多目标监控场景下的检测和跟踪技术研究

【摘要】智能视频监控领域的研究与应用越来越广泛,其中的前景提取算法、目标识别算法和目标跟踪算法是研究的热点。本文研究了前景提取算法、目标检测算法以及多目标跟踪算法,并提出了相关的改进,主要的研究成果如下：1)本文为Vibe前景提取算法融入了阴影检测功能和高斯滤波计算。改进后的Vibe增强算法在BenchMark中的ChangeDetection公共数据集上与原Vibe算法和混合高斯算法进行实验对比：与原Vibe算法相比,改进后的Vibe增强算法在维持前景像素准确率不变和计算时间不变的前提下,提高了6%-11%的前景像素召回率；而与混合高斯算法相比,改进后的Vibe增强算法在各项指标上都表现的更加优秀。2)本文提出了混合通道的积分直方图概念,统计了原图像和前景图像在HSV颜色空间的积分直方图信息以及灰度图像的积分值信息。混合通道的积分直方图概念的目的是避免直方图重复统计问题,能够大幅度加快叠加的区域的直方图特征统计时间,并且增加直方图计算的多样性。3)使用积分直方图理论改进了压缩感知目标跟踪算法。本文称改进后的算法为综合决策的预测跟踪算法。算法使用积分直方图理论快速统计样本的直方图信息,然后加权融合Haar特征的贝叶斯分类得分值、与最优正、负样本的直方图相似度得分值,最终找到一个综合得分最优的样本作为预测输出。实验发现综合决策的预测跟踪算法比压缩感知跟踪算法效果更加稳定。本文在上述算法研究的基础上实现了一个多目标跟踪框架模型,模型为每个目标建立了一个最优的正样本队列,并通过KNN的思想完成目标的消失重现判定。最后在厦大视频库上进行实验测试并取得了一定的效果,为实验室的视频监控项目提供了效果更加优秀的前景提取算法和多目标跟踪模型,使得监控系统的鲁棒性更强。
【作者】才盛；
【导师】雷蕴奇；
【作者基本信息】厦门大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】多目标跟踪；积分直方图；消失重现判定；

【参考文献】
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