基于目標檢測與跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、隨著人類智能時代的到來，傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)已無法滿足人們對監(jiān)控系統(tǒng)的需求，各類智能監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運而生，基于目標檢測和跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)是其中的一個重要分支，在公共安全、家庭防盜等場合發(fā)揮著巨大作用。
　　基于目標檢測和跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)全天候自主監(jiān)控，同時對監(jiān)控視野中人或物的行為做出智能識別并做出行為分析。當(dāng)認定目標行為異常時，能夠自動報警并做出應(yīng)急措施，同時自動鎖定目標，并記錄目標運動軌跡，為后續(xù)調(diào)查事故原因和警方抓捕犯人提供

2、便利。
　　本文以智能監(jiān)控為主線，圍繞運動目標檢測和跟蹤算法展開研究工作。主要內(nèi)容如下：
　　(1)闡述了智能監(jiān)控在國內(nèi)外發(fā)展狀況與未來發(fā)展趨勢，介紹了目標檢測常用的算法，深入分析了算法的理論基礎(chǔ)和工作過程，分析了各個算法的優(yōu)缺點，并做出了仿真實驗；深入研究學(xué)習(xí)了Mean Shift跟蹤算法、TLD(Tracking-Learning-Detection)跟蹤算法和卡爾曼濾波器跟蹤算法，詳細講解了其工作原理和流程。
　

3、　(2)通過分析各個算法的優(yōu)缺點和適用場景，得出了一種算法很難在不同的監(jiān)控環(huán)境中都取得良好的跟蹤效果的結(jié)論。因此，本文針對監(jiān)控系統(tǒng)的需要，結(jié)合各算法的優(yōu)缺點，提出了將卡爾曼濾波和TLD跟蹤算法相結(jié)合的基于卡爾曼濾波的TLD跟蹤算法，通過實驗對比，驗證了該算法具有更好的準確性和魯棒性。
　　(3)設(shè)計了智能監(jiān)控系統(tǒng)的硬件和軟件，完成了系統(tǒng)窗口的搭建，并成功將目標檢測和跟蹤算法移植到以 Cortex-A9為核心處理器的開發(fā)板中，并針對