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智能视频监控中基于粒子滤波的目标跟踪系统研究

作　者: 窦琴
导　师: 刘清
学　校: 武汉理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 视频监控目标跟踪粒子滤波积分图前景分割
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 216次
引　用: 2次
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内容摘要

智能视频监控是采用计算机视觉的方法,对视频内容进行自动的分析,对特殊的目标类型和行为能够自动识别,对可疑的事件能够自动发现并提供报警,做到预防性主动监控。智能视频监控技术在军事、民用等领域有着很重要的实用价值。运动目标跟踪是智能视频监控技术中的一个重要内容,是对目标进行行为分析从而实现智能视频监控应用的基础,对目标跟踪技术的研究有重要的意义。目标跟踪的难点在于目标突然运动、背景突然改变其外部表现形式、目标的非刚性结构、目标和目标之间的遮挡、目标和背景之间的遮挡等。本文主要研究复杂背景下的运动物体的跟踪,旨在提出一种具有较好的实时性、准确性和鲁棒性的运动目标跟踪方法。本文以目标跟踪为研究内容,以粒子滤波为研究方法,实现了粒子跟踪算法,并进行了算法优化。主要工作和贡献为:1)基于粒子滤波目标跟踪算法的研究与实现。研究了粒子滤波方法的相关理论,将粒子滤波的基本方法运用到视频图像中的目标跟踪上。详细描述了算法流程,建立运动模型解决粒子更新以及根据粒子的权重解决粒子重采样等问题,实现了基于粒子滤波的运动目标跟踪。2)算法的优化。为了解决跟踪中的难点问题,提高算法效率,本文对算法进行了多方面的优化,主要体现在以下方面:(1)采取积分图的计算方法,加快直方图的运算速度,提高了算法效率;(2)将目标前景应用到粒子滤波的跟踪方法中,解决跟踪中背景相似、非目标遮挡的问题;(3).对目标进行分段统计。分别统计目标的上半身和下半身的颜色直方图,并对直方图进行亮度补偿,更精确的表达目标。在解决因环境变化带来的目标直方图变化的问题时体现了其优越性;(4)对目标进行互遮挡判断,解决目标间的相互遮挡问题实验证明,优化后的粒子滤波算法较好地解决了跟踪中背景干扰、光照变化、障碍物遮挡、目标互遮挡等难点问题。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-17
  1.1 研究背景  9-11
  1.2 研究的目的与意义  11-12
  1.3 粒子滤波技术国内外研究现状  12-14
  1.4 本课题的主要研究内容  14-15
  1.5 论文的组织结构  15-17
第2章视频中运动目标的检测与跟踪  17-26
  2.1 视频中的运动目标检测  17-20
    2.1.1 差分、光流和非参数的密度核估计检测方法  17-18
    2.1.2 混合高斯背景建模  18-20
  2.2 视频运动目标跟踪  20-24
    2.2.1 跟踪方法综述  20-23
    2.2.2 跟踪的难点问题  23-24
  2.3 本章小结  24-26
第3章基于粒子滤波的目标跟踪算法  26-38
  3.1 粒子滤波相关理论  26-29
    3.1.1 贝叶斯估计  26-28
    3.1.2 蒙特卡罗方法  28-29
  3.2 粒子滤波  29-34
    3.2.1 粒子滤波器原理  29-33
    3.2.2 粒子滤波算法描述  33-34
  3.3 基于粒子滤波的目标跟踪算法描述  34-37
  3.4 本章小结  37-38
第4章粒子滤波的目标跟踪系统设计与分析  38-62
  4.1 视频监控中目标跟踪系统的组成与设计  38-51
    4.1.1 视频图像的获取  41-42
    4.1.2 系统的配置文件  42-44
    4.1.3 基于混合高斯背景建模的前景分割  44-45
    4.1.4 粒子滤波目标跟踪  45-51
  4.2 粒子滤波跟踪算法的优化  51-58
    4.2.1 积分图计算  52-53
    4.2.2 目标的分段直方图表征  53-54
    4.2.3 目标的互遮挡判断  54
    4.2.4 前景在目标跟踪中的应用  54-55
    4.2.5 颜色直方图亮度补偿  55
    4.2.6 粒子跟踪过程  55-58
  4.3 实验结果与分析  58-62
第5章总结与展望  62-64
参考文献  64-67
致谢  67-68
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文  68-69
作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目  69

智能视频监控中基于粒子滤波的目标跟踪系统研究

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