【摘 要】
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智能监控系统是计算机视觉领域的一个热点问题,是计算机视觉领域的主要研究内容之一,在军事、安全等领域得到了广泛的应用。运动目标检测与跟踪技术是智能视频监控系统的核心
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智能监控系统是计算机视觉领域的一个热点问题,是计算机视觉领域的主要研究内容之一,在军事、安全等领域得到了广泛的应用。运动目标检测与跟踪技术是智能视频监控系统的核心,因此,研究运动目标的检测与跟踪技术对研究智能监控系统的性能与效率具有重要的意义。本文研究了运动目标检测与跟踪算法中所存在的一些主要问题,并对相应的算法做了验证。本文的主要研究工作如下:在运动目标检测部分,首先对几种常用的算法:帧间差分法、背景减除法和单高斯背景模型进行了比较。重点比较了两帧差分与三帧差分的检测效果,实验表明,三帧差分法虽然比两帧差分法的检测效果有了很大提高,但是检测出来的运动目标区域还不够完整,并且有大量空洞存在。本文在原有三帧差分法的基础上加入了背景减除法进行检测。通过实验比较了原有三帧差分法和改进后的算法的检测效果。实验表明,改进后的算法能完整的提取运动目标,消除了空洞现象。在运动目标跟踪部分,本文利用Kalman滤波器建立运动模型,首先用卡尔曼滤波器预测目标的大致区域,然后在预测区域内进行目标匹配,有效地对运动目标进行了跟踪。最后本文对目标特征匹配算法做了比较详细的阐述,并且通过实验证明了基于卡尔曼滤波的跟踪算法比较有效,能够可靠地预测和跟踪运动目标。最后,本文利用Visual C++ 6.0开发平台和OpenCV设计了一个简单的监视系统的演示软件,进一步验证了本文算法的有效性。
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