复杂场景下的运动目标检测与跟踪方法研究

发布时间：2017-08-13 17:05

  本文关键词：复杂场景下的运动目标检测与跟踪方法研究

  更多相关文章： 背景差分法 目标检测 目标跟踪 粒子滤波 MCMC粒子滤波 Mean Shift 数据关联

【摘要】：随着城市化的发展,公共安全、交通管理等问题不断突显,随之而来产生了大量的用于监控视频图像数据。为了充分发挥这些数据的作用,需要寻求更加科学、可靠且高效的智能化处理方式。而图像的检测和跟踪技术作为智能交通系统的关键技术,为实现系统信息的自动化获取及分析提供了重要技术支撑。目前,虽然有很多关于运动目标检测和跟踪的技术己被提出并应用,但是由于受到现实场景及技术本身复杂性的限制,在技术和实践方面仍然存在一些的弱点和问题需要被改进和解决,如检测与跟踪算法的鲁棒性和实时性。两者之间往往会相互制约,鲁棒性高的算法往往计算复杂度高、耗时；反之,实时性好的算法却准确性低。因此,在检测技术方面,本文基于前人的研究提出一种新的自适应背景差分法。该方法根据样本一致性和样本差异性统计模版先对图像进行初始分割,再结合错误检测抑制模型消除一些误检区域,最后利用基于区域边界评价的确定性前景更新和概率性背景更新策略实现背景模型的更新。实验表明本文的检测方法能够实现复杂场景的检测,相比于大部分检测算法,本文算法具有较好的鲁棒性,同时满足实时检测的要求。检测阶段结束后,本文通过改进的目标跟踪算法实现运动目标的跟踪。利用MCMC粒子滤波的鲁棒性和Mean Shift的快速收敛性,再结合改进的最近邻数据关联方法,实现多运动目标快速准确的跟踪。最后本文对交叉路口视频中的车辆进行跟踪测试,实验结果表明本文算法能够有效地实现多运动目标跟踪。
【关键词】：背景差分法 目标检测 目标跟踪 粒子滤波 MCMC粒子滤波 Mean Shift 数据关联
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 绪论12-17
• 1.1 研究背景及目的12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 动目标检测方法13-14
• 1.2.2 运动目标跟踪方法14-15
• 1.3 技术难点15
• 1.4 论文结构15-17
• 第2章 复杂场景下运动目标的检测17-33
• 2.1 引言17
• 2.2 常用的目标检测算法17-21
• 2.2.1 帧差法18
• 2.2.2 光流法18-19
• 2.2.3 背景差分法19-21
• 2.3 一种新的自适应背景差分法21-29
• 2.3.1 背景建模及初步检测22-24
• 2.3.2 模型更新过程24-27
• 2.3.3 伪前景模型27-29
• 2.4 实验及结果分析29-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第3章 运动目标跟踪33-58
• 3.1 引言33-34
• 3.2 粒子滤波基本原理34-40
• 3.2.1 贝叶斯滤波34-35
• 3.2.2 蒙特卡洛方法35-36
• 3.2.3 重要性采样36-37
• 3.2.4 序列重要性采样(SIS)37-38
• 3.2.5 重采样38-40
• 3.3 MCMC粒子滤波算法40-42
• 3.4 MEAN SHIFT(MS)42-45
• 3.4.1 MS基本思想42-43
• 3.4.2 基于MS的目标跟踪算法43-45
• 3.5 数据关联45-49
• 3.5.1 最近邻数据关联(NNDA)45-46
• 3.5.2 联合概率数据关联(JPDA)46-47
• 3.5.3 马尔科夫链蒙特卡洛数据关联(MCMCDA)47-49
• 3.6 基于MCMC与MS目标跟踪算法49-53
• 3.6.1 目标状态模型50
• 3.6.2 似然模型50-52
• 3.6.3 算法流程52-53
• 3.7 实验及结果分析53-57
• 3.8 本章小结57-58
• 第4章 总结与展望58-60
• 4.1 本文工作总结58
• 4.2 展望58-60
• 参考文献60-63
• 后记63-64

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本文编号：668366