運動人體檢測與跟蹤技術(shù)研究及其應(yīng)用.pdf

1、運動人體的檢測與跟蹤不僅是運動分析和行為識別的重要內(nèi)容，也是計算機視覺的研究重點之一。它在智能安全監(jiān)控、高級人機接口、運動分析等方面有著廣泛的應(yīng)用前景和經(jīng)濟價值。
　　 本文基于《軌道交通監(jiān)控系統(tǒng)的嵌入式技術(shù)應(yīng)用研究(項目編號：06D215003)》這一課題，從無主包裹的檢測和跟蹤需求出發(fā)，在簡述運動人體的檢測和跟蹤技術(shù)并分析相關(guān)檢測和跟蹤算法的優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，提出了相應(yīng)的改進方法，研究了各改進算法的效果，并構(gòu)建了一個運動人體檢

2、測與跟蹤的原型系統(tǒng)，完成了從目標(biāo)檢測到目標(biāo)跟蹤以及最終的行為識別等功能。本文的主要工作如下：
　　 (1)針對固定監(jiān)控場景中背景的復(fù)雜性、光照的時變性、陰影等問題，本文重點研究了利用高斯模型來建立背景模型，并且通過設(shè)定更新參數(shù)，將固定的背景模型轉(zhuǎn)變成可以根據(jù)環(huán)境變化進行動態(tài)地更新，一方面使得運動目標(biāo)的檢測可以更加準(zhǔn)確，另一方面也降低了前景被誤檢為背景的概率。
　　 (2)在用幀差法檢測運動目標(biāo)時，由于檢測到的運動目標(biāo)不完

3、整，因此采用基于OpenCV的幀差法來提取運動目標(biāo)，從而保持目標(biāo)的完整性。另外在具體分析背景減法和光流法各自的優(yōu)缺點之后，提出一種新的結(jié)合背景減法和光流法的運動人體檢測方法。
　　 (3)結(jié)合無主包裹的應(yīng)用需求，在包裹和人體檢測、跟蹤和識別上，一方面嘗試采用模板匹配法來進行檢測，并且根據(jù)匹配度來精確檢測目標(biāo)，同時提出采用多模板匹配來實現(xiàn)實時的跟蹤，多模板的選取可以減少模板更新的環(huán)節(jié)，從而大大減少了計算量。另一方面在運動目標(biāo)的實時