【摘要】：近年來,隨著計算機視覺技術、嵌入式技術和通信技術的迅猛發(fā)展,智能視頻監(jiān)控技術在社會中諸多領域得到了越來越廣泛的應用。運動目標檢測與跟蹤是智能視頻監(jiān)控技術的核心技術之一,同時也是實現(xiàn)智能視頻監(jiān)控應用的基礎,目前正朝向結(jié)合嵌入式技術和無線通信網(wǎng)絡技術不斷進步,對它無論是在科學研究上還是實際應用上都具有良好的前景,因而對在嵌入式平臺上進行智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與開發(fā)已成為了廣大研究人員的研究熱點。 本文主要針對靜止場景下的運動目標檢測與跟蹤技術進行深入的研究,并對傳統(tǒng)算法存在的問題設計出改進的運動目標檢測與跟蹤算法。本文的主要研究工作如下： 在運動目標檢測方面,首先對目前常用的三種運動目標檢測方法：光流法、背景差分法和幀間差分法進行簡要分析,其中重點討論幀間差分法和背景差分法的優(yōu)缺點,之后分別對兩種算法進行改進,并引入邊緣檢測算子,對其的選取進行了客觀評價,設計了一種基于五幀差分和背景邊緣檢測差相結(jié)合的運動目標檢測算法。最后通過實驗結(jié)果證明,本文算法不僅能夠快速地提取完整、準確的運動目標輪廓還可以消除陰影和空洞現(xiàn)象,為后續(xù)的運動目標跟蹤奠定基礎。 在運動目標跟蹤方面,首先介紹了不同的運動目標跟蹤算法,重點研究了傳統(tǒng)均值漂移運動跟蹤算法的理論和跟蹤原理,其次針對傳統(tǒng)均值漂移跟蹤算法所存在的兩點不足：跟蹤快速運動目標和出現(xiàn)嚴重遮擋時容易造成目標丟失等問題,通過確定目標形心和監(jiān)測巴氏系數(shù)的變化,設計了基于卡爾曼濾波和均值漂移跟蹤算法相結(jié)合的運動目標跟蹤算法來解決上述不足。最后通過實驗證明,該算法跟蹤的準確性和穩(wěn)定性相對于傳統(tǒng)均值漂移跟蹤算法跟蹤效果有了顯著提高。 在系統(tǒng)功能實現(xiàn)方面,首先在開發(fā)板中進行了嵌入式操作系統(tǒng)、計算機開源視覺庫OpenCV和圖形界面庫Qt的移植,之后對算法實現(xiàn)進行了模塊化的軟件設計,并通過相關程序的編寫在嵌入式平臺上實現(xiàn)了運動目標的檢測與跟蹤。 實驗結(jié)果證明,本文中改進的運動目標檢測與跟蹤算法,提高了算法在復雜環(huán)境下的適應能力,可以實現(xiàn)對運動目標的快速、準確的檢測和穩(wěn)定的跟蹤,具有廣泛的應用前景。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of computer vision technology, embedded technology and communication technology, intelligent video surveillance technology has been more and more widely used in many fields of society. Moving target detection and tracking is one of the core technologies of intelligent video surveillance technology, and it is also the basis of intelligent video surveillance application. At present, moving target detection and tracking is moving towards the integration of embedded technology and wireless communication network technology. The research and development of intelligent video surveillance system based on embedded platform has become a hot topic for many researchers because it has a good prospect in both scientific research and practical application. In this paper, the technology of moving target detection and tracking in static scene is studied deeply, and an improved moving target detection and tracking algorithm is designed for the problems existing in traditional algorithms. The main research work of this paper is as follows: in the aspect of moving target detection, firstly, three commonly used moving target detection methods: optical flow method, background difference method and inter-frame difference method, are briefly analyzed. The advantages and disadvantages of the inter-frame difference method and the background difference method are discussed, and then the two algorithms are improved, and the edge detection operator is introduced to evaluate their selection objectively. A moving target detection algorithm based on five frame difference and background edge detection difference is designed. Finally, the experimental results show that the proposed algorithm can not only quickly extract the complete and accurate contour of moving objects, but also eliminate the shadow and void phenomena, and lay the foundation for the follow-up tracking of moving targets. In the aspect of moving target tracking, different moving target tracking algorithms are introduced, and the theory and principle of the traditional mean drift motion tracking algorithm are studied. Secondly, aiming at the two shortcomings of the traditional mean shift tracking algorithm: tracking fast moving target and losing the target easily when there is serious occlusion, the change of target centroid is determined and the change of pasteurian coefficient is monitored. A moving target tracking algorithm based on Kalman filter and mean drift tracking algorithm is designed to solve the above problems. Finally, it is proved by experiments that the accuracy and stability of the algorithm is significantly improved than that of the traditional mean shift tracking algorithm. In the aspect of system function realization, the embedded operating system, computer open source vision library OpenCV and graphical interface library Qt are transplanted in the development board first, and then the modular software design of the algorithm implementation is carried out. The detection and tracking of moving targets are realized on the embedded platform through the programming of related programs. The experimental results show that the improved algorithm of moving target detection and tracking in this paper improves the adaptability of the algorithm in complex environment, and can achieve fast, accurate detection and stable tracking of moving targets, and has a wide application prospect.
【學位授予單位】：江西理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.41;TP368.1

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本文編號：2219509