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運動物體的檢測與跟蹤在視頻圖像偵查中的應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2017-08-07 09:35

  本文關(guān)鍵詞:運動物體的檢測與跟蹤在視頻圖像偵查中的應(yīng)用研究


  更多相關(guān)文章: 運動物體檢測 運動物體跟蹤 背景差法 幀差法 均值漂移


【摘要】:隨著監(jiān)控攝像頭數(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索,基于監(jiān)控視頻的偵查方式日益受到重視。但是目前對監(jiān)控視頻的處理還處在人工觀看、人工標記的階段,效率低下,無法滿足實際需求。因此需要一個規(guī)范化的視頻圖像偵查系統(tǒng)進行分析判斷。運動物體檢測與跟蹤作為視頻圖像偵查系統(tǒng)的關(guān)鍵性基礎(chǔ)問題,它的主要研究方向是從圖像一系列視頻幀中提取出運動變化區(qū)域的方法。算法的優(yōu)劣會直接影響視頻圖像偵查系統(tǒng)的其它功能。因此本文針對運動物體檢測與跟蹤問題做重點研究。本文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新成果如下:1.實現(xiàn)了運動物體的檢測。本文總結(jié)并分析了當前幾種常用的運動物體檢測方法,并對比了幾種方法的優(yōu)缺點,基于此,本文結(jié)合背景差法和幀差法提出新的算法,這個算法不但優(yōu)化了背景,而且通過它提取的運動物體,效果顯著。2.實現(xiàn)了運動物體的跟蹤。針對均值漂移算法候選目標模型起始檢索窗口選擇的不足,將卡爾曼濾波預(yù)測的窗口和三幀差法提取的窗口通過加權(quán)的方式,產(chǎn)生一個新的檢測窗口作為均值漂移算法的檢索窗口,同時對核函數(shù)帶寬和目標模型進行更新。實驗表明經(jīng)過優(yōu)化的算法,對運動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。3.完成了視頻圖像偵查系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。根據(jù)本文中提出的關(guān)于運動物體的檢測與跟蹤的算法,優(yōu)化了視頻圖像偵查系統(tǒng)中運動物體的檢測與跟蹤的算法。本文重點介紹了關(guān)于運動物體的檢測與跟蹤的實現(xiàn)方面。關(guān)于圖像偵查系統(tǒng)的其他功能,本文也做了簡要介紹。
【關(guān)鍵詞】:運動物體檢測 運動物體跟蹤 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)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】: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 運動物體檢測28-44
  • 3.1 基于視頻的物體常用檢測方法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 本文的檢測算法36-40
  • 3.5 實驗結(jié)果及分析40-42
  • 3.6 本章小結(jié)42-44
  • 第四章 運動物體跟蹤44-52
  • 4.1 運動物體跟蹤算法44-47
  • 4.1.1 點跟蹤法(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 實驗結(jié)果及分析49-51
  • 4.3.1 實驗參數(shù)設(shè)置49
  • 4.3.2 實驗結(jié)果分析49-51
  • 4.4 本章小結(jié)51-52
  • 第五章 系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)52-60
  • 5.1 圖像偵查需求分析52-53
  • 5.2 系統(tǒng)設(shè)計53-54
  • 5.2.1 系統(tǒng)流程設(shè)計53
  • 5.2.2 算法流程設(shè)計53-54
  • 5.3 運動物體檢測與跟蹤模塊實現(xiàn)54-56
  • 5.4 其他功能模塊簡要敘述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62-66
  • 攻讀碩士期間發(fā)表的論文66-68
  • 致謝68-69
  • 詳細摘要69-73

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9 達慧玲;基于對象的視頻摘要關(guān)鍵技術(shù)研究及實現(xiàn)[D];南京郵電大學(xué);2016年

10 張文章;運動物體的檢測與跟蹤在視頻圖像偵查中的應(yīng)用研究[D];江蘇科技大學(xué);2016年

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