分布式多攝像機(jī)協(xié)同的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、隨著視頻監(jiān)控的普及，如何實(shí)現(xiàn)監(jiān)控的智能化，已經(jīng)成為一個(gè)熱門話題。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要包括目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等。其中，目標(biāo)檢測(cè)是基礎(chǔ)，其檢測(cè)效果將直接影響后續(xù)其他功能的處理。
　　本文對(duì)常用的幀差法、光流法、單高斯背景模型、混合高斯背景模型和核密度估計(jì)算法等目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了研究分析。對(duì)單高斯背景模型算法進(jìn)行重點(diǎn)研究，針對(duì)該模型存在的背景模型不能自適應(yīng)環(huán)境變化等的問題，提出了一種基于改進(jìn)的單高斯背景模型運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。該

2、方法結(jié)合單高斯背景模型、三幀差法以及歷史運(yùn)動(dòng)圖像的思想對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。首先，取前N幀的均值建立初始背景模型，結(jié)合三幀差法得到背景區(qū)域。同時(shí)，對(duì)幀差法獲得的背景區(qū)域進(jìn)行分區(qū)，并將背景劃分為大面積靜止區(qū)域、歷史變化區(qū)域及該變化區(qū)域的歷史軌跡區(qū)域。賦予前兩種區(qū)域固定更新率，而歷史變化區(qū)域的歷史軌跡區(qū)域按照時(shí)間分布，給予線性衰減的更新率，在此基礎(chǔ)上對(duì)背景模型進(jìn)行參數(shù)更新，再利用背景差分法得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的目標(biāo)檢測(cè)算法不僅提高了背景