学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于智能视频监控的多目标检测与跟踪

作　者: 李欣
导　师: 吴谨
学　校: 武汉科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 智能监控对称帧间差分多高斯模型颜色特征匹配粒子滤波器
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 24次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着人们对安全防护的需求越来越多，要求越来越高，智能化的、高效的、实时视频监控系统得到人们的普遍认可。智能视频监控系统可以对实时的视频进行分析，并对异常行为做出报警等智能化的操作，因此对视频中运动目标进行分析是十分重要的，即从图像序列中对运动目标做检测、分类，目标跟踪、目标行为识别以及整个场景的理解与描述的工作。其中的关键是目标检测和目标跟踪。由于多个目标存在独立运动，并且会有相互遮挡的情况，使对其的检测与跟踪是智能视频监控技术中亟待解决的一个难点。为了检测出在同一场景中多个目标的运动情况，并对这些目标进行跟踪，满足发展的视频监控技术智能化的要求，本文做了以下工作：（1）介绍视频对象预处理的相关知识：图像滤波去噪、图像边缘检测、二值图像形态学处理，并对各项技术进行仿真分析。针对中值滤波算法提出一种改进的快速中值滤波算法。（2）对运动的多目标进行检测：介绍了一维Otsu的阈值分割，解决了当目标与背景差别不大时的误分割问题；详细介绍了经典的运动目标检测方法中的背景差分法、帧间差分法，针对多高斯背景建模实时性不强的问题提出一种新的引入改进的对称帧间差分法的多高斯背景建模法，再用当前帧与背景进行差分运算得到较为完整的运动目标，且对阴影的抑制有一定的效果。（3）多目标跟踪：简单的介绍了目标跟踪发展现状和一些方法，然后就比较经典的粒子滤波器目标跟踪原理进行详细的介绍。在颜色特征匹配的基础上，提出一种基于YCbCr颜色空间的颜色特征粒子滤波器目标跟踪方法，对场景中的多人进行实时跟踪。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-13
  1.1 选题背景及研究意义  8-9
  1.2 智能监控系统研究现状  9-10
  1.3 运动目标检测研究现状  10-11
  1.4 目标跟踪的研究现状  11-12
  1.5 本文主要工作及安排  12-13
第二章视频图像预处理  13-25
  2.1 图像的滤波去噪  13-17
    2.1.1 均值滤波  13-14
    2.1.2 中值滤波  14-17
  2.2 边缘检测  17-22
    2.2.1 常用边缘算子介绍  18-21
    2.2.2 几种边缘检测算子评估  21-22
  2.3 二值图像的形态学处理  22-24
  2.4 本章小结  24-25
第三章多运动目标检测  25-47
  3.1 视频对象基于空间域的分割  25-27
    3.1.1 视频对象基于空间域的分割  25
    3.1.2 最大类间方差法  25-27
  3.2 帧间差分法  27-33
    3.2.1 帧间差分法  27-29
    3.2.2 对称帧间差分法  29-30
    3.2.3 改进的称帧间差分法  30-33
  3.3 背景减除法  33-42
    3.3.1 背景减除法介绍  33-35
    3.3.2 均值法背景建模  35-36
    3.3.3 单高斯分布模型  36-38
    3.3.4 多高斯分布模型  38-42
  3.4 本文方法目标检测  42-46
    3.4.1 本文算法设计思路  42-43
    3.4.2 本文算法步骤  43-44
    3.4.3 实验结果及分析  44-46
  3.5 本章小结  46-47
第四章多目标跟踪  47-57
  4.1 基于颜色特征的目标匹配  47-50
    4.1.1 颜色空间介绍  47-48
    4.1.2 匹配方法  48-50
  4.2 基于粒子滤波器跟踪  50-52
    4.2.1 目标跟踪问题描述  50-51
    4.2.2 粒子滤波器目标跟踪  51-52
  4.3 本文方法跟踪多目标  52-56
    4.3.1 算法设计  52-53
    4.3.2 算法实现及结果分析  53-56
  4.4 本章小结  56-57
第五章总结与展望  57-59
  5.1 本文小结  57
  5.2 未来展望  57-59
参考文献  59-63
致谢  63-64
附录 A 攻读硕士期间发表的论文  64-65
详细摘要  65-69

基于智能视频监控的多目标检测与跟踪

内容摘要

全文目录

相似论文