視頻監(jiān)控中運動目標的檢測、跟蹤與動作識別算法的研究.pdf

1、建設“智慧城市”是提升社會經(jīng)濟的新支點和新動力，當今世界科學技術的迅猛發(fā)展，中國與世界科技的接軌，智能監(jiān)控技術是建設“智慧城市”必不可少的一步，其中的視頻監(jiān)控、視頻圖像檢測、視頻圖像處理技術也在緊隨其后快速發(fā)展，隨著近年來中國通信技術迅猛發(fā)展，其它新型科技產(chǎn)業(yè)也快速發(fā)展，隨著4G技術的成熟與實施，每個人都持有搭載Android或者ios操作系統(tǒng)的移動終端，使得人電信行業(yè)更加方便的服務于我們，人們之間的聯(lián)系也更加緊密方便。
　　第一

2、步，對監(jiān)控對象進行檢測，本論文設計的系統(tǒng)是利用改進的背景減除法和三幀差分法相“與”運算的結(jié)果作為反饋，對背景進行選擇性更新，這種方法不僅可以減少動態(tài)因素引起的誤檢，還可魯棒地處理運動目標的不定性、障礙物的遮擋、光照變化、動態(tài)場景下的目標檢測不到的問題。
　　第二步，對監(jiān)控對象進行跟蹤，利用 CamShift的粒子濾波算法的思想可以自適應的改變跟蹤窗口的大小，大大減少了參與迭代的粒子數(shù)目，計算量小，且在部分遮擋和形變的情況下比傳統(tǒng)C

3、amShift的算法有更好的跟蹤效果。
　　第三步，對監(jiān)控對象進行動作識別，用到了人體最小外接矩形的寬高比，利用混合小波矩特征建立關鍵姿態(tài)模板，用隱馬爾科夫模型算法把測試樣本的類別進行分類。該方法有效提高人體行為分類的準確率。
　　該系統(tǒng)是利用vs2010操作系統(tǒng)和調(diào)用opencv數(shù)據(jù)庫函數(shù)來分析跟蹤目標的動作特征，采用c++編程語言實現(xiàn)了對被監(jiān)控目標的檢測、跟蹤及動作的識別系統(tǒng)的語言，也對該系統(tǒng)需要用到的各個模塊進行了詳細