復(fù)雜場景中的視頻運動目標檢測.pdf

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