基于改進(jìn)vibe與粒子濾波的視頻分析算法研究

《基于改進(jìn)vibe與粒子濾波的視頻分析算法研究》由會(huì)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、？．．＇？ｉ、．－—；．？，Ｉ＇．．．，■■ｔＴ／Ｊ．口＂．＂二－－．八一‘，－■、－Ｖ，：＇一．－＇八心＊，．’：‘ＶＶ＇章一．戶－－－，．Ｖ＇Ｗ｜．畔／＂廣東工業(yè)大學(xué)碩±學(xué)位論文（工程碩±）．ｊｉｖｉｉｉ■基于改進(jìn)ＶｉＢｅ與粒子濾波的視頻分析算法研究—■？？；■中，＇＇王海全，．．，－．■，；？？－．＇．—？．．．Ｗ．．－Ｖ．

2、‘．‘：＞，＊‘，－’Ｉ‘乂Ｖ－．、．－、？，Ｊ’－？去；．Ｖ．－３、＇誨ＩＶｕ＇。＇．辛？、一乂■ｔ‘亡－＾－？－一一地’苗？；；。＊一、■Ｊ一；．‘？；．？＇＇－乎：４．Ｖ；－中＇＇巧公一撤盆幽怒－；減腸忍ａｔｅｒ．＇、＇—二ｏ‘軒．六年五月‘：；Ｉ’■、－？戶．，，，／■Ａ？心…乂‘乂＊－＇＊？—＇＊．Ａ＇Ｕ＂－．．—ＩＰ，＇．＾／－如娘－盧－Ｗｒ？

3、．Ｉ，占＇＇－亡一？．，礦＇■－，．－扣；－５１１８４５分類號學(xué)校代號：：學(xué)號ＵＤＣ：密級；：２１１１３０５１０９廣東工業(yè)大學(xué)碩±學(xué)位論文（工程碩壬）基于改進(jìn)ＶｉＢｅ與粒子濾波的視頻分析算法硏究王海全校內(nèi)導(dǎo)師姓名、職稱；邸衛(wèi)根教授校外導(dǎo)師姓名、職稱：陳曉鳴工程師學(xué)科：軟件工程（專業(yè)）或領(lǐng)域名稱學(xué)生所屬學(xué)院：計(jì)算機(jī)學(xué)院論文答辯日期二〇—六年五月；Ａ：０ＧｕａｎｄｏｎＵｎｉｖ妊ｓｉｔｏｆＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｅｄ１ｇｇｙ

4、ＴｅｃｈｎｏｌｏｆｏｒｔｈｅＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｇｙｇ（ＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ）ＲｅｓｅａｈｏｎＶｌｒｃｉｄｅｏＡｎａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＶ舊ｅａｎｄＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒＣａｎｄ：ＨａｉｕａｎＷａｎｉｄａｔｅｑｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＷｅｉｇｅｎＱｉｕＭａｙ２０１６ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｄｏｎｇｎｉ

5、ｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇＵｙｙＧｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，５１０００６摘要摘要隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，作為機(jī)器視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)性技術(shù)，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤在智能視頻監(jiān)控中發(fā)揮著日益重要的作用。很多學(xué)者在這個(gè)。方面做了大量的研究工作，取得了卓有成效的成果然而由于需求和應(yīng)用場景的復(fù)雜一性，運(yùn)直Ｗ來都是，例如光照變化、噪聲和目標(biāo)遮擋等問題動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)該領(lǐng)域的研巧難點(diǎn)。本文對現(xiàn)有的目標(biāo)檢測與跟蹤方法進(jìn)行了深入研巧，分析了當(dāng)前

6、主流算法的不足，提出了魯棒性更好、實(shí)時(shí)性更高的改進(jìn)算法，并經(jīng)過充分的實(shí)驗(yàn)分析。，驗(yàn)證了改進(jìn)算法的效果本文從背景差分方法ＶｉＢｅ（ＶｉｓｕａｌＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＥｘｔｒａｃｔｏｒ）和粒子濾波跟蹤算法入手，對它們的不足之處進(jìn)行改進(jìn)，主要工作如下：１．為了消除噪聲巧光照突變的影響，得到精確的運(yùn)動(dòng)前景，本文結(jié)合Ｓ正ＴＰ算子對傳統(tǒng)的ＶｉＢｅ運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了改進(jìn)。首先求出每個(gè)像素的ＳＥＴＰ值，將背景模型轉(zhuǎn)化為ＳＩＬＴＰ值形式，通過比較ＳＩＬＴＰ值來判斷前后景像素。接著將背景更新方，。最后式改進(jìn)為替代異

7、常值的更新策略同時(shí)采用多峽圖像進(jìn)行背景模型的初始化，采用多段視頻流驗(yàn)證改進(jìn)算法的效果，經(jīng)過對比分析，本文的改進(jìn)檢測算法對光照變他和噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性。２一．提出種基于先驗(yàn)知識(shí)的快速粒子濾波跟蹤算法。粒子濾波的跟蹤效果與粒子數(shù)量成正比關(guān)系。，然而粒子數(shù)量的増加會(huì)大大提高計(jì)算成本，降低了跟蹤的實(shí)時(shí)性本文提出對視頻流先采用ＶｉＢｅ算法進(jìn)行檢測，得到運(yùn)動(dòng)前景。同時(shí)，在跟蹤階段適當(dāng)増加處于前景區(qū)域的有效粒子權(quán)重，并調(diào)整權(quán)重闊值對粒子進(jìn)行篩選，降低粒子重采樣的頻率。通過降低粒子數(shù)量和増加有效粒子權(quán)重，在保證跟蹤效

8、果的前提下，提髙了粒子濾波跟蹤算法的處理速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)粒子濾波跟蹤算法在實(shí)時(shí)性方面有較大提升。關(guān)鍵詞：背景差分ＶｉＢｅ粒子濾波ＳＥＴＰ；；ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｉｉｔｈｅｒａ