智能摄像机网络的目标检测与跟踪算法研究

发布时间：2017-04-30 19:11

  本文关键词：智能摄像机网络的目标检测与跟踪算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能摄像机具有成本低廉、部署方便、本地处理以及无线传输等优点,是未来构建大规模智能监控系统的关键部件。然而,基于智能摄像机的目标检测跟踪算法,面临着内存受限、处理能力有限及能源有限等诸多挑战,如何为此类嵌入式设备设计轻量级的目标检测跟踪算法成为一大研究热点。本文针对适用于智能摄像机的目标检测与跟踪算法开展了深入的研究,取得了如下研究成果:1)智能摄像机资源受限情况下的轻量级目标检测算法研究。针对智能摄像机资源(内存、处理能力等)受限,本文设计了基于块压缩感知的背景差分检测算法,融合了块级别的差分器和像素级别的差分器,并对算法有效性进行了分析和讨论。在块级别的差分器中,将高维空间中的原图像块向量表示通过压缩感知投影到低维空间中,能够在保证差分器性能的同时降低存储需求。实验表明本文所提出的目标检测算法具有低存储需求、强鲁棒性等优点。2)目标样本有限和存在遮挡情况下的目标跟踪算法研究。面对场景中目标遮挡和目标样本有限的难题,本文设计了基于二值化支持向量机的协同跟踪算法,将生成式跟踪模型和判别式跟踪模型有效融合,提出了Coarse-to-Fine搜索方式。实验结果表明,本文所提出的目标跟踪算法在光照突变、目标被遮挡和存在目标形变的场景中依旧能够保证算法的有效性、实时性和鲁棒性。3)智能摄像机网络平台构建及基于该平台的目标检测算法实现。本文构建了基于SEED-DEC6437的智能摄像机网路平台并在此平台上实现了目标检测算法,同时针对算法自身特点和工程开发软件平台CCS3.3相关优化配置,对目标检测工程进行了优化,确保在DSP上的高效实现。
【关键词】：智能摄像机网络 目标检测 目标跟踪 压缩感知
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN948.41
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 绪论12-23
• 1.1 研究背景及意义12-15
• 1.2 国内外研究发展现状15-21
• 1.2.1 智能视频监控系统国内外研究现状15-16
• 1.2.2 智能视频分析算法研究进展16-20
• 1.2.3 智能视频分析系统的硬件平台20-21
• 1.3 本文的主要内容与章节安排21-23
• 第二章 运动目标检测与跟踪算法概述23-33
• 2.1 运动目标检测算法介绍23-25
• 2.2 运动目标跟踪算法介绍25-28
• 2.2.1 目标遮挡情况下的跟踪算法25-26
• 2.2.2 基于在线学习的跟踪算法26-28
• 2.3 压缩感知理论知识28-31
• 2.3.1 压缩感知基本流程29-30
• 2.3.2 随机观测矩阵30-31
• 2.4 本文运动目标检测跟踪算法框架介绍31-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 智能摄像机资源受限条件下的目标检测算法实现33-50
• 3.1 图像处理基础知识33-35
• 3.2 BCSBS算法35-41
• 3.2.1 图像预处理35-38
• 3.2.2 块级别的差分器38-39
• 3.2.3 像素级别的差分器39-41
• 3.3 算法有效性分析41-42
• 3.4 实验结果与分析42-49
• 3.4.1 评价指标42-43
• 3.4.2 参数的选取43-45
• 3.4.3 实验结果及分析45-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第四章 样本有限和存在遮挡情况下的目标跟踪算法实现50-70
• 4.1 BSVM-CT算法50-60
• 4.1.1 目标模型与特征提取51-53
• 4.1.2 SVM分类器二值近似模型53-55
• 4.1.3 Coarse-Tracker模块55-59
• 4.1.4 Fine-Tracker模块59-60
• 4.2 算法有效性分析60-63
• 4.2.1 特征的尺度不变性60-62
• 4.2.2 Coarse-Tracker与Fine-Tracker协同跟踪62-63
• 4.2.3 压缩感知vs主成分分析63
• 4.3 实验结果与分析63-69
• 4.3.1 实验参数设置和评价指标64
• 4.3.2 实验结果分析64-69
• 4.4 本章小结69-70
• 第五章 智能摄像机网络平台构建与目标检测算法实现70-91
• 5.1 硬件平台系统概述70-75
• 5.1.1 硬件选型71-72
• 5.1.2 TMS320DM6437简介72-73
• 5.1.3 TMS320DM6437视频处理子系统73-75
• 5.2 软件平台系统概述75-78
• 5.2.1 CCS3.3（Code Compose Studio）75-76
• 5.2.2 DSP/BIOS内核76-78
• 5.3 基于DM6437DSP芯片的平台处理视频的优势78
• 5.4 目标检测算法的系统架构78-83
• 5.4.1 目标检测算法主要功能模块79-83
• 5.5 系统的改进和优化83-88
• 5.5.1 编译器级优化83-84
• 5.5.2 程序级优化84-86
• 5.5.3 利用TI函数库86-87
• 5.5.4 存储空间的优化87-88
• 5.6 基于硬件平台的目标检测效果88-89
• 5.7 本章小结89-91
• 第六章 总结与展望91-93
• 6.1 本文研究内容91-92
• 6.2 未来研究展望92-93
• 参考文献93-99
• 致谢99-100
• 攻读硕士学位期间已发表的论文和参加的科研项目100

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 张德刚;陈文艺;陈瑞;;基于DM6437的数字摄像机[J];电子设计工程;2011年08期

2 莫林;廖鹏;刘勋;;一种基于背景减除与三帧差分的运动目标检测算法[J];微计算机信息;2009年12期

3 丁忠校;;视频监控系统的应用现状与发展综述[J];科技咨询导报;2007年28期

4 胡金波,陈慧剑;DSP环境下C语言编程的优化实现[J];现代电子技术;2002年12期

  本文关键词：智能摄像机网络的目标检测与跟踪算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：337448