發(fā)布時間：2018-04-13 13:14

  本文選題：目標跟蹤 + 商場云臺攝像機��； 參考：《山東科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：目前,商場的云臺鏡頭監(jiān)控系統(tǒng)通常是監(jiān)控人員持續(xù)監(jiān)視屏幕,對進入監(jiān)控區(qū)域的目標通過操作鍵盤搖桿完成對目標的運動跟蹤。本文中的基于商場實時監(jiān)控視頻的云臺鏡頭監(jiān)控系統(tǒng)選定待跟蹤的運動目標,能夠根據(jù)拍攝環(huán)境的變化主動改變觀察位置和角度,使視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠自主地跟蹤選定的目標,并可以放大和縮小場景區(qū)域,方便觀察運動目標的移動,從而提高了視頻監(jiān)控效率。本文的主要研究內(nèi)容:首先,介紹視頻監(jiān)控系統(tǒng)的分類,并搭建了本實驗所用的云臺鏡頭可變監(jiān)控系統(tǒng)平臺,同時對云臺鏡頭自動跟蹤系統(tǒng)進行設(shè)計。然后,介紹了 Camshift算法原理,并對傳統(tǒng)的Camshift跟蹤算法進行仿真。然后對Camshift跟蹤算法進行改進,利用顏色特征、HOG特征、LBP紋理特征進行自適應(yīng)融合,提出了一種多特征自適應(yīng)融合的Camshift跟蹤算法,在每幀視頻序列圖像中對監(jiān)控目標進行鎖定,記錄目標位置,利用多特征進行跟蹤,降低了 Camshift跟蹤算法光照,遮擋等因素的干擾,提高跟蹤算法的穩(wěn)定性。最后,本論文建立商場云臺鏡頭的自動跟蹤模型和鏡頭自動變倍算法。根據(jù)視頻畫面中監(jiān)控目標的運動速度和尺寸大小,利用這兩個模型自動匹配云臺的速度和鏡頭倍數(shù),對監(jiān)控目標進行實時跟蹤和畫面放縮,最終使監(jiān)控目標始終以合適的尺寸大小顯示在視頻畫面中心區(qū)域。并通過程序?qū)崿F(xiàn)商場云臺鏡頭目標自動跟蹤算法以及變倍控制。為了驗證本文跟蹤算法的有效性,用�？低晹z像頭進行了實驗仿真。通過�？禂z像頭錄制的視頻,對目標進行跟蹤,結(jié)果顯示本文設(shè)計的商場云臺鏡頭跟蹤系統(tǒng),系統(tǒng)具有良好的實時性,有穩(wěn)定的跟蹤效果。
[Abstract]:At present, the monitoring system of cloud head lens in shopping mall is usually used to monitor the screen continuously. The target entering the monitoring area is tracked by operating the keyboard rocker to track the motion of the target.In this paper, the shot monitoring system based on real-time surveillance video of shopping mall chooses the moving target to be tracked, which can actively change the observation position and angle according to the change of shooting environment, so that the video surveillance system can track the selected target autonomously.It can enlarge and reduce the scene area, and it is convenient to observe the moving target, thus improving the efficiency of video surveillance.The main research contents of this paper are as follows: firstly, the classification of video surveillance system is introduced, and the platform of cloud head shot variable monitoring system used in this experiment is built. At the same time, the automatic tracking system of cloud head lens is designed.Then, the principle of Camshift algorithm is introduced, and the traditional Camshift tracking algorithm is simulated.Then the Camshift tracking algorithm is improved and the color feature hog feature is used for adaptive fusion. A multi-feature adaptive fusion Camshift tracking algorithm is proposed to lock the monitoring target in each frame of video sequence image.The location of the target is recorded and the multi-feature is used to track the target. The interference of illumination and occlusion of Camshift tracking algorithm is reduced and the stability of the tracking algorithm is improved.Finally, this paper establishes the automatic tracking model and the algorithm of automatic shot variation.According to the moving speed and size of the monitoring target in the video picture, the two models are used to automatically match the velocity of the cloud head and the shot multiple to track the monitored target in real time and the picture is scaled down.Finally, the target is always displayed in the center of the video with the appropriate size.And through the program to realize the automatic tracking algorithm of the shot target and the variable control.In order to verify the effectiveness of the tracking algorithm in this paper, the Hackonview camera is used to carry out the experimental simulation.The video recorded by Haekang camera is used to track the target. The result shows that the system designed in this paper has good real-time performance and stable tracking effect.
【學位授予單位】：山東科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TN948.6

【參考文獻】

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本文編號：1744656