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智能视频监控系统中运动目标的检测与跟踪

作　者: 曹朋朋
导　师: 刘志镜
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 运动目标检测目标跟踪卡尔曼滤波智能视频监控
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

视频图像序列中运动目标的检测与跟踪是实现智能视频监控系统的关键技术,也是计算机视觉方向的研究热点。本文主要的研究工作及贡献有两个方面：(1)在运动目标检测与分割方面,本文首先分析了时间差分法和背景减除法,提出了背景模型更新策略的改进方法,对背景的更新区域与更新时间进行限定,使得背景的更新具有针对性；其次,改进和优化混合高斯模型相关参数,可在复杂场景中的有效检测运动目标；最后提出了YUV颜色空间中快速的阴影抑制算法,提高了运动目标检测的准确性。(2)在运动目标跟踪方面,本文利用运动目标检测结果,以目标的形心、面积及颜色直方图构建代价函数,通过Kalman滤波实现多运动目标的匹配跟踪,并在统计目标颜色直方图时,以运动检测结果为掩码,利用图像金字塔的思想统计前景像素的颜色分布,提高了颜色直方图的计算速度；此外,针对应用需求,利用单目标跟踪,实现云台的自动控制,进而对目标进行持续跟踪。本系统的实际运行结果表明,所采用的算法能够满足实时性的需求且有较好的检测与跟踪效果。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 课题研究的研究背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-10
  1.3 本文研究的主要内容  10-11
  1.4 论文结构安排  11-13
第二章智能视频监控相关技术综述  13-23
  2.1 运动目标检测  13-17
    2.1.1 常用方法介绍  13-15
    2.1.2 常用背景模型  15-17
  2.2 运动目标跟踪  17-21
    2.2.1 跟踪目标分类  17-18
    2.2.2 常用数学工具  18-19
    2.2.3 目标跟踪方法  19-21
  2.3 本章小结  21-23
第三章运动目标检测与分割  23-43
  3.1 颜色空间选择以及图像预处理  23-26
    3.1.1 颜色空间的选取  23-24
    3.1.2 图像预处理  24-26
  3.2 运动目标检测  26-35
    3.2.1 时间差分法  26-28
    3.2.2 背景减除法  28-32
    3.2.3 基于高斯模型的运动检测  32-35
  3.3 阴影检测与抑制  35-37
    3.3.1 阴影去除的原理  36
    3.3.2 YUV空间中阴影的抑制  36-37
  3.4 形态学方法的后处理  37-39
  3.5 运动目标分割  39-42
  3.6 本章小结  42-43
第四章运动目标跟踪  43-53
  4.1 跟踪特征选择  43-45
  4.2 Kalman滤波跟踪原理  45-47
  4.3 视频序列中目标跟踪  47-50
  4.4 基于云台的单目标跟踪  50-52
  4.5 本章小结  52-53
第五章系统设计及实验结果  53-61
  5.1 系统设计  53-54
  5.2 系统开发平台及主要数据结构  54-56
  5.3 系统开发界面及实验结果  56-60
    5.3.1 系统界面  56-57
    5.3.2 实验结果及分析  57-60
  5.4 本章小结  60-61
第六章总结与展望  61-63
  6.1 本文总结  61-62
  6.2 未来展望  62-63
致谢  63-65
参考文献  65-68

智能视频监控系统中运动目标的检测与跟踪

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