檢測跟蹤文獻(xiàn)綜述

《檢測跟蹤文獻(xiàn)綜述》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。

1、近年來，智能視頻監(jiān)控技術(shù)的研究與應(yīng)用備受人們關(guān)注。作為其基本處理部分，視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測是一個(gè)非?；钴S的研究方向，屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容，在智能監(jiān)控、視頻壓縮、自動(dòng)導(dǎo)航、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)與監(jiān)控技術(shù)相結(jié)合成為了一個(gè)新興的應(yīng)用研究方向。這種監(jiān)控系統(tǒng)與傳統(tǒng)意義上的監(jiān)控系統(tǒng)的本質(zhì)區(qū)別在十其智能性。視頻監(jiān)控的目的主要是用十對入侵者的監(jiān)視、交通流量的監(jiān)測，以及大門出入人員的保安監(jiān)控等。傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)大都需要人工配合進(jìn)行監(jiān)控，存在各種問題。采用紅外傳感器等半自動(dòng)的檢

2、測方法又存在對貓犬等動(dòng)物產(chǎn)生誤報(bào)警等問題。因此，對智能化的監(jiān)控系統(tǒng)的研究就非常有必要。簡言之，不僅僅用攝像機(jī)來代替人眼簡單的獲取現(xiàn)場圖像信息，應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)來協(xié)助監(jiān)控人員甚至代替監(jiān)控人員來完成監(jiān)控任務(wù)，從而既獲得良好的監(jiān)控效果，又大大地減輕監(jiān)控中的人力投入。由此可見，智能監(jiān)控系統(tǒng)有著廣泛的應(yīng)用前景和潛在的市場價(jià)值。然而要使監(jiān)控系統(tǒng)達(dá)到智能化，就必須使計(jì)算機(jī)能夠從監(jiān)控?cái)z像機(jī)里所獲取的視頻圖像序列中提取出感興趣的目標(biāo)，并對其進(jìn)行目標(biāo)分類和跟蹤，從而達(dá)到對目標(biāo)行為進(jìn)行理解與描述的目的。智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)新興的應(yīng)用方向和備受關(guān)注

3、的前沿課題。視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展大致經(jīng)歷了以下二個(gè)階段：(1)第一代視頻監(jiān)控系統(tǒng):早期的視頻監(jiān)控都是以模擬設(shè)備為主的閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)，稱其為模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)。通常采用同軸電纜的傳輸方式進(jìn)行信號(hào)傳輸，但是這種模擬方式的傳輸要保證寬帶信號(hào)具有高的信噪比和較小失真是十分困難的，所以第一代監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性和抗干擾性都較差，功能也相對簡單。(2)第二代視頻監(jiān)控系統(tǒng):隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)壓縮編碼技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn)的改進(jìn)，芯片成本的不斷下降，數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)也迅速發(fā)展起來。人們利用計(jì)算機(jī)的高速數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)行視頻采集和處理，大大提高了圖像質(zhì)量，增強(qiáng)了

4、視頻監(jiān)控的能力，提高了系統(tǒng)的可靠性，增強(qiáng)其可擴(kuò)展性，其功能也越來越專業(yè)化、多樣化。(3)第二代視頻監(jiān)控系統(tǒng):隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬、計(jì)算機(jī)處理能力和存儲(chǔ)容量的迅速提高，以及各種實(shí)用視頻信息處理技術(shù)的出現(xiàn)，視頻監(jiān)控進(jìn)入了全數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，即全數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)為依托，以數(shù)字視頻的壓縮、傳輸和存儲(chǔ)為核心，以智能實(shí)用的圖像分析為特色，引導(dǎo)視頻監(jiān)控技術(shù)向智能化和網(wǎng)絡(luò)化的方向不斷發(fā)展。智能監(jiān)控系統(tǒng)是采用圖像處理、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，通過在監(jiān)控系統(tǒng)中增加智能視頻分析模塊，借助計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，在不需要人為干預(yù)的情況下對拍攝到的圖

5、像序列進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，過濾掉視頻畫面無用的或干擾信息，自動(dòng)識(shí)別不同目標(biāo)，分析抽取視頻源中關(guān)鍵有用信息，快速準(zhǔn)確地定位事故現(xiàn)場，判斷監(jiān)控畫面中的異常情況，并以最快和最佳的方式發(fā)出警報(bào)或觸發(fā)其它動(dòng)作，從而有效進(jìn)行事前預(yù)警，事中處理，事后及時(shí)取證的全自動(dòng)、全天候、實(shí)時(shí)監(jiān)控的智能系統(tǒng)。要完成智能視覺監(jiān)控的任務(wù)，需要用到計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、數(shù)字圖像處理和人工智能等多門學(xué)科的知識(shí)。對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與跟蹤就是其中的核心技術(shù)，處十整個(gè)視覺監(jiān)控系統(tǒng)的底層，是各種后續(xù)處理的基礎(chǔ)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)不僅在智能監(jiān)控系統(tǒng)中有重要應(yīng)用，已經(jīng)廣泛應(yīng)用十軍事和

6、工業(yè)機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域中，因此對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤的研究無疑是一項(xiàng)既有理論意義又有實(shí)用價(jià)值的課題。一、目標(biāo)跟蹤的種類（1）基于區(qū)域的跟蹤基于區(qū)域的跟蹤方法首先要得到包含目標(biāo)的區(qū)域模板,模板的提取一般通過圖像分割獲得或者是預(yù)先人為確定,模板通常為略大于目標(biāo)的矩形,也可以是不規(guī)則形狀,然后設(shè)定一個(gè)相似性度量,在序列圖像中搜索目標(biāo),把度量取極值時(shí)對應(yīng)的區(qū)域作為對應(yīng)幀中的目標(biāo)區(qū)域。由于提取的目標(biāo)模板是以目標(biāo)整體作為對象,它包含了較完整的目標(biāo)信息,因而具有較高的可信度。由于該方法以目標(biāo)的整體特征信息作為跟蹤依據(jù),所以在目標(biāo)發(fā)生較小形變等情況下仍然

7、可以準(zhǔn)確的對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤;在目標(biāo)未被遮擋時(shí),跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性也較好。其缺點(diǎn)首先是這種方法需要對整個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行搜索,要求獲取的信息較多,因此比較耗時(shí),不能滿足實(shí)際應(yīng)用中視頻監(jiān)控實(shí)時(shí)性的要求,這種方法一般用于跟蹤較小的目標(biāo)或者對比度較低的目標(biāo);而且跟蹤的目標(biāo)變形不能太大,否則會(huì)導(dǎo)致跟蹤精度下降甚至目標(biāo)丟失;而且,當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)太大遮擋時(shí),也容易造成跟蹤目標(biāo)的丟失。針對這些缺陷,近年來,對于基于區(qū)域跟蹤方法研究最多的是如何處理包含目標(biāo)的模板更新,以保證跟蹤的連續(xù)性和穩(wěn)定性。（2）基于活動(dòng)輪廓的跟蹤基于活動(dòng)輪廓跟蹤的基本思想是提取物體的邊界

8、輪廓作為輪廓模板,利用封閉的曲線輪廓來表達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo),在后繼幀的二值邊緣圖像中跟蹤目標(biāo)輪廓。由于這種方法所使用的模板是目標(biāo)輪廓,并且匹配。過程是在二值圖像中進(jìn)行,所以相對基于區(qū)域的跟蹤算法來說,它的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量較小,而且在