【摘 要】
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智能化的多运动目标检测与跟踪系统可以大量减少工作人员,提高工作效率,极大的提高监控系统的性能,是计算机视觉领域非常活跃的一个研究方向。目前在安防、军事、医疗领域具
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智能化的多运动目标检测与跟踪系统可以大量减少工作人员,提高工作效率,极大的提高监控系统的性能,是计算机视觉领域非常活跃的一个研究方向。目前在安防、军事、医疗领域具有非常广阔的应用前景。目前,许多关于检测与跟踪的算法在实际应用中存在着准确性和实时性的问题,本文在前人研究的基础上,重点研究了如何在算法上提高多运动目标检测与跟踪算法的准确性和实时性。首先,针对传统单纯基于块或像素对图像进行背景建模在目标检测中存在高误检率,提出了一种新的分层背景建模和目标检测方法。本文中利用纹理信息进行第一层的分块背景建模,然后缩小建模粒度进行第二层的码本背景建模;在目标检测阶段,当上层粒度检测为前景时继续下层粒度的前景检测,不同粒度从上到下与所得背景模型分层匹配。对比实验表明了分层背景建模算法的实用性和鲁棒性,不但有效地避免了像素背景建模中目标颜色和背景相似导致的误检,也弥补了分块背景建模在边缘处背景信息过多的问题。其次,在多目标的跟踪算法中,针对均值漂移跟踪算法容易跟踪丢失以及粒子滤波跟踪算法计算量大等问题,提出了一种两步多目标跟踪算法。利用均值漂移跟踪快速跟踪的特性,将其用于第一步跟踪得到候选目标,在判断其跟踪不准的情况下再利用粒子滤波在非线性、非高斯系统状态下都能准确跟踪目标的优点,弥补了一步算法只收敛于局部最大值的缺点。同时在粒子滤波跟踪中利用上一步跟踪结果与模板的相似度来确定粒子数和传播半径,缓解了粒子匮乏和计算量大的问题。对比试验表明了两步跟踪算法能维持均值漂移跟踪的实时性和粒子滤波跟踪算法的鲁棒性,有很高的实用性。最后,设计并实现了一个包含上述所有内容的多运动目标的实时检测与跟踪原型系统,为进一步在计算机视觉领域其他的应用打好了基础。
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