免费论文：图像实时运动目标检测与跟踪算法研究

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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