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复杂背景下运动目标检测与跟踪方法的研究

作　者: 王薇
导　师: 潘炼
学　校: 武汉科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 视频监控目标检测目标跟踪分形理论粒子滤波
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 74次
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内容摘要

随着人们安全意识的逐步提高及计算机等技术的发展，在生活中，视频监控系统随处可见。通常，进行视频监控的目的是为了实现对监控区域中运动目标的检测与跟踪。目前，应用于视频监控系统中的运动目标检测与跟踪算法，大部分是针对普通生活场景的，这些场景相对简单，而对于复杂的自然背景下的监控，还没有一个比较好的解决方案。通过研究，本文提出了适用于视频监控系统中的，针对复杂自然背景下的运动目标检测与跟踪算法。论文主要工作如下：在运动目标检测方面，首先，提出了一种基于分形误差的边缘检测算法，对视频序列中的目标边缘特征进行提取；其次，提出了一种基于分形特征的运动目标检测算法，该算法利用目标的分形维数与自然背景分形维数的差异将目标从背景从检测出来。经验证，该算法能对复杂背景下的运动目标进行检测，检测速度快、结果准确。在运动目标跟踪方面，对常规的基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法进行了改进，采用自适应滤波对运动目标模型进行更新，增强了目标跟踪的鲁棒性。另外，提出了一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法，该方法能够有效克服目标跟踪过程中由于目标颜色等特征变化提引的跟踪效果不理想甚至失败的问题。经验证，该算法对复杂背景下的运动目标跟踪更准确，鲁棒性更强。为验证本文研究的目标检测与跟踪方法的可行性，本文设计并搭建了一个基于B/S结构的视频监控系统。经验证，该方法有较强的应用性，能够在视频监控系统中取得比较好的运行效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-11
  1.1 课题研究背景及意义  8
  1.2 国内外研究现状  8-9
  1.3 本课题主要研究内容  9-10
  1.4 论文结构安排  10-11
第二章复杂背景下的运动目标检测方法  11-30
  2.1 各种运动目标检测方法分析研究  11-13
  2.2 分形理论基础  13-20
    2.2.1 分形理论来源  13
    2.2.2 Hausdorff 测度与维数  13-15
    2.2.3 计盒维数  15-17
    2.2.4 地毯覆盖法  17-19
    2.2.5 分数布朗运动模型  19-20
  2.3 基于分形误差的目标边缘检测算法  20-24
    2.3.1 图像去噪  20-21
    2.3.2 自然背景消除  21-22
    2.3.3 基于分形误差的目标边缘检测算法  22-24
  2.4 基于分形特征的目标检测算法  24-30
    2.4.1 改进的地毯覆盖法  24-26
    2.4.2 基于分形特征的目标检测算法  26
    2.4.3 仿真与结果分析  26-30
第三章复杂背景下的运动目标跟踪方法  30-49
  3.1 各种运动目标跟踪算法分析研究  30-31
  3.2 粒子滤波算法基础  31-35
    3.2.1 非线性状态空间模型  31
    3.2.2 贝叶斯估计理论  31-32
    3.2.3 蒙特卡罗积分  32
    3.2.4 序列重要性采样  32-33
    3.2.5 重采样  33-34
    3.2.6 粒子滤波算法  34-35
  3.3 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法  35-40
    3.3.1 运动目标模型  35-36
    3.3.2 颜色观测模型  36-38
    3.3.3 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法  38-40
  3.4 基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法  40-46
    3.4.1 特征提取  40-42
    3.4.2 基于多特征融合的观测模型  42
    3.4.3 自适应权值  42-43
    3.4.4 动态参数设置  43-44
    3.4.5 基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法  44-46
  3.5 仿真与结果分析  46-49
第四章目标检测与跟踪方法在视频监控系统中的实现  49-54
  4.1 视频监控系统硬件设计  49-50
  4.2 视频监控系统软件设计  50-52
  4.3 系统测试及结果分析  52-54
第五章总结与展望  54-56
  5.1 论文工作总结  54-55
  5.2 未来工作展望  55-56
参考文献  56-59
攻读硕士学位期间发表论文  59-60
致谢  60-61
详细摘要  61-65

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