息的搜索框,減小跟蹤搜索時(shí)間,加快目標(biāo)匹

4、配速度。針對(duì)目標(biāo)是否發(fā)生遮擋,采用不同的跟蹤算法。當(dāng)目標(biāo)未發(fā)生遮擋,即處于相互孤立運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí),采用基于自適應(yīng)搜索框的最近鄰算法;當(dāng)目標(biāo)發(fā)生遮擋,采用基于自適應(yīng)搜索框的中心區(qū)域特征匹配跟蹤算法,提取目標(biāo)中心區(qū)域HSV顏色空間中H分量,H分量能克服一定的光照對(duì)顏色的影響。依據(jù)目標(biāo)遮擋程度情況,對(duì)目標(biāo)中心區(qū)域進(jìn)行有限度縮放,對(duì)于二次縮放后特征匹配仍然失敗,此時(shí),判斷目標(biāo)發(fā)生嚴(yán)重遮擋,合并遮擋目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法能較好應(yīng)用于固定攝像頭的