多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤研究.pdf

1、智能化的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)可以大量減少工作人員，提高工作效率，極大的提高監(jiān)控系統(tǒng)的性能，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域非?；钴S的一個(gè)研究方向。目前在安防、軍事、醫(yī)療領(lǐng)域具有非常廣闊的應(yīng)用前景。目前，許多關(guān)于檢測(cè)與跟蹤的算法在實(shí)際應(yīng)用中存在著準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性的問(wèn)題，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了如何在算法上提高多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
　　 首先，針對(duì)傳統(tǒng)單純基于塊或像素對(duì)圖像進(jìn)行背景建模在目標(biāo)檢測(cè)中存在高誤檢率，提出

2、了一種新的分層背景建模和目標(biāo)檢測(cè)方法。本文中利用紋理信息進(jìn)行第一層的分塊背景建模，然后縮小建模粒度進(jìn)行第二層的碼本背景建模；在目標(biāo)檢測(cè)階段，當(dāng)上層粒度檢測(cè)為前景時(shí)繼續(xù)下層粒度的前景檢測(cè)，不同粒度從上到下與所得背景模型分層匹配。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明了分層背景建模算法的實(shí)用性和魯棒性，不但有效地避免了像素背景建模中目標(biāo)顏色和背景相似導(dǎo)致的誤檢，也彌補(bǔ)了分塊背景建模在邊緣處背景信息過(guò)多的問(wèn)題。
　　 其次，在多目標(biāo)的跟蹤算法中，針對(duì)均值漂移跟

3、蹤算法容易跟蹤丟失以及粒子濾波跟蹤算法計(jì)算量大等問(wèn)題，提出了一種兩步多目標(biāo)跟蹤算法。利用均值漂移跟蹤快速跟蹤的特性，將其用于第一步跟蹤得到候選目標(biāo)，在判斷其跟蹤不準(zhǔn)的情況下再利用粒子濾波在非線性、非高斯系統(tǒng)狀態(tài)下都能準(zhǔn)確跟蹤目標(biāo)的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)了一步算法只收斂于局部最大值的缺點(diǎn)。同時(shí)在粒子濾波跟蹤中利用上一步跟蹤結(jié)果與模板的相似度來(lái)確定粒子數(shù)和傳播半徑，緩解了粒子匱乏和計(jì)算量大的問(wèn)題。對(duì)比試驗(yàn)表明了兩步跟蹤算法能維持均值漂移跟蹤的實(shí)時(shí)性和粒