改進(jìn)均值漂移算法在智能視頻監(jiān)控中的應(yīng)用.pdf

1、隨著人們安全意識的增強，越來越多的地方用到了智能視頻監(jiān)控設(shè)備，運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法是智能視頻監(jiān)控中的一個重要問題。智能視頻監(jiān)控中運動目標(biāo)的檢測與跟蹤算法的設(shè)計是系統(tǒng)的核心，因此對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，以至于提高智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的性能具有重要的意義。
　　 本文立足于智能視頻監(jiān)控課題，主要圍繞運動目標(biāo)檢測和運動目標(biāo)跟蹤算法兩個方面展開研究，并對相應(yīng)的問題給出了解決方案。本文的主要研究工作如下：
　　 在運

2、動目標(biāo)檢測方面，首先對光流法、背景差分法、幀間差分法、運動能量法等進(jìn)行了分析討論。針對光流法及運動能量法運算復(fù)雜，需要強有力硬件支持才能夠滿足實時處理的要求，以及幀差法和背景差分法需要把兩幅圖像中所有的像素點都進(jìn)行比較，運算量大嚴(yán)重影響實時性等缺點，給出了基于特征區(qū)域多次匹配的運動目標(biāo)檢測方法。最后通過實驗比較了幀差法、背景差分法和本文算法的檢測效果。實驗結(jié)果表明，基于特征區(qū)域多次匹配算法更能清晰準(zhǔn)確地提取運動目標(biāo)，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

3、
　　 在運動目標(biāo)跟蹤方面，論文對智能視頻監(jiān)控中的運動目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了探討，并分析了當(dāng)前常用的跟蹤方法和跟蹤過程中的難點問題；本文針對MeanShift算法在跟蹤快速運動物體方面的不足，提出了使用均值漂移算法與基于特征區(qū)域的特征匹配法相結(jié)合的運動目標(biāo)跟蹤算法。采用特征匹配法提取感興趣的目標(biāo)區(qū)域，然后在此基礎(chǔ)上尋找均值漂移算法迭代的起始點。并通過兩個實驗對經(jīng)典算法和改進(jìn)算法進(jìn)行了對比驗證，實驗結(jié)果表明改進(jìn)的跟蹤算法能有