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《基于監(jiān)控視頻的人物檢測與跟蹤技術(shù)研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、中圖分類號：TP391論文編號：102870118-S124學(xué)科分類號：080402碩士學(xué)位論文基于監(jiān)控視頻的人物檢測與跟蹤技術(shù)研究研究生姓名許錦婷學(xué)科、專業(yè)測試計量技術(shù)及儀器研究方向機(jī)器視覺指導(dǎo)教師陳仁文教授南京航空航天大學(xué)研究生院航空宇航學(xué)院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAerospaceEngineeringResearchonHumanDetectionandTrackingTechnologyBasedonSurveillanceVideo
2、AThesisinMeasurementandTestingTechnology&InstrumentbyXuJintingAdvisedbyProf.ChenRenwenSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018承諾書本人聲明所呈交的博/碩士學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得南京航空航天大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使
3、用過的材料。本人授權(quán)南京航空航天大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本承諾書）作者簽名：日期：2018年4月2日南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要智能監(jiān)控系統(tǒng)是一種具有主動監(jiān)測及預(yù)警功能的系統(tǒng)，運(yùn)動目標(biāo)檢測以及跟蹤是智能監(jiān)控系統(tǒng)中重要的一環(huán)。本文結(jié)合監(jiān)控系統(tǒng)的需求，對監(jiān)控視頻的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法以及跟蹤算法進(jìn)行了深入研究。首先，利用像素點(diǎn)中前k個最大、最小亮度分量的平均值來代替最大、最小亮度分量值，并融入了自適應(yīng)卡爾曼濾波的思想，對傳統(tǒng)碼本模型進(jìn)行了改進(jìn)，減少了其對光線變化的
4、敏感性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的碼本模型可明顯減少背景中混入的噪聲。在此基礎(chǔ)上，提出一種基于碼本模型和邊緣檢測的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。先利用改進(jìn)碼本模型進(jìn)行初步檢測，然后利用邊緣檢測將當(dāng)前幀邊緣及均值背景邊緣檢測出來并作差分，處理后進(jìn)行“與”操作得到結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法檢測出的目標(biāo)完整準(zhǔn)確、邊緣清晰，前景提取率比GMM算法提高了24%，比改進(jìn)碼本模型提高了5.3%，且處理方面能達(dá)57幀/秒，可滿足實(shí)時性要求。接著針對深度特征在旋轉(zhuǎn)適應(yīng)上的不足，提出一種融合旋轉(zhuǎn)不變的統(tǒng)一LBP紋理特征以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)濾波跟蹤算法。先構(gòu)建并預(yù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，接著在評估標(biāo)準(zhǔn)集上分別對分層卷
5、積特征以及紋理特征融合分層卷積特征進(jìn)行跟蹤性能分析。采用加權(quán)融合的方式將紋理特征與分層卷積特征結(jié)合，并采用尺度自適應(yīng)以及更新策略。實(shí)驗(yàn)證明，在復(fù)雜情況下，本文算法比起同樣利用卷積特征的HCF算法跟蹤精度提高了11.8%，跟蹤成功率提高了2%，對目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)形變以及尺度變化具有魯棒性。最后設(shè)計了一個監(jiān)控界面并對本文的檢測以及跟蹤算法進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)證明，本文算法可以在實(shí)際監(jiān)控場景中對人物進(jìn)行檢測與跟蹤。關(guān)鍵詞：智能監(jiān)控系統(tǒng)，運(yùn)動目標(biāo)檢測，碼本模型，運(yùn)動目標(biāo)跟蹤，相關(guān)濾波，卷積特征本文工作在機(jī)械結(jié)構(gòu)力學(xué)及控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室完成。I基于監(jiān)控視頻的人物檢測與跟蹤技術(shù)研究ABSTRAC
6、TIntelligentmonitoringsystemisasystemwhichhasthefunctionofactivemonitoringandearlywarning.Movingtargetdetectionandtrackingisanimportantpartofintelligentmonitoringsystem.Basedontherequirementsofmonitoringsystem,movingtargetdetectionalgorithmandtrackingalgorithmofsurveillancevideoarestudiedi
7、nthispaper.Firstly,themaximumandminimumluminancecomponentvalueissubstitutedbythemeanofthefirstkmaximumandminimumluminancecomponentvaluesinthepixel,andtheideaofadaptiveKalmanfilterisintroduced,whichimprovesthetraditionalcodebookmodelandreducesitssensitivitytoli
