智能监控系统中运动目标检测与跟踪

【摘要】随着计算机视觉、模式识别、人工智能等技术的不断发展，监控系统中运动目标检测与跟踪技术作为智能视频监控领域的重要内容，具有理论研究价值和实际应用价值。本文针对如何提高运动目标检测与跟踪算法的实时性、准确性和自适应性展开了研究。综述了运动目标检测的常用算法，介绍了形态学处理方法作为全文仿真实验处理的基础。仿真实现了有限帧均值方法进行背景模板的提取和更新，解决了背景差分法视频序列初始帧带有运动目标而不易检测的问题及帧间差分法运动目标运动过小而检测不到的问题，并实现了实时背景模型的更新。综述了常用目标跟踪分类方法，介绍了RGB和HSV颜色空间模型及其转换、颜色特征量化和直方图，采用HSV颜色空间模型作为观测模型。在深入分析卡尔曼滤波对目标状态进行预测和修正算法的基础上，本文将增益系数矩阵设为常数，改进了系统状态方程和观测方程，实现了一种快速有效的卡尔曼滤波算法。实验结果证明此算法有效减少了运行时间，改善了目标跟踪算法的实时性。利用Meanshift跟踪算法能在简单环境下解决运动目标部分遮挡问题的特点，本文将其与快速卡尔曼滤波预测相结合，仿真结果表明此算法减少了运动目标搜索时间，解决了当运动目标快速运动时Meanshift跟踪算法无法准确跟踪目标的问题，增强了系统准确性和自适应性。在分析粒子滤波算法重要性采样、序贯重要性采样、粒子退化现象及重采样理论基础上，本文设计了其目标跟踪流程，并将其与Meanshift算法相结合，解决了当背景中选定目标周围存在目标颜色特征相近的物体时，Meanshift算法无法准确定位运动目标的问题。实验结果证明了此算法的有效性和精确性。
【作者】李淑娜；
【导师】沈海鸿；
【作者基本信息】中国地质大学（北京），电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】运动目标跟踪；背景差分检测；卡尔曼滤波器；Meanshift算法；粒子滤波算法；

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