【摘 要】
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目标跟踪算法作为智能视频监控中核心技术之一,是诸如目标识别等后续监控应用的前提,它提供视频中目标的位置和轨迹之类的信息,已逐渐成为计算机视觉领域的研究热点之一。然而,视频监控存在着被分析区域的背景复杂、遮挡频繁等不利因素,导致了一系列难以解决的问题。本文针对性的研究了目标跟踪在监控视频场景中的背景建模算法鬼影区域问题并提高算法效率以及精度,主要研究内容如下:1、提出了一种基于模型关联和运动预测的优
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目标跟踪算法作为智能视频监控中核心技术之一,是诸如目标识别等后续监控应用的前提,它提供视频中目标的位置和轨迹之类的信息,已逐渐成为计算机视觉领域的研究热点之一。然而,视频监控存在着被分析区域的背景复杂、遮挡频繁等不利因素,导致了一系列难以解决的问题。本文针对性的研究了目标跟踪在监控视频场景中的背景建模算法鬼影区域问题并提高算法效率以及精度,主要研究内容如下:1、提出了一种基于模型关联和运动预测的优化光流算法。针对传统光流法易受遮挡问题影响、算法效率低,难以实时处理视频的问题,本文提出了一种优化光流算法:利用目标的运动信息建立预测器减少遮挡时特征点丢失问题的影响;并且将同一目标的跟踪点分为主体和其他部分,通过匹配模型减少每次查询中跟踪点的与目标运动信息查询相一致的查询次数,提高了效率和准确性。2、提出了一种基于背景建模的优化ViBe算法。传统ViBe算法将初始帧中实际运动目标被采样为背景模型,并且静态或缓慢移动的物体被逐渐吸收为背景导致错误建模产生鬼影区域。针对以上问题,利用辅助算法判断并消除鬼影区域,并进行了算法仿真和分析。3、设计了一种多功能监控摄像头,可广泛应用于街道、学校、公司和其他安全街区。该摄像机节能环保,安装使用方便,可对采集到的视频进行预处理,消除抖动,降低噪声,便于后续算法对监控视频中的目标进行识别和跟踪。图[33]表[3]参考文献[63]
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