本文關(guān)鍵詞：智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：智能視頻監(jiān)控技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用,在政府、企業(yè)和家庭都具有廣泛地應(yīng)用,而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的核心技術(shù),近十幾 年來(lái),隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的研究,吸引了眾多研究者的關(guān)注,成為熱點(diǎn)研究問(wèn)題。盡管人們已經(jīng)提出了許多有效的視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法,但是在實(shí)際應(yīng)用中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤仍然面臨許多困難,如背景變化、目標(biāo)遮擋、陰影干擾等因素,都嚴(yán)重影響了檢測(cè)與跟蹤的效果,因此設(shè)計(jì)魯棒的視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法仍然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。 論文介紹了智能視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀,給出了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)架構(gòu),以及系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和難點(diǎn)問(wèn)題；研究了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中圖像處理技術(shù),包括圖像預(yù)處理、目標(biāo)模型描述及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論等。 針對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用,論文主要開(kāi)展視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究,并提出了有效的算法。 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面,研究了目標(biāo)檢測(cè)的常用方法(如幀間差分法、背景差分法和光流法等),基于不同的技術(shù)實(shí)現(xiàn)途徑,將背景差分分為三類(lèi),即直接計(jì)算法、圖像建模法、組合法,并深入分析了各類(lèi)算法的適用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)視頻圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),提出了混合高斯模型和幀差法相結(jié)合的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),該算法通過(guò)融入幀間差分將圖像區(qū)域分為背景區(qū)域、背景顯露區(qū)域和運(yùn)動(dòng)物體區(qū)域三類(lèi),然后根據(jù)不同區(qū)域采用不同的更新率更新背景模型,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面,分析了Mean Shift算法在目標(biāo)跟蹤方面的應(yīng)用,并驗(yàn)證了Mean Shift算法的收斂性。針對(duì)Mean Shift算法易陷入局部最優(yōu)及目標(biāo)短暫遮擋時(shí)跟蹤性能差的不足,提出了一種改進(jìn)的基于Mean Shift的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法,并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)的Mean Shift在目標(biāo)短暫遮擋時(shí)具有良好的跟蹤性能。
【關(guān)鍵詞】：智能視頻監(jiān)控 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤 背景差分 Mean Shift算法
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要9-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 研究背景及意義12-15
• 1.1.1 智能視頻監(jiān)控12-14
• 1.1.2 智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的一般架構(gòu)14
• 1.1.3 選題意義14-15
• 1.2 智能視頻監(jiān)控的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)15-20
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.2 智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)17-19
• 1.2.3 智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的技術(shù)難點(diǎn)19-20
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)20-22
• 第二章 相關(guān)預(yù)備知識(shí)22-27
• 2.1 圖像灰度化處理22
• 2.2 圖像噪聲處理22-23
• 2.3 目標(biāo)表示23-24
• 2.4 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第三章 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究27-39
• 3.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主要方法27-29
• 3.1.1 幀間差分法27
• 3.1.2 光流法27-28
• 3.1.3 背景差分法28-29
• 3.2 基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的背景差分算法分類(lèi)研究29-33
• 3.2.1 直接計(jì)算法29-30
• 3.2.2 圖像建模法30-32
• 3.2.3 組合法32-33
• 3.3 基于混合高斯模型的幀間差分法33-38
• 3.3.1 方法原理34-36
• 3.3.2 仿真結(jié)果36-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第四章 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究39-57
• 4.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤綜述39-41
• 4.1.1 基于區(qū)域的跟蹤39-40
• 4.1.2 基于特征的跟蹤40
• 4.1.3 基于動(dòng)態(tài)輪廓的跟蹤40
• 4.1.4 基于模型的跟蹤40-41
• 4.2 Mean Shift算法及在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用41-49
• 4.2.1 基本Mean Shift41-42
• 4.2.2 擴(kuò)展的Mean Shift42-43
• 4.2.3 Mean Shift算法及其步驟43-46
• 4.2.4 Mean Shift算法在目標(biāo)跟蹤方面的應(yīng)用46-49
• 4.3 改進(jìn)的Mean-Shift目標(biāo)跟蹤算法49-56
• 4.3.1 對(duì)Mean Shift算法的改進(jìn)50-51
• 4.3.2 綜合利用目標(biāo)檢測(cè)的Mean Shift算法51-53
• 4.3.3 仿真結(jié)果53-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第五章 結(jié)論和展望57-61
• 5.1 本文完成的主要工作57-58
• 5.2 未來(lái)工作展望58-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-68
• 作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果68

【相似文獻(xiàn)】

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