視頻監(jiān)控場景中的運(yùn)動(dòng)物體檢測和跟蹤.pdf

1、二十世紀(jì)九十年代以來，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)和多媒體處理技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為安全防范鄰域的一種重要手段正越來越受到人們的重視。而智能交通系統(tǒng)作為視頻監(jiān)控中具有非常重要應(yīng)用價(jià)值的一類，引起了國內(nèi)外研究領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。其核心是運(yùn)動(dòng)物體的檢測、跟蹤和事件分析，涉及了計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別和人工智能等領(lǐng)域的許多核心技術(shù)，是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究課題，同時(shí)具有重大的應(yīng)用價(jià)值。 本論文針對(duì)靜態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)物體的檢測與跟蹤進(jìn)行了深入的研究。

2、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測作為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中視頻處理的基礎(chǔ)，具有非常重要的地位，同時(shí)也是一個(gè)技術(shù)上的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文對(duì)目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法進(jìn)行了概括，在詳細(xì)研究了幾種目標(biāo)檢測方法的基礎(chǔ)上，通過實(shí)驗(yàn)比對(duì)確定采用性能較好的背景差方法，并進(jìn)行了改進(jìn)，給出一種結(jié)合平均法和分塊原理的背景重建算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)算法簡單有效，魯棒性好。 在研究運(yùn)動(dòng)跟蹤的章節(jié)中，首先概括了跟蹤的四類方法，并選擇基于特征的跟蹤方法作為本文的跟蹤方法。然后詳細(xì)討論了基