室內(nèi)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測與跟蹤算法的研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控在人類社會生活的各個方面扮演著越來越重要的角色，尤其在樓宇安防、交通管理、救災(zāi)探險等方面的應(yīng)用更是意義重大。智能視頻監(jiān)控是利用視頻分析方法對圖像序列進行自動分析，實現(xiàn)對動態(tài)場景中的目標檢測和跟蹤，以及完成后續(xù)的目標識別、行為分析、報警等。物體運動產(chǎn)生的動態(tài)圖像為人們提供了更加豐富和有價值的信息，因此運動目標是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域中的重要研究內(nèi)容。研究運動目標檢測與跟蹤技術(shù)的關(guān)鍵問題在于準確的檢測和前景重建、穩(wěn)定有效地跟蹤。本文的

2、研究工作主要分為以下幾個內(nèi)容。
　　 在目標檢測方面，本文比較分析并驗證了常用的幾種運動目標檢測方法，并對檢測出的前景目標選取了合適的形態(tài)學(xué)操作進行去噪;在目標跟蹤方面，本文對基于Mean shift算法、卡爾曼濾波算法以及最近鄰關(guān)聯(lián)算法的目標跟蹤過程進行了詳細的推導(dǎo)與論述，利用不同的視頻實現(xiàn)了不同的跟蹤算法，并通過卡爾曼濾波實現(xiàn)了多運動目標的匹配跟蹤。
　　 此外，針對運動目標檢測與跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)問題，本文提出了顏色空

3、間轉(zhuǎn)換與卡爾曼濾波耦合的算法，系統(tǒng)地實現(xiàn)了對運動目標前景分割、細節(jié)完善、預(yù)測與跟蹤、陰影檢測與去除的整個處理過程。耦合算法的實現(xiàn)過程是:在RGB空間采用自適應(yīng)背景差對視頻圖像進行前景背景分離，并利用卡爾曼濾波預(yù)測目標運動時候的位置變動，對檢測出的前景目標鎖定在最小外接矩形框中進行跟蹤，對于誤檢的虛假目標（即陰影），利用其與真實目標的亮度信息差異，通過閾值分割在HSV空間去除。經(jīng)過幾段視頻處理驗證，證明了本文的方法運算簡單，易于實現(xiàn)，且在