智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的遺棄物檢測算法研究.pdf

1、近年來，視頻監(jiān)控系統(tǒng)越來越多的應(yīng)用于各種行業(yè)、各種場所，因此對視頻監(jiān)控技術(shù)的研究越來越深入。視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的運動目標(biāo)檢測、運動目標(biāo)跟蹤和遺棄物識別技術(shù)因其廣泛的應(yīng)用前景和較高的實用價值而成為計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的迅速普及，與之相關(guān)的遺棄物檢測與識別技術(shù)得到了廣泛的研究和應(yīng)用。
　　 本文針對常規(guī)的遺棄物檢測和識別系統(tǒng)在實際應(yīng)用中實時性和準(zhǔn)確性欠佳的問題，通過對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標(biāo)檢測與跟蹤問題的研究，最終提出

2、一套具有較高實時性和準(zhǔn)確性的遺棄物檢測和識別系統(tǒng)。研究內(nèi)容主要包括以下三個方面：(1)深入研究混合高斯模型的背景差方法，并對該方法的更新速率進行改進，在初始時刻采取較大的更新速率，可以快速建立背景模型，然后采用較小的更新速率，防止前景在短時間內(nèi)更新為背景，該方法提高了檢測結(jié)果的準(zhǔn)確度。同時利用陰影以及鬼影同真實目標(biāo)的區(qū)別，采取相應(yīng)的算法對運動目標(biāo)檢測得到的結(jié)果進行陰影以及鬼影的檢測和處理，并用實驗進行了驗證。(2)本文在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上

3、，引入最小矩形的重疊關(guān)系檢測目標(biāo)間的遮擋，并在此基礎(chǔ)上采用MeanShift和粒子濾波算法交替運行對運動目標(biāo)進行跟蹤，由于粒子濾波在多目標(biāo)跟蹤，尤其存在目標(biāo)間遮擋的情況下跟蹤結(jié)果準(zhǔn)確度高，但是計算量大，而MeanShift算法在沒有遮擋情況下跟蹤結(jié)果準(zhǔn)確度高，而且速度較快，因此，結(jié)合兩者，既可以提高算法的速度，同時在發(fā)生遮擋時也能較好的完成跟蹤。(3)模板匹配：模板匹配是匹配技術(shù)中一個常用的匹配方法，我們可以利用模板匹配來查找在一幅圖像