智能視頻跟蹤系統(tǒng)中的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)在生活、軍事、交通、商業(yè)、文化交流等多方面具有廣泛的應(yīng)用。它從全人工工作模式發(fā)展到攝像機(jī)替代人眼觀看場景的普通視頻監(jiān)控系統(tǒng)，又發(fā)展到計算機(jī)替代人分析場景、查找異常情況的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，這項(xiàng)技術(shù)越來越趨于成熟。本文研究了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)；對監(jiān)控過程中常遇到的問題進(jìn)行分析處理；并針對三種基本的違規(guī)行為及其組合詳細(xì)介紹了對其判斷和處理方法。
　　 研究了幾種常用運(yùn)動目標(biāo)檢測方法的原理和性能，本文采用了基于高斯背景建

2、模的背景減差法對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測。并用形態(tài)學(xué)原理對檢測結(jié)果進(jìn)行處理，得到較為準(zhǔn)確的運(yùn)動目標(biāo)信息。由于場景的多變性，會產(chǎn)生目標(biāo)運(yùn)動到某一位置時，其形態(tài)特征受到干擾，導(dǎo)致檢測信息的不準(zhǔn)確、并丟失目標(biāo)，產(chǎn)生虛假目標(biāo)。于是本文在系統(tǒng)中融入Mean shift算法，以目標(biāo)的原始特征初始化Mean shift跟蹤模塊，對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，最后結(jié)合Mean shift跟蹤的結(jié)果和前景檢測結(jié)果確定目標(biāo)的位置。基于高斯背景建模算法自身的局限性，當(dāng)背景局部區(qū)域

3、發(fā)生突然變化，如路燈的亮滅等，該算法不能及時更新背景，導(dǎo)致產(chǎn)生虛假目標(biāo)。本文引入相鄰幀間差算法，以幀間差結(jié)果判斷背景是否發(fā)生突變，并提出三種對背景突變和更新背景的方法。當(dāng)多目標(biāo)同時在場景中運(yùn)動時，常會發(fā)生由于相鄰較近，多目標(biāo)被檢測成一個目標(biāo)的情況。如果不對這種情況進(jìn)行處理，會發(fā)生目標(biāo)丟失與產(chǎn)生虛假目標(biāo)的問題。本文提出了基于MS原理的“記事本”算法，以解決簡單的多目標(biāo)合并問題。最后，本文介紹了對違規(guī)方向、穿越警戒線和進(jìn)入警戒區(qū)域行為的判斷