基于目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、隨著人類智能時(shí)代的到來(lái)，傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)已無(wú)法滿足人們對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的需求，各類智能監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，基于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)是其中的一個(gè)重要分支，在公共安全、家庭防盜等場(chǎng)合發(fā)揮著巨大作用。
　　基于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)全天候自主監(jiān)控，同時(shí)對(duì)監(jiān)控視野中人或物的行為做出智能識(shí)別并做出行為分析。當(dāng)認(rèn)定目標(biāo)行為異常時(shí)，能夠自動(dòng)報(bào)警并做出應(yīng)急措施，同時(shí)自動(dòng)鎖定目標(biāo)，并記錄目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，為后續(xù)調(diào)查事故原因和警方抓捕犯人提供

2、便利。
　　本文以智能監(jiān)控為主線，圍繞運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法展開研究工作。主要內(nèi)容如下：
　　(1)闡述了智能監(jiān)控在國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，介紹了目標(biāo)檢測(cè)常用的算法，深入分析了算法的理論基礎(chǔ)和工作過(guò)程，分析了各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并做出了仿真實(shí)驗(yàn)；深入研究學(xué)習(xí)了Mean Shift跟蹤算法、TLD(Tracking-Learning-Detection)跟蹤算法和卡爾曼濾波器跟蹤算法，詳細(xì)講解了其工作原理和流程。
　

3、　(2)通過(guò)分析各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景，得出了一種算法很難在不同的監(jiān)控環(huán)境中都取得良好的跟蹤效果的結(jié)論。因此，本文針對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的需要，結(jié)合各算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了將卡爾曼濾波和TLD跟蹤算法相結(jié)合的基于卡爾曼濾波的TLD跟蹤算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，驗(yàn)證了該算法具有更好的準(zhǔn)確性和魯棒性。
　　(3)設(shè)計(jì)了智能監(jiān)控系統(tǒng)的硬件和軟件，完成了系統(tǒng)窗口的搭建，并成功將目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法移植到以 Cortex-A9為核心處理器的開發(fā)板中，并針對(duì)