視頻監(jiān)控中遮擋條件下多運動目標跟蹤技術研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是利用計算機視覺和圖像處理的方法對攝像機拍下的圖像序列進行自動分析，實現(xiàn)對場景中運動目標的定位、識別與跟蹤，并在此基礎上對目標的行為進行分析與判斷，從而既能完成日常管理又能在異常情況發(fā)生時及時發(fā)出警報。
　　本文首先對單運動目標跟蹤技術進行研究，采用連續(xù)跟蹤稀疏檢測的跟蹤框架來平衡計算精度與計算代價，通過在線跟蹤來滿足實時性的需要，設計并實現(xiàn)單運動目標的跟蹤系統(tǒng);然后研究了在遮擋條件下多運動目標跟蹤技術，主要是解決各類

2、遮擋檢測與處理問題;最后在單運動目標跟蹤系統(tǒng)的基礎上增加了行人自動檢測模塊、遮擋判斷模塊及遮擋處理模塊。本文的主要工作和成果如下：
　　1.針對傳統(tǒng)的Mean-shift算法在背景與運動目標顏色相似時目標跟蹤丟失問題，提出了一種改進的Mean-shift算法。該算法是利用跟蹤區(qū)域在鄰域的直方圖的反投影，尋找跟蹤區(qū)域內概率較小的連通區(qū)域進行跟蹤，提升了跟蹤的準確度。
　　2.提出了一種將改進的Mean-shift算法與Kalm

3、an濾波器融合的運動目標跟蹤算法。該算法可對跟蹤加入運動目標狀態(tài)預測，并用預測位置作為Mean-shift迭代的初始位置，減少迭代次數(shù)。
　　3.設計并實現(xiàn)了單運動目標跟蹤系統(tǒng)，其中為了增加跟蹤的準確性，還將角點跟蹤、基于在線多示例學習的目標跟蹤算法有機融合到系統(tǒng)中。
　　4.相對于單運動目標跟蹤，多運動目標跟蹤研究的更多的是遮擋檢測及遮擋處理的方法。根據(jù)跟蹤目標被遮擋的程度，采用整體跟蹤和局部特征跟蹤有效結合的方式。提出了