基于運(yùn)動補(bǔ)償及全局背景優(yōu)化的目標(biāo)檢測.pdf

1、視頻監(jiān)控作為現(xiàn)代城市的一種社會事務(wù)管理手段，在生活中得到了廣泛地運(yùn)用。傳統(tǒng)的監(jiān)控模式存在許多弊端，因此監(jiān)控中的智能視頻分析技術(shù)仍然有很大的進(jìn)步空間。在智能視頻分析使用到的諸多技術(shù)中，運(yùn)動目標(biāo)檢測是一項重要的基礎(chǔ)技術(shù)，所以對于運(yùn)動目標(biāo)檢測的研究有助于提升智能視頻分析技術(shù)。
　　近年來，隨著運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)的迅速發(fā)展，逐漸誕生了一些效果優(yōu)異的算法。這些算法雖然在一定程度上滿足了監(jiān)控場景下的目標(biāo)檢測需求，但其中的絕大部分只對于靜態(tài)場景有

2、效，對于動態(tài)背景（相機(jī)移動）下的運(yùn)動目標(biāo)檢測任務(wù)不具有適用性。在動態(tài)背景下，由于相機(jī)處于移動狀態(tài)，使得背景與前景同時具備了運(yùn)動屬性，從而使兩者的區(qū)分變得十分困難。因此，動態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測是當(dāng)下目標(biāo)檢測領(lǐng)域中一項具有挑戰(zhàn)性的課題。
　　本文的主要工作如下:
　　(1)針對動態(tài)背景下的目標(biāo)檢測問題，提出了一種基于運(yùn)動補(bǔ)償方法的在線背景模型更新算法，用一個快速的方式檢測運(yùn)動目標(biāo)。具體來說，首先為每個像素點(diǎn)建立一個像素級的背景

3、模型。然后在前一幀的背景模型基礎(chǔ)上，用保邊濾波的光流算法來估計每個像素的運(yùn)動，傳播到當(dāng)前幀的背景模型。根據(jù)補(bǔ)償后的背景模型判斷每一個像素點(diǎn)是前景點(diǎn)還是背景點(diǎn)。最后，通過一個快速隨機(jī)算法對背景模型進(jìn)行在線更新，以適應(yīng)背景的變化。我們對收集到的視頻進(jìn)行了大量的實(shí)驗，通過實(shí)驗驗證了算法的先進(jìn)性。
　　(2)針對像素級目標(biāo)檢測的算法廣泛存在的誤檢現(xiàn)象，提出了一種基于全局背景建模的目標(biāo)檢測優(yōu)化方法，方法使用超像素塊均值作為統(tǒng)計量進(jìn)行混合高斯