非接觸式老年人遠程監(jiān)護系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著我國步入老齡化社會，老年人的健康護理和起居安全問題引起了人們的廣泛關(guān)注并亟待解決。智能視頻分析技術(shù)能夠從視頻圖像中檢測、識別、跟蹤人并分析和識別其行為。它在老年人遠程監(jiān)護方面具有巨大的應(yīng)用價值，能夠為老年人的生活健康和安全提供有力保障。本文在對智能視頻分析相關(guān)技術(shù)的研究基礎(chǔ)之上，設(shè)計和實現(xiàn)了非接觸式老年人遠程監(jiān)護系統(tǒng)。
　　首先，本文介紹了相關(guān)研究背景和國內(nèi)外現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上提出了非接觸式老年人遠程監(jiān)護系統(tǒng)的概念，并闡述了系統(tǒng)

2、的整體框架、主要模塊和具體實現(xiàn)。
　　其次，本文分析和比較了目前三種常用的運動目標檢測算法(幀間差分法、背景減除法和光流法)的優(yōu)缺點，然后著重介紹了混合高斯背景建模法。最后結(jié)合實際應(yīng)用場景的特點，通過實驗比較不同算法的效果，選取一種改進的自適應(yīng)混合高斯背景建模法。
　　然后，本文介紹了在線目標跟蹤算法的基本原理，重點研究了一種基于壓縮感知理論的跟蹤（Compressive Tracking，簡稱CT）算法。針對 CT算法存在

3、的跟蹤窗口尺寸固定不變、無法處理目標遮擋和再發(fā)現(xiàn)問題的缺點，本文提出了一種改進的長時間壓縮感知跟蹤算法。所提算法采用多尺度的目標外觀模型再匹配的方法，使得跟蹤窗口尺寸能夠自適應(yīng)目標大??；通過分析滑動窗口內(nèi)跟蹤窗口圖像的整體特征變化來判定目標是否發(fā)生遮擋；為了解決跟蹤漂移問題，我們采用HOG特征在線生成檢測器，實現(xiàn)目標的再發(fā)現(xiàn)。實現(xiàn)結(jié)果表明本文提出的算法相比原CT算法具有更好的魯棒性和準確性。
　　最后，本文對運動歷史圖像（Moti