基于多特征融合的目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、目標(biāo)檢測與跟蹤方法是計算機(jī)視覺領(lǐng)域一個重要的分支。近年來，隨著我國大力推進(jìn)“平安城市”建設(shè)，智能視頻監(jiān)控越來越受到人們的關(guān)注。在社會治安管理和社會防控方面，平安城市綜合管理信息公共服務(wù)平臺可以對監(jiān)控場景中的目標(biāo)進(jìn)行檢測與分析，當(dāng)發(fā)生異常情況時可以實現(xiàn)自動報警并記錄信息，從而節(jié)省了大量人力、物力，加快了城市安全系統(tǒng)建設(shè)。另外，目標(biāo)檢測和跟蹤在軍事制導(dǎo)、機(jī)器人研究中也起著至關(guān)重要的作用。
　　本文首先粗略檢測出前景目標(biāo)，針對經(jīng)典運(yùn)動檢

2、測對光照變化、陰影等復(fù)雜環(huán)境出現(xiàn)的誤檢測現(xiàn)象，基于VIBE背景減除方法，提出了一種結(jié)合顏色和SILTP紋理的陰影消除算法，提高目標(biāo)區(qū)域的定位精度，為后續(xù)的目標(biāo)跟蹤打下基礎(chǔ);其次，由于傳統(tǒng)特征提取方法速度慢并且在復(fù)雜環(huán)境中往往會丟失跟蹤目標(biāo)，提出一種LBP紋理與改進(jìn)FAST角點算法相結(jié)合的混合特征，實現(xiàn)了對目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤;最后，在目標(biāo)跟蹤算法中，針對原有Meanshift算法中核函數(shù)帶寬固定無法適應(yīng)目標(biāo)尺度變化、相似度匹配僅僅采用前一幀目

3、標(biāo)位置展開而沒有對目標(biāo)位置的預(yù)測功能以及基于統(tǒng)計顏色作為特征在相似背景下區(qū)分度極度下降等三種缺點，本文加入感興趣區(qū)域運(yùn)動檢測以去除干擾背景并采用Kalman濾波器對目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測。相對于傳統(tǒng)的均值漂移算法，在保持計算量的基礎(chǔ)上，改進(jìn)的算法解決了目標(biāo)因遇到大面積遮擋或背景干擾而跟蹤丟失的問題。
　　本文在VS2010平臺下，使用OPENCV庫仿真實現(xiàn)了提出的算法。經(jīng)驗證，本文算法能實時完成目標(biāo)的檢測與跟蹤任務(wù)，實現(xiàn)了多目標(biāo)的正確跟