基于視頻序列的運動物體檢測與跟蹤.pdf

1、隨著自動化水平的日益提高，以及圖像處理、模式識別和計算機視覺領域的研究逐步成熟，視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到越來越廣泛的應用?，F(xiàn)在社會上一些重要金融機構如銀行的金庫和一些存放機密文件資料的部門屢屢遭到犯罪分子的盜竊和破壞，由此引起嚴重的損失。如何在這些環(huán)境條件下提供更安全的保障成了亟需解決的問題。其中在視頻圖像序列中對特定目標進行檢測和跟蹤成為這些部門進行安全監(jiān)控中的關鍵一環(huán)。本研究提出一種基于視頻序列的運動物體檢測與跟蹤算法。該算法主要包含了兩大

2、部分：運動物體檢測和運動物體跟蹤。該算法首先通過動態(tài)背景更新和基于HSI模型的亮度通道投影差分算法進行運動物體快速檢測定位，在此基礎上用人體的質心代替運動人體進行跟蹤，并分遮擋和未遮擋情況各自采用不同的方法對運動物體的質心進行實時跟蹤。 ⑴在運動物體檢測部分，視頻監(jiān)控系統(tǒng)中檢測運動物體常用背景減除法，但背景減除法在檢測物體時會受到光照變化而影響檢測結果。對此，采用動態(tài)背景更新算法來減小光照變化對檢測的影響，并根據HSI模型中的亮

3、度分量能完全代表RGB圖像的灰度信息的特點，本文提出了基于HSI模型的亮度通道投影差分算法，通過對前景與背景亮度分量圖進行累加投影而求取相差部分，再對累加投影差值圖進行陰影消除與高斯平滑濾波，從而定位運動物體。 ⑵在運動物體跟蹤部分，采用對人體質心跟蹤來代替對運動人體本身跟蹤的方法，并主要對運動物體間互遮擋時的跟蹤進行討論。在未發(fā)生互遮擋時的運動物體跟蹤采用本文基于動態(tài)背景更新的運動物體檢測算法來實現(xiàn)質心跟蹤，而互遮擋時則采用基