復(fù)雜環(huán)境下的運動目標檢測與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控技術(shù)是利用計算機視覺技術(shù)對視頻信號進行處理、分析和理解，并對視頻監(jiān)控系統(tǒng)進行控制，從而使視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有像人一樣的智能。運動目標的檢測與跟蹤技術(shù)是實現(xiàn)智能監(jiān)控的前提，也是基于視頻場景分析、行為理解等諸多后續(xù)處理的基礎(chǔ)。運動目標的檢測是要從背景中把感興趣的運動物體提取出來。當背景完全靜止時，可以通過簡單的方法快速的提取目標；但是當背景中有動態(tài)物體（例如噴泉、搖晃的樹枝等）時，有效的運動目標檢測就變得比較困難了。在正確檢測出場景

2、中的運動目標后，需要對感興趣目標進行跟蹤以便能連續(xù)的獲得感興趣目標的狀態(tài)信息，用來判斷特殊事件的發(fā)生。
　　 本文的主要成果如下：
　　 1、針對復(fù)雜環(huán)境下的動態(tài)背景，采用了一種無需背景幀的非參數(shù)核密度估計的方法，通過估計屬于背景的概率實現(xiàn)運動目標的初檢測；提出了相鄰檢測模板相與的方法，克服了攝像機抖動較大，背景中運動噪聲較大時給檢測帶來的困難；采用了區(qū)域標記后選擇的方法，最終提取出感興趣的運動目標。
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3、強光下運動目標的伴隨陰影會使檢測出的目標變形，嚴重時會發(fā)生兩個或者多個物體判斷成一個目標的情況。本文針對這個問題，提出了一種基于色彩和紋理信息的陰影消除方法。首先，利用均值漂移分割技術(shù)對圖像進行預(yù)處理，然后通過比較前景與背景的紋理信息，有效的去除目標的陰影。
　　 3、通過比較各類目標跟蹤方法，針對復(fù)雜環(huán)境下目標運動的特點，研究了一種結(jié)合HSV空間核直方圖模型的粒子濾波跟蹤方法；并將算法有效的擴展到多目標的跟蹤，通過實驗結(jié)果，分