運(yùn)動(dòng)人體檢測與跟蹤方法研究與應(yīng)用.pdf

1、視頻監(jiān)視技術(shù)是蘊(yùn)涵巨大發(fā)展?jié)摿Φ男屡d科學(xué)研究領(lǐng)域之一，在軌道交通行業(yè)中，其應(yīng)用日益廣泛。本文在分析了軌道交通環(huán)境下的視頻監(jiān)視需求的基礎(chǔ)上，給出了軌道交通車載視頻監(jiān)視系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)；視頻運(yùn)動(dòng)人體檢測和跟蹤技術(shù)是智能視頻監(jiān)視的關(guān)鍵技術(shù)，本文從這兩個(gè)方面的應(yīng)用出發(fā)展開研究。 本文提出了一個(gè)由背景模型、閾值分割、形態(tài)學(xué)濾波、連通域分析、卡爾曼濾波、HSV顏色直方圖匹配等部分組成的運(yùn)動(dòng)人體檢測和跟蹤方法，并針對實(shí)現(xiàn)過程中遇到的問題及難點(diǎn)提

2、出了相應(yīng)的解決方法。 在運(yùn)動(dòng)人體檢測方面，在分析相鄰幀間差分的基本原理以及不足的基礎(chǔ)上，提出改進(jìn)隔幀取三幀圖像差分檢測運(yùn)動(dòng)人體的方法；研究了在靜態(tài)場景下的背景估計(jì)方法和運(yùn)動(dòng)人體的檢測方法，并基于像素點(diǎn)顏色在時(shí)間軸上的變化篩選出背景點(diǎn)建立了統(tǒng)計(jì)學(xué)背景模型，給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及分析。另外，對背景模型檢測結(jié)果易受陰影影響的問題，研究了基于HSV顏色空間的陰影抑制的方法。 在運(yùn)動(dòng)人體跟蹤方面，本文提出了一種卡爾曼濾波與HSV顏色直