智能視頻監(jiān)控是利用計算機視覺和數(shù)字圖像處理的技術(shù),對視頻序列進行自動分析,實現(xiàn)對場景中的運動目標的檢測、跟蹤和識別。盡管近些年來視頻監(jiān)控技術(shù)取得了長足的發(fā)展,但仍面臨著諸多困難和挑戰(zhàn)。而運動目標檢測和跟蹤技術(shù)作為重點,得到了國內(nèi)外的許多學者的研究,也取得了豐碩的成果。在這些基礎(chǔ)上,本文主要研究ViBe檢測算法和核相關(guān)濾波跟蹤算法,并做出了相應(yīng)改進。在運動目標檢測方面,針對ViBe單幀初始化引入ghost現(xiàn)象的缺陷,提出了基于擴大鄰域和加快更新速率的初始化背景模型�？紤]到運動區(qū)域才是受關(guān)注的區(qū)域,提出了基于運動區(qū)域劃分的ViBe改進算法,給予運動區(qū)域內(nèi)外不同的靈敏度判決指標和更新策略。再考慮到現(xiàn)實圖像中像素的空間分布往往具有連續(xù)性,提出了融入紋理等信息的ViBe改進算法,用紋理、顏色等信息來提高檢測的準確性。在運動目標跟蹤方面,介紹了經(jīng)典跟蹤算法和核相關(guān)濾波跟蹤器的原理,針對KCF跟蹤器特征提取單一的不足,提出了加入顏色空間信息的KCF改進算法,提高了跟蹤的準確性。在運動檢測和跟蹤閉環(huán)系統(tǒng)層面上,將ViBe檢測算法和KCF跟蹤算法進行融合,兩者相互修正。跟蹤提供運動區(qū)域給檢測區(qū)分不同靈敏... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ｂｉｋｅ視頻初始幀某像素點樣本選取鄰域擴大前后對比示意圖??＊

ghost(兔影)現(xiàn)象

�。猓椋耄逡曨l的第５０巾貞和ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｓ視頻的第３１９巾貞作為視頻的初始位置，??來模擬初始幀中有運動物體的情況。取初始幀之后的某一幀為當前幀，得到的前??景中有ｇｈｏｓｔ現(xiàn)象，如圖２．２所示。??ｂｉｋｅ視頻初始幀?當前幀?當前幀前漀??ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｓ視頻初始頓?當前頓?當前Ｉ？前景??圖２．２?ｇｈｏｓｔ?（鬼影）現(xiàn)象??為此，本節(jié)提出構(gòu)造一個背景模型初始化階段，在前Ｎ幀內(nèi)加快更新速率，??即有運動物體移開后迅速更新背景模型，得到穩(wěn)定的準確的背景樣本。??綜合考慮，我們?nèi)。螢椋玻�，把前２５幀的更新速率從１／１６調(diào)整成１／４，同時??每次隨機更新樣本值里的２個，同時也更新相鄰點樣本值中的２個。即加快背景??初始化階段的更新速率和背景擴散速率。??如果更新速率過慢，背景模型向外擴散速度過慢，則ｇｈｏｓｔ區(qū)域的背景模型??１４??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]面向?qū)崟r智能監(jiān)控的背景建模算法研究與系統(tǒng)設(shè)計[D]. 汪東旭.浙江大學 2016
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本文編號：3554059