基于粒子濾波的多目標(biāo)跟蹤方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域近年來的研究熱點(diǎn)之一,在智能交通、平安城市、軍事等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),也是后續(xù)目標(biāo)識(shí)別、行為分析等的基礎(chǔ)。迄今為止在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域已經(jīng)提出了很多目標(biāo)跟蹤算法,其中粒子濾波是一種基于貝葉斯估計(jì)理論的非線性濾波算法,由于它能夠處理非線性非高斯系統(tǒng)而被廣泛的應(yīng)用在目標(biāo)跟蹤當(dāng)中。
　　本文主要研究單個(gè)固定攝像機(jī)情況下的基于粒子濾波的多目標(biāo)跟蹤算法,具體的內(nèi)容如

2、下:
　　1)闡述了多目標(biāo)跟蹤的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,研究了粒子濾波的基本原理。
　　2)討論了幾種經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法,包括幀差法、背景差分法和光流法,并重點(diǎn)介紹了背景差分法中的背景建模方法。
　　3)重點(diǎn)研究了幾類經(jīng)典的單目標(biāo)跟蹤算法,包括基于主動(dòng)輪廓的跟蹤、基于特征的跟蹤、基于區(qū)域的跟蹤、基于模型的跟蹤;在粒子濾波理論框架下,討論了基于粒子濾波的單目標(biāo)跟蹤算法,并介紹了具體實(shí)現(xiàn)方法;并針對(duì)傳統(tǒng)的粒子濾波算法的不足,提

3、出了本文的改進(jìn)方案:一是改進(jìn)了顏色直方圖的統(tǒng)計(jì)方法;二是將LBP(局部二值模式)紋理特征引入到算法中,強(qiáng)化了目標(biāo)的特征表示。
　　4)提出了一種基于前景團(tuán)塊分析的多目標(biāo)跟蹤方法:根據(jù)視頻前后幀的前景團(tuán)塊列表信息,構(gòu)建團(tuán)塊關(guān)聯(lián)矩陣;通過對(duì)團(tuán)塊關(guān)聯(lián)矩陣的分析,將團(tuán)塊分為新進(jìn)入的團(tuán)塊、消失的團(tuán)塊、獨(dú)立的團(tuán)塊、分裂的團(tuán)塊、交叉的團(tuán)塊等五種類型;從理論上說明了前四種團(tuán)塊能夠通過團(tuán)塊匹配的方式進(jìn)行直接跟蹤,而交叉的團(tuán)塊則使用粒子濾波跟蹤算法進(jìn)