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文檔簡介
1、運動目標檢測是指,監(jiān)控系統(tǒng)自動判斷視頻序列中是否有運動目標,當有運動目標出現(xiàn)時,自動確定其位置、形狀。運動目標檢測是構(gòu)成智能監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),能否準確完整的提取運動目標,影響整個監(jiān)控系統(tǒng)的準確性。
目標檢測的實質(zhì)就是尋找目標與背景間的特征差異,根據(jù)其特征差異來實現(xiàn)目標與背景的分離。背景差分法是最經(jīng)典的目標檢測算法之一,它的基本思想就是,首先為監(jiān)控場景建立一個背景模型,然后,比較待檢測視頻幀與背景幀中同位置像素點的特征值,根據(jù)
2、其特征值的差分結(jié)果提取運動目標。然而,實際應(yīng)用中,環(huán)境比較復(fù)雜,常常會出現(xiàn)運動目標與背景顏色相近、紋理相似的情況,這種情況下,目標與背景的特征值非常接近,基于背景差分的思想難以準確完整地將運動目標從背景中分離出來;另外,背景差分法對光照變化非常敏感,光照變化會導(dǎo)致背景像素點的特征值跳出估計的波動范圍,被誤檢為目標點。為此,本文給出一種背景特征識別描述與目標特征識別描述相切換的設(shè)計思想,在背景差分思想的基礎(chǔ)之上,預(yù)存步態(tài)模板作為先驗,彌補
3、背景差分法的不足。
本文首先,采用高斯建模的方法對監(jiān)控環(huán)境進行描述,之后基于背景差分的思想獲得目標的候選區(qū)域,為了快速適應(yīng)場景中的光照突變,本文確定分割閾值時采用閾值補償?shù)乃枷耄瑢Ψ指铋撝祵崟r更新;為了更準確的獲得目標的候選區(qū)域,對目標候選區(qū)域進行后處理,即根據(jù)運動陰影的光學(xué)特性,去除候選區(qū)域中誤檢的陰影部分;最后,通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到的行人目標的步態(tài)模板,進行步態(tài)預(yù)測,并根據(jù)預(yù)測模板修復(fù)由于目標與背景特征相似所導(dǎo)致的提取目標的缺
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