本文關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)與跟蹤在視頻圖像偵查中的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著監(jiān)控?cái)z像頭數(shù)量的不斷增多,獲取的監(jiān)控視頻為案件的偵破提供了重要的線(xiàn)索,基于監(jiān)控視頻的偵查方式日益受到重視。但是目前對(duì)監(jiān)控視頻的處理還處在人工觀(guān)看、人工標(biāo)記的階段,效率低下,無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際需求。因此需要一個(gè)規(guī)范化的視頻圖像偵查系統(tǒng)進(jìn)行分析判斷。運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤作為視頻圖像偵查系統(tǒng)的關(guān)鍵性基礎(chǔ)問(wèn)題,它的主要研究方向是從圖像一系列視頻幀中提取出運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域的方法。算法的優(yōu)劣會(huì)直接影響視頻圖像偵查系統(tǒng)的其它功能。因此本文針對(duì)運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題做重點(diǎn)研究。本文主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新成果如下:1.實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)。本文總結(jié)并分析了當(dāng)前幾種常用的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)方法,并對(duì)比了幾種方法的優(yōu)缺點(diǎn),基于此,本文結(jié)合背景差法和幀差法提出新的算法,這個(gè)算法不但優(yōu)化了背景,而且通過(guò)它提取的運(yùn)動(dòng)物體,效果顯著。2.實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)物體的跟蹤。針對(duì)均值漂移算法候選目標(biāo)模型起始檢索窗口選擇的不足,將卡爾曼濾波預(yù)測(cè)的窗口和三幀差法提取的窗口通過(guò)加權(quán)的方式,產(chǎn)生一個(gè)新的檢測(cè)窗口作為均值漂移算法的檢索窗口,同時(shí)對(duì)核函數(shù)帶寬和目標(biāo)模型進(jìn)行更新。實(shí)驗(yàn)表明經(jīng)過(guò)優(yōu)化的算法,對(duì)運(yùn)動(dòng)物體跟蹤的效果有了明顯的提升,算法的魯棒性也得到了增強(qiáng)。3.完成了視頻圖像偵查系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。根據(jù)本文中提出的關(guān)于運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)與跟蹤的算法,優(yōu)化了視頻圖像偵查系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)與跟蹤的算法。本文重點(diǎn)介紹了關(guān)于運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)與跟蹤的實(shí)現(xiàn)方面。關(guān)于圖像偵查系統(tǒng)的其他功能,本文也做了簡(jiǎn)要介紹。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè) 運(yùn)動(dòng)物體跟蹤 背景差法 幀差法 均值漂移
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文的組織結(jié)構(gòu)15-18
• 第二章 基本知識(shí)18-28
• 2.1 圖像預(yù)處理19-23
• 2.1.1 圖像降噪19-20
• 2.1.2 圖像增強(qiáng)20-21
• 2.1.3 直方圖均衡化21-22
• 2.1.4 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波22-23
• 2.2 彩色直方圖23-24
• 2.3 相似性度量24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)28-44
• 3.1 基于視頻的物體常用檢測(cè)方法28-31
• 3.1.1 背景差法28-29
• 3.1.2 幀間差法29-30
• 3.1.3 光流法30
• 3.1.4 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法30-31
• 3.2 圖像分割方法31-32
• 3.3 閾值分割32-36
• 3.3.1 Otsu32-34
• 3.3.2 最大熵法34
• 3.3.3 最小誤差法34-36
• 3.4 本文的檢測(cè)算法36-40
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析40-42
• 3.6 本章小結(jié)42-44
• 第四章 運(yùn)動(dòng)物體跟蹤44-52
• 4.1 運(yùn)動(dòng)物體跟蹤算法44-47
• 4.1.1 點(diǎn)跟蹤法（卡爾曼濾波）44-45
• 4.1.2 核跟蹤法（Mean Shift算法）45-47
• 4.1.3 輪廓跟蹤法47
• 4.2 優(yōu)化Mean Shift跟蹤算法47-49
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析49-51
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置49
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析49-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第五章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)52-60
• 5.1 圖像偵查需求分析52-53
• 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)53-54
• 5.2.1 系統(tǒng)流程設(shè)計(jì)53
• 5.2.2 算法流程設(shè)計(jì)53-54
• 5.3 運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤模塊實(shí)現(xiàn)54-56
• 5.4 其他功能模塊簡(jiǎn)要敘述56-59
• 5.5 本章小結(jié)59-60
• 第六章 結(jié)論60-62
• 6.1 論文總結(jié)60-61
• 6.2 展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文66-68
• 致謝68-69
• 詳細(xì)摘要69-73

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