復雜背景中的多目標檢測與跟蹤.pdf

1、近年來視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到了廣泛應用，但是這些系統(tǒng)的大部分工作仍然停留在視頻采集階段。對視頻中的目標進行跟蹤依然需要操作者進行處理，這個缺點使得監(jiān)控系統(tǒng)無法及時發(fā)現(xiàn)異常情況并進行預警。預警的延遲會造成人民生命財產(chǎn)的損失，并且會對社會公共安全帶來負面影響。因此，對自動化、智能化和便捷化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)需求日漸增加。
　　通過對計算機視覺領域中的立體視覺技術、場景中運動目標檢測技術以及目標跟蹤技術的學習和研究，對基于混合高斯模型的運動目標檢

2、測技術和基于多種信息融合的多粒子濾波跟蹤方法進行了改進，并使用這些改進方法構建了一個具有自動檢測運動目標并跟蹤的實時運行實驗系統(tǒng)。
　　本文的主要研究工作包括:雙目立體視覺系統(tǒng)實驗環(huán)境的建立以及參數(shù)的獲取;使用最近M幀信息以及高斯分布權重信息對混合高斯模型的更新過程進行了改進;對醫(yī)學視頻中運動目標的檢測提出了一套有效的解決方法;改進的融合顏色信息、邊緣信息以及深度信息的多粒子濾波跟蹤方法的實現(xiàn)。
　　在本文中，首先對計算機視

3、覺領域的發(fā)展和研究現(xiàn)狀進行了介紹;其次，對攝像機模型及立體視覺技術進行了概述以及應用;然后，介紹了常用的背景建模方法，著重研究了混合高斯背景建模方法和使用最近M幀信息以及高斯分布權重信息對混合高斯模型的更新過程進行改進的內(nèi)容，同時介紹了在醫(yī)學應用中運動目標檢測的特定方法以及實現(xiàn);最后，對常用目標跟蹤算法進行簡述，著重研究了融合目標顏色特征、邊緣特征以及深度特征的多粒子濾波跟蹤算法，并使用該算法作為本文使用的跟蹤方法。
　　通過對實