文档介绍：摘要随着自动化水平的日益提高,以及图像处理、模式识别和计算机视觉领域的研究逐步成熟,视频监控系统得到越来越广泛的应用。现在社屡遭到犯罪分子的盗窃和破坏,由此引起严重的损失。如何在这些环境条件下提供更安全的保障成了亟需解决的问题。其中在视频图像序列中对特定目标进行检测和跟踪成为这些部门进行安全监控中的关键一环。对此,我们作了大量研究,提出一种基于视频序列的运动物体检测与跟踪算法。该算法主要包含了两大部分:运动物体检测和运动物体跟踪。该算法首先通过动态背景更新和基于P偷牧炼韧ǖ劳队安罘算法进行运动物体快速检测定位,在此基础上用人体的质心代替运动人体进行跟踪,并分遮挡和未遮挡情况各自采用不同的方法对运动物体的在运动物体检测部分,视频监控系统中检测运动物体常用背景减除法,但背景减除法在检测物体时会受到光照变化而影响检测结果。对此,采用动态背景更新算法来减小光照变化对检测的影响,并根据P中的亮度分量能完全代表枷竦幕叶刃畔⒌奶氐悖疚奶岢隽嘶P偷牧炼韧ǖ劳队安罘炙惴ǎü郧熬坝氡尘傲炼确至客冀累加投影而求取相差部分,再对累加投影差值图进行阴影消除与高斯平在运动物体跟踪部分,采用对人体质心跟踪来代替对运动人体本身跟踪的方法,并主要对运动物体间互遮挡时的跟踪进行讨论。在未发生法来实现质心跟踪,而互遮挡时则采用基于灰色预测模型的,算法来对质心位置进行预测,从而确保了跟踪的顺利进行。测试结果表明,本文提出的基于视频序列的运动物体检测与跟踪算法是有效的。而动态背景更新方法和基于P偷牧炼韧ǖ劳队安罘算法能够快速准确地检测定位运动物体,基于灰色预测模型的,会上一些重要金融机构如银行的金库和一些存放机密文件资料的部门屡质心进行实时跟踪。滑滤波,从而定位运动物体。互遮挡时的运动物体跟踪采用本文基于动态背景更新的运动物体检测算
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关键词:背景更新;运动检测;阴影消除;高斯滤波;运动跟踪;灰色算法能够较为准确地对运动人体质心进行预测。预测模型广东工业大学硕上学位论文Ⅱ
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论文作者签字:,本人声明所呈交的论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,或撰写过的研究成果,不包含本人或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明,并表示了谢意。得的,论文成果归广东工业大学所有。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任,特此指导教师签字:除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表声明。广东工业大学硕士学位论文】
第一章绪论课题意义背景视频序列的运动物体检测与跟踪是指在输入的视频图像中提取出运动目标、确定运动目标位置并对其运动路径进行实时跟踪的一个过程。同时,视频序列的运动物体检测与跟踪也是当今计算机视觉领域的研究视频序列中运动物体’检测与跟踪问题的研究在技术上涉及到计算机图像处理、模式识别、人工智能、计算机视觉等诸多领域,因而具有较高的研究价值¨,。视频图像序列的运动物体检测与跟踪是计算机视觉领域中的典型问题,对这方面的研究既有理论价值又有实际意义。运动物体的视觉分析是模式识别的一个新发展方向和重要应用他孀派缁岫公共安全方面的要求越来越高,运动物体检测与跟踪作为运动物体的视觉分析的子问题开始应用于如商业中的宾馆、楼宇、商场的监控还共事业中的医疗、机场、车站、交通场景¨,的监控等等。由上文可知,运动物体检测与跟踪主要应用于视频监控系统中。视频监控系统通过实时观测监控场景中的运动目标¨,,例如人员和车辆等,力,特别是在某些特殊场合中,人类不可能或很难到达现场去亲自查看,这时就只有利用其他方法,如计算机的监控系统进行实时的观测来完成⋯。这项技术的研究主要涉及到运动物体检测⒃硕锾甯賚⒃硕物体的分析与行为理解等过程,而运动物体的检测与跟踪是整个视频监但是,基于视频图像序列的运动物体检测与跟踪也是比较复杂的。具体来说,视频图像序列的运动物体检测与跟踪面临如下几个难题¨,:诙氖悠低枷裥蛄兄校捎谑芄庹毡浠岫栽硕锾宓募热点之一。分析他们的行为,这样不仅节省了大量的人力,而且也节省了大量的物控系统的核心部分。测带来很大的影响;
,琘,是差值图像,取为力是背景图像,琘,是前景序列图像,硎局∈江,P蛄型枷褡琘,瑈,,有许多类似的现