智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、基于計(jì)算機(jī)視覺的智能視頻分析融合了圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、自動(dòng)控制及數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的技術(shù)，具有重要的科學(xué)意義和廣闊的應(yīng)用前景。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展以及安全形勢的迫切需要，人們對安防設(shè)備的性能要求日益提高。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)的自動(dòng)化、智能化是未來的發(fā)展方向。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤是視頻監(jiān)控中的一個(gè)重要任務(wù)，它是后續(xù)各種高級(jí)處理的基礎(chǔ)，如模式識(shí)別、行為分析等?，F(xiàn)實(shí)的監(jiān)控環(huán)境往往是錯(cuò)綜復(fù)雜、變化無常的，探

2、求能夠從容應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境的各種變化，快速、準(zhǔn)確而穩(wěn)定的檢測和跟蹤目標(biāo)的方法是該課題的主要研究內(nèi)容。 本論文以實(shí)現(xiàn)智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)這一背景為基礎(chǔ)，重點(diǎn)針對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測和跟蹤這兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，以期獲得滿足智能視頻監(jiān)控更為實(shí)用的算法，以及系統(tǒng)整體的閉環(huán)控制方法。論文針對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法及其發(fā)展進(jìn)行了全面的綜述。首先，回顧了若干常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法，包括光流法、時(shí)域差分法、背景差分法，并闡述了基于高斯背

3、景建模的前景檢測方法；然后，對常用的跟蹤算法作出了分類，并深入討論了Mean Shift 理論及相關(guān)的目標(biāo)跟蹤算法。針對這些算法，探討了各方法的原理，并分析、比較它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。 在此基礎(chǔ)上，論文完成了三個(gè)方面的工作：結(jié)合幀差法和CAMShift 算法，設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法。首先用時(shí)間連續(xù)的三幀雙差分對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和提取，自動(dòng)的選取跟蹤框；再通過CAMShift 算法計(jì)算目標(biāo)的精確位置并調(diào)整跟蹤窗口

4、大小。將上述改進(jìn)的目標(biāo)檢測與跟蹤算法完成了在DSP上的實(shí)現(xiàn)，并設(shè)計(jì)了一個(gè)由DM642-PCI 開發(fā)板和伺服機(jī)云臺(tái)組成的閉環(huán)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先自動(dòng)檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，再在每一幀中通過CAMShift 算法計(jì)算目標(biāo)的精確位置；最后將目標(biāo)質(zhì)心與視野中心的偏差信息轉(zhuǎn)化成控制協(xié)議，通過串口發(fā)送，驅(qū)動(dòng)云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)來改變攝像機(jī)視野，使目標(biāo)始終可見。利用CCS2.2 開發(fā)環(huán)境，在以TMS320DM642為核心的硬件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的軟件算法。設(shè)計(jì)了一種高速球形

5、攝像機(jī)PTZ 跟蹤的控制策略。球形攝像機(jī)機(jī)能在水平、垂直、光軸三個(gè)方向運(yùn)動(dòng)，360°范圍全方位高速旋轉(zhuǎn)。在球機(jī)機(jī)械參數(shù)未知的情況下，通過控制球機(jī)做間歇性轉(zhuǎn)動(dòng)，調(diào)整球機(jī)P/T 方向姿態(tài)角度使被跟蹤對象始終可見；當(dāng)視野中心對準(zhǔn)目標(biāo)后，控制球機(jī)開始進(jìn)行變倍動(dòng)作對圖像縮放，可以觀察或抓拍目標(biāo)局部細(xì)節(jié)。同時(shí)，針對球機(jī)變倍控制中跟蹤窗口大小自適應(yīng)調(diào)整的問題，利用SIFT 特征匹配算法設(shè)計(jì)了一種計(jì)算球機(jī)變倍率的方法，并給出 了一種在RGB 顏色模型中

6、基于Mean Shift的跟蹤算法。基于PELCO協(xié)議，利用VS2005和OpenCV軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了PTZ 跟蹤的整體流程。 論文的主要研究集中在算法和系統(tǒng)控制流程設(shè)計(jì)上，而對它們結(jié)合硬件的實(shí)現(xiàn)為實(shí)驗(yàn)性的工作，搭建了系統(tǒng)平臺(tái)。為了發(fā)揮DSP的強(qiáng)大性能，還需對嵌入式軟件進(jìn)一步優(yōu)化，而這是個(gè)非常需要時(shí)間和工程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的工作。對于球機(jī)PTZ 跟蹤策略，通過實(shí)驗(yàn)證明能有效、實(shí)時(shí)的跟蹤目標(biāo)，并能夠控制球機(jī)放大拍攝目標(biāo)的局部細(xì)節(jié)，在犯罪取