基于視頻監(jiān)控的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化建設(shè)步伐不斷的加快，城鎮(zhèn)安全管理成為不可忽視的問題，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)被越來越廣泛地應(yīng)用于城市安全管理，規(guī)模也不斷擴(kuò)大。作為“軟件”的核心技術(shù)之一，視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤技術(shù)也格外受到關(guān)注，如何在實(shí)踐中進(jìn)一步提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性成為國(guó)內(nèi)外大批專家和學(xué)者研究的重點(diǎn)。本論文對(duì)視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤技術(shù)中所涉及到的主要算法進(jìn)行分析，結(jié)合單攝像機(jī)靜止拍攝的特點(diǎn)提出改進(jìn)，并通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證改進(jìn)算法的可行性

2、。
　　首先，為了提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的效率和效果，本文描述了圖像處理的相關(guān)方法，重點(diǎn)分析了圖像間彩色空間的相互轉(zhuǎn)換、降噪、圖像增強(qiáng)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。其中圖像的彩色空間轉(zhuǎn)換和降噪等用于圖像的預(yù)處理操作，而數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的后處理。
　　其次，本文對(duì)當(dāng)前流行的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行總結(jié)和比較，重點(diǎn)分析幀間差分中三幀非對(duì)稱差分和背景差分中基于混合高斯模型背景差分。對(duì)于單攝像機(jī)靜止拍攝的視頻圖像，圖像背景往往比

3、較固定，但是多少會(huì)受到光照變化的影響。為了提高檢測(cè)與跟蹤算法對(duì)光照變化的魯棒性，本文提出了融合非對(duì)稱幀間差分和基于混合高斯模型背景差分的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。同時(shí)為了消除陰影對(duì)檢測(cè)和跟蹤的干擾，本文提出一種融合HSV彩色空間和垂直投影直方圖的陰影消除方法，以達(dá)到即使在光照突變的情況下也能準(zhǔn)確高效檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的目的。
　　最后，本文在深入分析目前常用的目標(biāo)跟蹤方法之后，提出自己的跟蹤方法。該方法融合Mean Shift算法和Kalma