基于自適應(yīng)跟蹤評價機(jī)制的視頻濃縮技術(shù)的研究.pdf

1、隨著信息化的迅猛發(fā)展以及人們對社會公共安全的日益關(guān)注，以攝像機(jī)為主要媒介的視頻監(jiān)控手段以其豐富、直觀而具體的信息表達(dá)形式越來越得到廣泛認(rèn)可，獲取的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)為人們在安全防范和決策支持方面都起到了舉足輕重的作用。伴隨著數(shù)量急劇增加的監(jiān)控相機(jī)而來的是海量的視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的處理需要耗費(fèi)大量的人力財(cái)力物力，如何從這些數(shù)據(jù)中快速獲取有價值的信息已成為行業(yè)的迫切需求。視頻濃縮技術(shù)作為解決上述問題的有效方法，是對監(jiān)控獲取的原始視頻的高度濃縮，去

2、除大量冗余信息的同時保留視頻中的關(guān)鍵信息，已成為監(jiān)控領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。
　　本研究對運(yùn)動目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤及軌跡提取、軌跡組合優(yōu)化及圖像融合這幾個關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行具體分析及優(yōu)化。本文采用改進(jìn)的視覺背景提取算法實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動目標(biāo)的檢測，完整檢測出運(yùn)動目標(biāo)，抑制了傳統(tǒng)算法中的“鬼影”問題;為了提高跟蹤性能，解決目標(biāo)丟失及濃縮視頻中出現(xiàn)的頻閃效應(yīng)，本文提出一種基于目標(biāo)跟蹤的自適應(yīng)評價機(jī)制，并對評價機(jī)制做出定性及定量分析，設(shè)計(jì)跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)而

3、提出基于跟蹤評價機(jī)制的魯棒跟蹤算法。之后，提取和存儲運(yùn)動目標(biāo)的完整軌跡，并建立軌跡間能量函數(shù)，將求取最優(yōu)軌跡組合的問題轉(zhuǎn)化為求能量函數(shù)最小值的問題，更新能量函數(shù)因子并使用模擬退火算法求取代價函數(shù)的最優(yōu)解。最后根據(jù)最優(yōu)軌跡組合提取出運(yùn)動目標(biāo)，將目標(biāo)區(qū)域與背景圖像融合得到濃縮視頻。為了提高融合效果，消除縫合邊界不自然的現(xiàn)象，提出閾值判斷的方法，生成瀏覽舒適度較高的濃縮視頻。通過對視頻濃縮算法中各個模塊進(jìn)行測試，本文研發(fā)的基于自適應(yīng)跟蹤評價機(jī)