基于視覺監(jiān)控的目標檢測與跟蹤技術研究.pdf

1、基于視黨D帳313士六r“的目標檢測與跟蹤技術研究重慶大學碩士學位論文(學術學位)學生姓名：趙欽波指導教師：段其昌教授專業(yè)：控制科學與工程學科門類：工學重慶大學自動化學院二0一二年四月重慶大學碩士學位論文中文摘要摘要隨著經(jīng)濟發(fā)展，人們的安全意識越來越高，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應用領域也越來越廣泛，如安防領域、交通領域、軍事領域等。迄今為止，安裝的視頻監(jiān)控系統(tǒng)絕大多數(shù)仍然是傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，但傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在明顯的缺陷一一無法實時檢測與跟

2、蹤入侵目標，因此只能通過錄像回放用作事后分析。智能監(jiān)控系統(tǒng)除了具有傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的功能外，還能實時的檢測與跟蹤入侵目標，甚至能識別目標和分析目標的行為。運動目標檢測與跟蹤技術是實現(xiàn)智能監(jiān)控的基礎，研究該課題具有重要的理論意義和實踐價值。運動目標的檢測與跟蹤技術的主要難點在于需要同時滿足實時性、魯棒性和準確性的品質(zhì)要求，但是三者之間存在矛盾，如何選取折中的方案是必須考慮的因素。國內(nèi)外學者已經(jīng)發(fā)表的相關文獻都試圖找到一種實用的運動目標檢

3、測與跟蹤算法，由于實際環(huán)境的不可預知性，這些算法都存在一定的局限性，如主要針對特定的應用環(huán)境、算法的實時性較差、魯棒性和準確性都存在不同程度的問題。本文主要研究運動目標的檢測與跟蹤技術，通過分析對比研究已有的算法，試圖找到一種改進的運動目標的檢測與跟蹤技術。論文主要完成了以下工作：對視頻圖像的圖像平滑濾波、圖像增強、閾值分割、形態(tài)學處理等圖像處理技術進行了對比研究，為基于視覺的目標檢測與跟蹤準備基礎；基于對傳統(tǒng)的運動目標檢測技術的對比研

4、究和總結，同時結合視頻相關圖像處理技術，提出了基于Surendra背景更新算法與背景差法相結合的運動目標檢測方法；對大量的運動目標跟蹤算法進行了技術總結，基于對比研究與分類，構建了基于方法融合的運動目標跟蹤算法的結構；基于對SIFT、Kalman與Camshifi跟蹤算法原理對比，借助實驗仿真驗證了各自的優(yōu)缺點，并指出了其跟蹤的算法應用范圍的局限性；鑒于單一的SIFT特征匹配跟蹤、Kalman濾波和Camshifl跟蹤難以滿足實際工程對