基于運(yùn)動(dòng)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與自動(dòng)跟蹤.pdf

1、考慮到現(xiàn)在一般的檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)都需要人為輔助操作的問題，本文介紹一種自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)。本文主要涉及分兩個(gè)部分：一、通過一些圖像處理算法檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)背景下目標(biāo)在圖像中的位置；二、通過PC機(jī)控制云臺(tái)運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而帶動(dòng)攝像頭轉(zhuǎn)動(dòng)完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)跟蹤。
　　 基于運(yùn)動(dòng)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)主要完成以下兩方面工作：一、全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，為了解決攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致背景發(fā)生大幅度，本文提出了一種具有魯棒性全局運(yùn)動(dòng)背景匹配法完成動(dòng)態(tài)背景的靜態(tài)轉(zhuǎn)化；二、比較幾種常

2、用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出適合本系統(tǒng)的檢測(cè)算法——三幀差分法。
　　 在攝像機(jī)和運(yùn)動(dòng)物體同時(shí)運(yùn)動(dòng)情況下，一般的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法存在著被動(dòng)跟蹤的滯后問題。為了解決此問題，本文提出了一種結(jié)合Kalman濾波器的Mean-Shift自動(dòng)跟蹤算法。首先利用Kalman濾波器算法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，預(yù)測(cè)物體在下一幀中的位置，根據(jù)預(yù)知的位置向云臺(tái)發(fā)出相應(yīng)的指令控制云臺(tái)運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而帶動(dòng)攝像機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)相應(yīng)角度，然后在此基礎(chǔ)上利用Mean-Shift