視頻運動目標檢測與跟蹤算法的研究及其實現(xiàn).pdf

1、視頻運動目標檢測與跟蹤是數(shù)字圖像處理、模式識別以及計算機視覺領域研究的主要內(nèi)容之一。它廣泛應用于安全監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、人機交互等多個領域。同時，運動目標檢測與跟蹤具有較高的學術(shù)價值和理論意義，已經(jīng)成為近年來國際上研究的熱點問題之一。 本課題設計了一個基于云臺的自動檢測與自動跟蹤的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)對動態(tài)背景下單一運動目標進行檢測和提取，并在視頻序列中對運動目標進行跟蹤。其核心主要包括兩個部分：一是運動目標的檢測與提?。欢沁\動目

2、標的跟蹤。運動目標的檢測與提取是目標跟蹤任務的前提，如果提取的目標不正確或不完整，將會對目標跟蹤部分產(chǎn)生極大的影響，甚至不能進行有效跟蹤。 在運動目標檢測部分，本文采用對稱差分法（即三幀差分法），有效地消除運動目標遮擋和避免重現(xiàn)紋理背景。并運用最大類間方差法自適應地提取檢測閾值，有效地抑制了背景對目標的干擾，從而精確地對運動目標進行檢測和提取。 在運動目標跟蹤部分，本文主要討論了CamShift（Continuously

3、 Adaptive MeanShift Algorithm）跟蹤算法。它是一種基于目標顏色特征的跟蹤方法，該方法無參數(shù)，運算速度快，滿足一定的實時性。同時由于物體的顏色信息是物體的固有特征，利用運動目標的顏色特征對運動目標進行跟蹤，具有一定的魯棒性。本文結(jié)合對稱差分法，提出改進的CamShift算法，充分利用運動目標檢測的結(jié)果，實現(xiàn)了目標的自動跟蹤。 最后，將改進的CamShift算法運用到本文設計的系統(tǒng)中，結(jié)合硬件平臺，控制云