智能監(jiān)控中對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與測距技術(shù)研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)觀測到的視頻信息進(jìn)行處理、分析和理解,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的監(jiān)測。隨著計(jì)算機(jī)和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究和設(shè)計(jì)在工業(yè)生產(chǎn)、交通運(yùn)輸、安全監(jiān)控等領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注,已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究課題。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測、跟蹤和測距算法的設(shè)計(jì)是影響智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)效果的重要組成部分。合理有效的算法可以大幅提高對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別精度,改善智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的性能。因此,本文主

2、要從算法設(shè)計(jì)的角度上對(duì)該問題進(jìn)行了研究,主要工作和貢獻(xiàn)如下:
　　1.在目標(biāo)檢測方面;針對(duì)動(dòng)態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和快速性要求,比較了常用的幾種檢測方法(如:幀間差分法、背景差分法、光流法等)和基于背景建模的算法,并針對(duì)其在復(fù)雜動(dòng)態(tài)背景中對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的不足,提出了一種改進(jìn)的碼書建模運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法。該算法是在原碼書模型基礎(chǔ)上,通過將每個(gè)像素點(diǎn)從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間計(jì)算其顏色扭曲度,從而使背景的碼字分離出來并作

3、為背景模型。同時(shí)考慮到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在光照情況下存在陰影現(xiàn)象,使用HSV顏色空間對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)陰影進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在復(fù)雜動(dòng)態(tài)背景下,該方法能夠快速、準(zhǔn)確地檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),從而為后續(xù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和測距奠定了基礎(chǔ)。
　　2.在目標(biāo)跟蹤方面;以檢測出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)為基礎(chǔ),對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。首先簡單地介紹了運(yùn)動(dòng)物體跟蹤算法的基本原理以及一些主流的跟蹤算法。然后著重研究了基于卡爾曼濾波的運(yùn)動(dòng)物體跟蹤算法,并實(shí)現(xiàn)了其利用運(yùn)動(dòng)物體運(yùn)動(dòng)屬性對(duì)運(yùn)動(dòng)目

4、標(biāo)的跟蹤。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了,基于卡爾曼濾波的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法能夠較好地預(yù)測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。
　　3.在目標(biāo)測距方面,首先簡單地分析了單目、雙目及多目的視覺測距的優(yōu)缺點(diǎn),并結(jié)合實(shí)際問題的需要,提出了基于單目視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的測距方法。首先根據(jù)小孔成像原理,得到成像點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的映射關(guān)系,建立線性模型。其次通過成像的基本原理和成像點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)的幾何關(guān)系,獲取圖像的深度信息。最后通過攝像機(jī)標(biāo)定對(duì)目標(biāo)點(diǎn)的成像坐標(biāo)