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运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉、人机交互等领域研究的重要内容,有着广泛的应用前景。视频图像运动目标的检测与跟踪技术的性能,将直接影响到智能视频监控系统的可靠性、稳定性、实时性等性能指标,因此具有重要意义。本论文针对现有视频分析算法自适应性不强与可靠性不高的缺点,开展了复杂环境下的自适应实时运动目标检测与跟踪算法研究,研究成果具有一定的理论价值和实际应用价值,且相关研究成果已在实际系统中应用。主要研究内容有以下4点。(1)针对现有高斯背景模型算法的不足,改进了自适应高斯背景建模方法,该算法改进了自适应高斯分布数增加和丢弃算法、前景检测算法,结合颜色和结构信息,获得了一种新的自适应的去阴影算法。通过对实际监控视频进行的实验测试,验证了本文算法不仅能减小计算量,改善实时性,而且能有效检测出防区内短暂停留的运动目标,并且对噪声有较好的抗干扰能力。(2)采用基于LK特征的点跟踪和Kalman滤波目标跟踪方法对单摄像机内运动目标进行实时跟踪,解决了跟踪过程中目标遮挡的问题,通过对实际监控视频进行测试,验证了复杂环境下目标遮挡跟踪算法的有效性和可行性。(3)改进运动相机下目标检测跟踪算法,采用了光流法进行初始运动区域的选取,在此基础上采用聚类方法将多个目标分割出来,最后使用改进的自适应背景更新CAMSHIFT算法进行跟踪,利用实际监控视频进行测试,该算法不仅能够准确定位初始目标,节省了计算量,而且能满足智能视频分析的实时性要求。(4)提出使用级联分类器进行视频图像运动目标识别算法,采用Haar-like特征的级联分类器和HOG特征的SVM分类器,分别对复杂环境下的监控视频进行对比测试。实验结果证明,本文方法正检率达到了95%,同时也能够满足实时性要求。
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