智能監(jiān)控中運(yùn)動目標(biāo)的行為探測跟蹤算法研究.pdf

1、隨著計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，軍事、安防、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域也進(jìn)入了智能化階段。基于視頻處理的應(yīng)用也得到了國內(nèi)外專家和研究機(jī)構(gòu)的重視，對視頻場景中的運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤是該領(lǐng)域應(yīng)用的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，是集數(shù)字圖像處理、模式識別、人工智能、計算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科相結(jié)合的技術(shù)。這方面的研究和開發(fā)，不僅對于眾多領(lǐng)域有實際應(yīng)用價值，而且具有十分重要的理論意義。
　　 本文對實際監(jiān)控視頻場景中的運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤算法進(jìn)行了研究，實際場景中的背景、光照等復(fù)雜

2、性和運(yùn)動目標(biāo)之間交叉、遮擋等運(yùn)動情況的多變性，都給運(yùn)動目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和運(yùn)動目標(biāo)跟蹤的有效性帶來困難。主要研究內(nèi)容包括：①研究了運(yùn)動目標(biāo)跟蹤的背景和現(xiàn)狀，分析了國內(nèi)外學(xué)者提出的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤算法以及運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法的分類，找出現(xiàn)有的跟蹤算法存在的不足。②深入研究了目前流行的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。針對背景模型建立過程中運(yùn)動目標(biāo)對背景學(xué)習(xí)的影響和算法對光照變化的敏感性，對碼本背景模型算法和可視化背景提取算法進(jìn)行了實驗對比，得出可視化背景提取算法能

3、夠適應(yīng)復(fù)雜背景和光照變化的影響。③深入研究了卡爾曼濾波跟蹤算法，本文增加了該算法中運(yùn)動目標(biāo)的匹配特征，將目標(biāo)的質(zhì)心、面積、不變矩組成特征向量作為目標(biāo)匹配的依據(jù)，經(jīng)過特征之間的相似度來判斷跟蹤目標(biāo)的準(zhǔn)確性，提高了準(zhǔn)確率。④深入研究了粒子濾波運(yùn)動目標(biāo)跟蹤算法。本文將可視化背景提取檢測算法和粒子濾波算法進(jìn)行結(jié)合，減少了計算量和粒子退化、增加了粒子多樣性、縮小了粒子的搜索范圍，增強(qiáng)了粒子濾波跟蹤算法的性能。⑤對運(yùn)動目標(biāo)的逆向運(yùn)動行為進(jìn)行了研究，