實(shí)時(shí)視頻中多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤研究.pdf

1、智能視覺監(jiān)控就是要用計(jì)算機(jī)視覺的方法，在不需要人為干預(yù)的情況下，通過對(duì)攝像機(jī)拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中目標(biāo)的定位、識(shí)別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷目標(biāo)的行為，從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發(fā)生的時(shí)候及時(shí)做出反應(yīng)。智能視覺監(jiān)控的一個(gè)主要研究?jī)?nèi)容就是運(yùn)動(dòng)分割和跟蹤。 本論文主要研究了固定場(chǎng)景中多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)及跟蹤方法。分析了目標(biāo)檢測(cè)的常用方法，提出將背景減除與時(shí)間差分方法結(jié)合的檢測(cè)目標(biāo)方法，提高了目標(biāo)檢

2、測(cè)準(zhǔn)確性。研究了基于色度、梯度建立背景模型檢測(cè)目標(biāo)的方法，能實(shí)時(shí)更新背景模型，基本避免場(chǎng)景中光線變化的影響，有效消除了目標(biāo)陰影，能準(zhǔn)確檢測(cè)目標(biāo)，并得到目標(biāo)輪廓及提取視頻目標(biāo)，為下一階段針對(duì)目標(biāo)區(qū)域的處理提供較完整的目標(biāo)信息。 在目標(biāo)跟蹤階段，分析了跟蹤的基本原理。對(duì)目標(biāo)的線性運(yùn)動(dòng)模型，討論了如何應(yīng)用Kalman濾波器得到目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)、預(yù)測(cè)，在目標(biāo)數(shù)據(jù)相關(guān)(匹配)過程中，采用Mahalanobis距離得到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)相似性的度量，提出

3、建立幀間“匹配矩陣”并由匈牙利算法求得對(duì)應(yīng)匹配目標(biāo)。詳細(xì)分析了如何將顏色作為目標(biāo)特征跟蹤：采用顏色直方圖表示目標(biāo)顏色特征，由直方圖相交算法得到顏色相似性度量。給出了基于目標(biāo)模型(運(yùn)動(dòng)、顏色、形狀模型)的跟蹤算法。當(dāng)多目標(biāo)相互遮擋時(shí)，改進(jìn)了基于目標(biāo)模型的跟蹤算法，在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型匹配中，由目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的概率分布特性，產(chǎn)生多個(gè)“虛目標(biāo)”，確定最佳“虛目標(biāo)”恢復(fù)丟失的遮擋目標(biāo)，并通過概率方法分割遮擋目標(biāo)的可見部分，進(jìn)一步確定遮擋目標(biāo)的信息。最后，給