智能视频监控中运动目标检测和跟踪的研究及改进

【摘要】智能视频分析是计算机视觉的一个重要研究方向,具有重要的应用价值。运动目标检测和运动目标跟踪是智能视频分析的基础,本文的主要研究内容是运动目标检测和运动目标跟踪。运动目标检测算法的研究基础是混合高斯背景建模,也是目前应用和研究最为广泛的运动目标检测算法；其主要思想是：假设每个像素都会服从一个高斯分布,但是由于噪声和运动目标影响,单个高斯分布不足以模拟单个像素在时间序列上的概率分布,所以混合高斯方法应运而生。但是在实验中发现,即使用多个混合高斯分布也难以准确的为单个像素建立模型,例如出现快速自然光变化、小目标和浅影以及随机摆动等问题；这些都是本文需要解决的问题。通过文献查阅和实验数据分析,充分利用像素在时间和空间上的关联性,对运动目标检测中出现的以上问题做了改进,整个算法的鲁棒性和精确性都得到了提高,从而可以提供更精确的运动目标给运动目标跟踪系统。运动目标跟踪算法的研究基础是基于MeanShift的目标跟踪算法,实验发现,MeanShift算法不能有效快速跟踪；通过理论分析和数据比较,MeanShift算法在目标搜索时,其搜索窗口有一定限制,从而不能有效跟踪快速运动目标。卡尔曼滤波可以较好的预测目标位置,为此,在用MeanShift算法进行跟踪时,引入卡尔曼滤波进行预测,在预测时进行跟踪,从而有效避免跟不上的情况。跟踪效果得到了一定的改善。论文首先介绍了智能视频监控系统的应用场景和研究意义；其次,综合描述了运动目标检测和运动目标跟踪算法；第三章出现的混合高斯背景的运动目标检测算法的建模问题,基于运动目标跟踪均值漂移算法；第四章中对运动目标检测和运动目标跟踪出现的一些问题提出了一些改进的方法；第五章中主要是实验效果对比,以便直观的看出本文的改进效果；最后是总结和展望。
【作者】陈玉萍；
【导师】刘锋；
【作者基本信息】安徽大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】运动目标检测；运动目标跟踪；混合高斯；MeanShift；卡尔曼滤波；随机摆动；SVM；

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