【摘 要】
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监控视频技术应用广泛,视频中的移动目标检测及跟踪是其中的重点和难点。监控视频中的移动目标可以分为背景提取和前景检测两部分,前景检测即移动目标的检测。目前,监控视频
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监控视频技术应用广泛,视频中的移动目标检测及跟踪是其中的重点和难点。监控视频中的移动目标可以分为背景提取和前景检测两部分,前景检测即移动目标的检测。目前,监控视频的背景提取和前景检测,仍存在许多的不足。考虑到SIFT特征点对环境变化,如亮度变化、光照变化、旋转、噪音等有较好的鲁棒性,本文应用SIFT算法检测监控视频中的移动目标并进行跟踪。针对背景提取,本文通过提取背景的SIFT特征点,以特征点的形式去描述“背景”,一定程度上消除环境变化带来的影响。针对移动目标检测,本文通过背景帧特征点和移动目标图像帧特征点的匹配,除去移动目标图像帧中的背景特征点,得到移动目标特征点,进而检测移动目标。为了检测复杂背景中的移动目标,本文通过适当增加图像帧的特征点数目和密度,并分块匹配,然后利用SIFT特征点的位置信息去除小部分匹配没能去掉的背景特征点。实验结果表明,在光照阴影等复杂环境下本文方法好于背景差分法,帧间差分法等传统经典算法。最后,在移动目标检测的基础上,本文利用SIFT特征点的性质,以及SIFT中的位置参数等信息,通过SIFT特征点匹配进行目标跟踪。相比于其他传统目标跟踪算法如MeanShift跟踪算法等,本文方法的优点是:首先能够直接在目标检测的基础上进行目标跟踪而不需要预先给定运动目标或者手动选择目标区域;其次本文跟踪算法计算复杂度低、效率高且对运动目标的运动速度不敏感。
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