視頻中行人和車輛的檢測及跟蹤技術研究.pdf

1、隨著公共場所的監(jiān)控設備日益完善,可得到的視頻數(shù)據(jù)量不斷增大,在傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)中,海量的數(shù)據(jù)給操作人員帶來了極大的負擔,操作人員的工作量在不斷增加,而系統(tǒng)的可靠性卻在不斷降低。為了解決大量視頻數(shù)據(jù)造成的分析困難,智能監(jiān)控系統(tǒng)的出現(xiàn)成為必然,本文的研究目的就在于利用圖像處理、模式識別和機器學習等技術為智能監(jiān)控系統(tǒng)提供行人和車輛的檢測及跟蹤分析策略,使監(jiān)控系統(tǒng)更加智能和可靠。
　　在我們的研究中,將智能監(jiān)控系統(tǒng)分成了三個部分,依次是行人

2、和車輛目標檢測、目標跟蹤、后續(xù)分析處理。本文主要對系統(tǒng)中的前兩個部分進行研究,在目標檢測部分采用混合高斯模型對背景進行建模,從而提取出運動前景,在前景檢測的基礎上,對各個前景塊進行分析,區(qū)分出包含單個物體的簡單前景塊和包含多個物體的復雜前景塊,對于簡單前景塊,直接利用其尺度將其歸類到行人和車輛目標中,對于復雜前景塊提取其方向梯度直方圖特征,并結合Adaboost分類器找出其中的行人和車輛目標。在目標跟蹤部分,我們討論了不同目標特征用于跟