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文檔簡(jiǎn)介
1、復(fù)雜場(chǎng)景下的視覺跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺中重要的研究方向之一,其在技術(shù)上涉及到圖像處理、模式識(shí)別以及人工智能等諸多領(lǐng)域,在學(xué)術(shù)研究和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中都有著廣泛的應(yīng)用,因而具有重要的研究?jī)r(jià)值。在基于橫向項(xiàng)目-室內(nèi)辦公場(chǎng)景下的行人監(jiān)控系統(tǒng)為研究背景的課題下,詳細(xì)研究和分析了在攝像頭靜止俯視情況下魯棒的視覺跟蹤技術(shù)。主要工作有以下幾個(gè)方面:
(1)對(duì)于室內(nèi)辦公環(huán)境這種復(fù)雜場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題,論文詳細(xì)研究和分析了ViBE算法、稠密光流法和
2、基于高斯混合模型的背景減除法,并對(duì)這三種方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)照,選取了各性能都比較均衡的高斯混合模型算法作為最終的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。同時(shí),為了克服室內(nèi)燈光造成的陰影問(wèn)題,在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊中融入了陰影檢測(cè)算法,有效地解決了陰影帶來(lái)的前景噪音問(wèn)題。而且為了后續(xù)跟蹤能夠穩(wěn)定持續(xù)的進(jìn)行,將被跟蹤的目標(biāo)對(duì)象反饋到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的背景更新模塊,有效避免了被跟蹤目標(biāo)因靜止而融入到背景模型當(dāng)中的問(wèn)題。
(2)固定攝像頭以45度角俯視架設(shè)在高度為
3、3-4米的室內(nèi)辦公環(huán)境中,對(duì)室內(nèi)辦公環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。室內(nèi)辦公人員互相靠近時(shí),在視頻圖像中,人頭基本不會(huì)發(fā)生遮擋或者只有微小的遮擋。因此,在視覺跟蹤框架中融入了Adaboost人頭分類器,有效規(guī)避了人體遮擋問(wèn)題,為了使得人頭分類器能夠穩(wěn)定持續(xù)的工作,引入特征光流跟蹤和Hough圓檢測(cè)模塊,與Adaboost人頭分類器形成互補(bǔ)。
(3)針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的視覺跟蹤問(wèn)題,采用基于自適應(yīng)顏色屬性的視覺跟蹤算法,使得系統(tǒng)能夠?qū)ΡO(jiān)控視頻進(jìn)行
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