基于智能視頻監(jiān)控的多目標(biāo)檢測與跟蹤.pdf

1、隨著人們對安全防護(hù)的需求越來越多，要求越來越高，智能化的、高效的、實時視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到人們的普遍認(rèn)可。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以對實時的視頻進(jìn)行分析，并對異常行為做出報警等智能化的操作，因此對視頻中運動目標(biāo)進(jìn)行分析是十分重要的，即從圖像序列中對運動目標(biāo)做檢測、分類，目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)行為識別以及整個場景的理解與描述的工作。其中的關(guān)鍵是目標(biāo)檢測和目標(biāo)跟蹤。
　　由于多個目標(biāo)存在獨立運動，并且會有相互遮擋的情況，使對其的檢測與跟蹤是智能視頻監(jiān)控

2、技術(shù)中亟待解決的一個難點。為了檢測出在同一場景中多個目標(biāo)的運動情況，并對這些目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，滿足發(fā)展的視頻監(jiān)控技術(shù)智能化的要求，本文做了以下工作:
　　(1)介紹視頻對象預(yù)處理的相關(guān)知識:圖像濾波去噪、圖像邊緣檢測、二值圖像形態(tài)學(xué)處理，并對各項技術(shù)進(jìn)行仿真分析。針對中值濾波算法提出一種改進(jìn)的快速中值濾波算法。
　　(2)對運動的多目標(biāo)進(jìn)行檢測:介紹了一維Otsu的閾值分割，解決了當(dāng)目標(biāo)與背景差別不大時的誤分割問題;詳細(xì)介紹了經(jīng)

3、典的運動目標(biāo)檢測方法中的背景差分法、幀間差分法，針對多高斯背景建模實時性不強(qiáng)的問題提出一種新的引入改進(jìn)的對稱幀間差分法的多高斯背景建模法，再用當(dāng)前幀與背景進(jìn)行差分運算得到較為完整的運動目標(biāo)，且對陰影的抑制有一定的效果。
　　(3)多目標(biāo)跟蹤:簡單的介紹了目標(biāo)跟蹤發(fā)展現(xiàn)狀和一些方法，然后就比較經(jīng)典的粒子濾波器目標(biāo)跟蹤原理進(jìn)行詳細(xì)的介紹。在顏色特征匹配的基礎(chǔ)上，提出一種基于YCbCr顏色空間的顏色特征粒子濾波器目標(biāo)跟蹤方法，對場景中的