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视频监控系统中运动目标检测和跟踪技术的研究与实现

作　者: 梁昌斌
导　师: 万力
学　校: 合肥工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 视频监控 目标匹配 目标跟踪 Meanshift
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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引　用: 8次
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内容摘要


运动目标的跟踪是视频监控系统中一个重要组成部分,因此如何实现对运动目标实时、稳定和有效地跟踪,是一个需要关注和研究的重要问题。本文针对被跟踪目标存在姿势不断变化,部分被遮挡和旋转的问题,对视频监控系统中目标跟踪系统深入研究和分析,在对现有目标跟踪算法比较的基础上,选择了一种基于目标颜色直方图特征的目标跟踪算法(Meanshift)。算法以目标区域的梯度方向分布(直方图)为特征,构造了可用Meanshift算法寻优的相似度函数,利用Meanshift寻优收敛速度快的特点,可有效实现跟踪。针对Meanshift算法对快速目标跟踪效果不好的情况,本文引入了卡尔曼滤波器,通过对卡尔曼滤波器建模实现了对快速目标的跟踪。卡尔曼滤波器包括两个模型,信号模型和观测模型。通过以往帧的观测向量来预测当前帧的状态向量,从而得到目标的可能位置,利用这些位置信息组成当前帧的观测向量,再去预测下一帧的状态向量,循环迭代。试验结果表明,本文给出的基于目标颜色直方图的Meanshift算法能够有效的应用于视频监控系统中的目标跟踪,保证了运动目标跟踪的稳定性和连续性,有较好的理论研究价值及市场应用前景。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-7
致谢  7-12
第一章 绪论  12-17
  1.1 研究的背景及意思  12
  1.2 视频监控系统  12-14
    1.2.1 视频监控系统的发展  12-13
    1.2.2 视频监控系统中视频检测和跟踪的关键技术  13-14
  1.3 国内外研究现状  14-15
  1.4 研究的内容及难点  15-17
    1.4.1 理论研究  15
    1.4.2 运动目标匹配和跟踪相关问题  15-16
    1.4.3 工作的难点  16-17
第二章 视频监控系统中目标图像的处理  17-35
  2.1 视频监控系统中图像检测和跟踪过程  17
  2.2 目标图像的预处理  17-21
    2.2.1 目标图像的增强  18
    2.2.2 目标图像去噪  18-21
  2.3 运动目标检测  21-26
    2.3.1 背景差值法  21-24
    2.3.2 光流场法  24-26
    2.3.3 相邻帧差法  26
  2.4 边缘检测  26-28
    2.4.1 梯度算子  26-28
    2.4.2 Canny边缘检测  28
  2.5 目标图像的分割  28-32
    2.5.1 基于图像灰度值的分割  29-30
    2.5.2 基于区域的分割  30-32
    2.5.3 基于边界的分割  32
  2.6 运动区域判定  32-35
第三章 视频监控系统中目标跟踪算法选择  35-45
  3.1 视频监控系统中目标跟踪系统分析  35-37
    3.1.1 视频监控系统组成  35-36
    3.1.2 视频监控系统目标跟踪的问题  36-37
  3.2 如何减小搜索范围  37-38
  3.3 如何进行精确的目标匹配  38
  3.4 视频监控系统中目标跟踪算法的选择  38-41
    3.4.1 meanshift算法思想  39-40
    3.4.2 hausdorff算法思想  40-41
    3.4.3 视频监控系统中目标跟踪算法的选择  41
  3.5 目标跟踪系统中meanshift算法的改进  41-44
    3.5.1 卡尔曼滤波器建模  42-43
    3.5.2 遮挡问题的处理  43-44
  3.6 本章小结  44-45
第四章 视频监控系统中运动目标跟踪实现  45-60
  4.1 MeanShit跟踪算法  45-47
  4.2 算法设计  47-53
    4.2.1 运动目标预测  47-48
    4.2.2 基于直方图的目标匹配  48-50
    4.2.3 目标模型描述  50-51
    4.2.4 候选模型描述  51
    4.2.5 目标定位  51-53
  4.3 算法实现  53-54
  4.4 实验结果分析  54-59
    4.4.1 实验结果  54-56
    4.4.2 实验结果分析  56-59
  4.5 本章小结  59-60
第五章 结束语  60-62
  5.1 总结  60
  5.2 工作展望  60-62
参考文献  62-66
攻读硕士期间发表的论文  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统
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