復(fù)雜環(huán)境下的視頻自動(dòng)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)監(jiān)控廣泛應(yīng)用于銀行、電力、交通，安全、倉(cāng)儲(chǔ)、建筑以及軍事設(shè)施等領(lǐng)域的安全防范和現(xiàn)場(chǎng)記錄報(bào)警系統(tǒng)中，基于時(shí)變序列圖像的視覺(jué)運(yùn)動(dòng)分析成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域中的重要研究分支。隨著嵌入式系統(tǒng)的成熟和推廣，基于嵌入式系統(tǒng)的視頻運(yùn)動(dòng)分析實(shí)現(xiàn)技術(shù)和算法研究變?yōu)闊狳c(diǎn)之一。目前，大部分的工作集中在剛體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和背景相對(duì)穩(wěn)定的算法理論研究和實(shí)現(xiàn)技術(shù)方面，對(duì)室外包含風(fēng)中搖曳的樹(shù)冠、圖像變化的廣告牌的場(chǎng)景中的多柔體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的系統(tǒng)

2、研究相對(duì)較少。結(jié)合市場(chǎng)上的數(shù)字硬盤(pán)錄像機(jī)(DVR)系統(tǒng)的升級(jí)換代要求，本文進(jìn)行了復(fù)雜場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤技術(shù)研究，主要包括背景運(yùn)動(dòng)圖像的檢測(cè)算法、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像的實(shí)時(shí)檢測(cè)算法、序列圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割算法及基于DSP的視頻運(yùn)動(dòng)跟蹤體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等。為研制智能視頻跟蹤系統(tǒng)作準(zhǔn)備。主要研究成果如F： 對(duì)位置圖定圖像變化的自然場(chǎng)景中的樹(shù)冠以及廣告牌進(jìn)行了圖像特征提取與特征建模，獲得了遠(yuǎn)景圖像中光強(qiáng)度變化不敏感的自身差分樹(shù)冠紋理圖像特征矩陣

3、。構(gòu)造了結(jié)合背景圖像的位置同定的廣告牌三幀著分識(shí)別算法。提高了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別率。 對(duì)運(yùn)動(dòng)人體的圖像分割與位姿判斷進(jìn)行了初步研究。建立了運(yùn)動(dòng)人體的多信息融合的輪廓模板及識(shí)別算法，結(jié)合人體頭部高度在身高中的比例，提出了容易實(shí)現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)人體位姿粗略判斷算法，為運(yùn)動(dòng)人體的識(shí)別和運(yùn)動(dòng)分析打下了基礎(chǔ)。 研究了光強(qiáng)度不敏感的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像分割和運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法，試驗(yàn)驗(yàn)證了光強(qiáng)度隨時(shí)間變化對(duì)數(shù)字圖像的影響，利用差分圖像削弱光強(qiáng)度變化對(duì)圖像的影

4、響，結(jié)合比例直方圖、投影匹配、光斑簇的概念建立了多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征匹配算法。驗(yàn)證了卡爾曼濾波在運(yùn)動(dòng)估計(jì)中的效果并構(gòu)造了基于DSP的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。 復(fù)雜背景F運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中，分析了在現(xiàn)有的條件下實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)準(zhǔn)確匹配和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)精確跟蹤必須解決的困難，結(jié)合ADl Blackfln 533 DSP的性能特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了智能視頻跟蹤器的軟硬件結(jié)構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)跟蹤算法的移植和初步驗(yàn)證。 分析比較了目前常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像分割方法，