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《視頻監(jiān)控中運動目標發(fā)現(xiàn)與跟蹤算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、中國科學技術(shù)大學博士學位論文作者姓名：余山學科專業(yè)：生物物理導師姓名：周逸峰教授馬原野教授完成時間：二○○五年六月二日視頻監(jiān)控中運動目標發(fā)現(xiàn)與跟蹤算法研究作者姓名：余山學科專業(yè)：生物物理導師姓名：周逸峰教授馬原野教授完成時間：二○○五年六月二日作者姓名：余山學科專業(yè)：生物物理導師姓名：周逸峰教授馬原野教授完成時間：二○○五年六月二日摘要摘要視頻監(jiān)控對于智能城市管理、打擊違法犯罪以及建設平安城市與智慧城市具有重要作用。隨著數(shù)字采集和存儲技術(shù)的快速發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到迅速普及，目前已成為社會公共安全監(jiān)控系統(tǒng)的核心組成
2、。如今快速增加的攝像頭覆蓋了城市的每一個角落，帶來了海量的視頻數(shù)據(jù)。面對海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)效率低下，對人力的消耗巨大，智能化成為視頻監(jiān)控必然的發(fā)展方向。如何自動發(fā)現(xiàn)和跟蹤感興趣的目標是智能視頻監(jiān)控中的基礎(chǔ)性問題，是工業(yè)界和學術(shù)界關(guān)注的熱點之一。但是，由于監(jiān)控環(huán)境的復雜性，這些問題至今并沒有得到很好的解決，仍具有巨大的研究價值。本文從智能視頻監(jiān)控的實際需求出發(fā)，圍繞運動目標發(fā)現(xiàn)與跟蹤展開深入研究，針對復雜環(huán)境提出了魯棒的高效算法，彌補現(xiàn)有算法的不足。本文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新成果如下：1.提出了一種SCBP特征
3、和基于此特征的背景建模算法。該算法有兩個突出優(yōu)勢：一方面，SCBP特征融合了顏色與紋理信息，對前景和背景的區(qū)分能力強，大幅提高了背景模型的靈敏性；另一方面，提出了一種有效的輪廓優(yōu)化方法，克服了基于區(qū)域直方圖的方法對目標輪廓檢測不準確的缺點。實驗結(jié)果表明，提出的背景建模算法對動態(tài)背景比較魯棒，能同時獲得較優(yōu)的檢測率與較低的誤檢率。2.提出了一種基于時空連續(xù)性約束的前景檢測算法。視頻數(shù)據(jù)在時間和空間上都具有高度的相關(guān)性，具體到前景檢測問題，這意味著鄰近的像素點傾向于具有相同的類別標簽。傳統(tǒng)的建模方法對時間和空間上的雙重
4、連續(xù)性缺乏考慮或考慮不夠全面。提出的前景檢測算法在馬爾科夫隨機場框架下，對像素點之間的時空連續(xù)性和特征與模型的相似性進行同步考慮，求得全局最優(yōu)解。在不同背景模型下的實驗結(jié)果均表明，該算法能顯著提高前景檢測的準確性。3.提出了一種基于部件的非特定目標跟蹤算法?；谔岢龅木仃嚹Ｐ停撍惴ǔ晒Φ慕鉀Q了傳統(tǒng)基于部件的跟蹤算法對目標的物理結(jié)構(gòu)等先驗信息的依賴問題。II摘要矩陣模型不理會目標的物理結(jié)構(gòu)，直接將目標劃分為若干圖像塊。每個圖像塊對應于目標的一個部件，用檢測器和權(quán)重來描述。為了適應目標外觀的動態(tài)變化，這兩個屬性都自動
5、在線更新。通過矩陣模型和權(quán)重策略，所提方法有效地減輕了跟蹤器的漂移問題。實驗結(jié)果表明，提出的基于部件的跟蹤算法能實時跟蹤，且對光照、姿態(tài)、遮擋、運動等多種干擾具有良好的魯棒性，跟蹤性能優(yōu)于其它算法。1.搭建了一個面向目標的監(jiān)控視頻檢索的原型系統(tǒng)?；谏鲜龅难芯砍晒覀兇罱艘粋€監(jiān)控視頻檢索的原型系統(tǒng)，為用戶提供一種快捷方便的視頻查詢和回放服務。該系統(tǒng)以視頻中的運動目標為檢索對象，根據(jù)用戶輸入的查詢圖像，系統(tǒng)返回包含相似目標的視頻段。最后，對全文工作進行了全面總結(jié)，并對下一步的研究方向進行了展望。關(guān)鍵詞：視頻監(jiān)控，
6、運動目標發(fā)現(xiàn)，背景建模，前景檢測，目標跟蹤，監(jiān)控視頻檢索IIABSTRACTABSTRACTVideosurveillanceisofgreatsignificanceforintelligenturbanmanagementandcrackingdowncrimestobuildasafeandsmartcity.Withtherapiddevelopmentofdigitalcamerasandstoragetechnologies,thevideosurveillancesystemsspreadrapidl
7、yandhavebecomethemajorandcorecomponentofthemonitoringsystemforsocialandpublicsecurity.Nowadays,high-speedincreasingcamerashavecoveredeverycornerofcitiesandbroughtusvastamountsofvideodata.Undersuchcircumstances,intelligentvideosurveillanceisthemostpromisingdire
8、ctionincontrasttothetraditionaltechnologieswhicharelessefficientandlabor-consuming.Discoveringandtrackingpotentialtargetsautomaticallyfromunstructuredvideodataarebasicproblemsinint
