基于摄像头的视频动态目标跟踪的设计与实现

• 作 者: 俎明
• 发表日期: 2012年01期
• 关键词: 目标检测 目标跟踪 Mean Shift算法 图像处理 视频动态目标

我们知道在人类所能够感知的各种各样信息之中，对于运动的目标的感知是其相对比较重要的部分之一。虽然我们人类对运动的物体以及静的物体才能感知但在我们现实生活中的一些特定的领域，比如说：汽车的无人（自动以及辅助）驾驶、对于交通的流量进行监控、军事目标检测及打击、金融等重点部门重点部位监控等，人们往往只是对运动的目标或物体感兴趣。所以说，我们对运动目标的检测和跟踪技术进行研究，有很大的现实意义和应用价值。现在各个国家也都投入了大量的人力、物力对这一技术进行深入的研究，这一研究的成果也被广泛地应用到了我们日常生产、生活的各个领域。我们要对运动目标进行，并对运动目标实施跟踪的目的在于应用，可是在实际的应用中现实生活场景中目标运动的复杂性以及视频数据所具有的复杂性是其难点之一。该文我们主要是针对运动目标的检测和运动目标的跟踪进行了相对深入的研究，对常见的目标检测算法和跟踪的各种算法的优缺点进行了简要的分析；将依赖灰度和边缘差分两种对运动目标进行检测的算法进行了结合，并且选用了高斯模型作为对背景图像建模的模型；本文我们采用Mean Shift算法对视频图像进行处理；在VC++环境下进行了动态目标跟踪系统的设计和实现。利用摄像头对运动目标进行检测和跟踪，依赖Mean Shift算法的视频动态目标跟踪系统在静态场景中发现运动目标时，能够发出报警信息，提醒用户注意。实验表明，依赖Mean Shift算法具有较好的鲁棒性和实时性，这一系统可以实现对依赖于摄像头的视频动态目标进行比较有效地跟踪，能够获得比较好的跟踪效果。