基于Mean Shift算法的目標(biāo)跟蹤在安防系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)是安全防范系統(tǒng)的重要組成部分,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能最大限度地減少人為干預(yù),提高監(jiān)控效率,減輕人的工作負(fù)擔(dān)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤技術(shù)是智能視頻監(jiān)控中的關(guān)鍵技術(shù),因此目標(biāo)跟蹤技術(shù)在智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域中有著廣泛應(yīng)用前景和實(shí)用價(jià)值。
　　 本文先總結(jié)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的研究背景、研究現(xiàn)狀及在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用的意義,概述運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)和跟蹤的理論研究。
　　 討論了MeanShift算法及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用。通過(guò)實(shí)驗(yàn)得

2、出以下結(jié)論:(1)采用MeanShift算法跟蹤目標(biāo)時(shí),當(dāng)目標(biāo)和背景的區(qū)分性大,目標(biāo)特征明顯,相鄰兩幀區(qū)域有一定程度的重疊,并且在目標(biāo)區(qū)域中不出現(xiàn)相似干擾物時(shí),可以獲得最佳跟蹤效果。(2)MeanShift跟蹤算法解決了序列幀中相鄰兩幀之間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的匹配問(wèn)題,減少了搜索的盲目性,提高了跟蹤效率。(3)MeanShift算法也存在不足:沒(méi)有模板更新能力,跟蹤框大小不能適應(yīng)目標(biāo)尺寸的變化；當(dāng)目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)時(shí),相鄰幀區(qū)域分離,幀間搜索范圍變小,

3、導(dǎo)致跟蹤效果變差。當(dāng)目標(biāo)被遮擋時(shí),目標(biāo)模板發(fā)生變化,相鄰兩幀相關(guān)性減小,造成跟蹤中目標(biāo)特征信息不正確,導(dǎo)致跟蹤效果變差。
　　 研究了Kalman濾波器目標(biāo)跟蹤算法。Kalman濾波器算法利用目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)未來(lái)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè),不斷加以修正,提高估計(jì)精度。實(shí)驗(yàn)證明該算法能夠自適應(yīng)的調(diào)整跟蹤窗口的大小,當(dāng)目標(biāo)被遮擋時(shí),具有良好的跟蹤性能。
　　 研究了一種改進(jìn)的MeanShift跟蹤算法,克服了MeanShift算法跟蹤

4、較快運(yùn)動(dòng)目標(biāo),或遇到遮擋時(shí)容易丟失目標(biāo)的缺陷。該算法將Kalman濾波器的優(yōu)勢(shì)引入到MeanShift算法中,用Kalman濾波器對(duì)目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測(cè),用MeanShift算法在預(yù)測(cè)值鄰域內(nèi)搜索。該改進(jìn)算法提高了MeanShift跟蹤算法對(duì)不同跟蹤場(chǎng)合的適應(yīng)能力,具有較好穩(wěn)定性和魯棒性。
　　 研究了CamShift目標(biāo)跟蹤算法,改善了MeanShift算法在跟蹤中目標(biāo)姿態(tài)發(fā)生變化、遮擋或光照變化時(shí)跟蹤效果較差的不足。該算法采用H