视频摘要系统中的运动物体提取技术研究

发布时间：2017-05-09 22:01

  本文关键词：视频摘要系统中的运动物体提取技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着智能监控技术的不断发展,智能监控得到了愈来愈广泛的应用,每天都会产生海量的监控视频。面对数量庞大的视频数据,完全依靠人工浏览和侦查将变得异常困难。因此,人们开始采用各种技术手段,以降低浏览和侦查监控过程中的人力和时间成本。视频摘要就是其中最为有效的方法,而其中的运动物体检测及其运动轨迹帧序列的提取是最为关键的步骤。能否有效提取运动物体连续完整的运动轨迹帧序列将直接影响到摘要视频的质量。同时,提取出连续完整的运动轨迹帧序列,能有效促进行为分析、刑侦排查等工作的展开,对安防、交通、军事等领域都具有重大的使用价值和研究意义。当前,在复杂的监控场景下,因遮挡、运动形变以及光照等干扰因素的影响,同一运动过程会被提取为两个或多个不同的运动轨迹帧序列,从而在生成的摘要视频中会出现运动物体突然出现或突然消失的现象,这与原视频场景中真实的运动过程严重不符,对运动分析、场景理解等会造成一定的干扰和混淆。针对这一问题,本文进行了深入的研究和分析,主要的工作和创新如下：1.结合ViBe和压缩跟踪对粒子滤波跟踪算法进行了改进。利用ViBe检测到的运动前景结果来引导粒子进行状态转移和采样,从而有效地解决了物体经遮挡后的重定位问题;而利用基于压缩感知的特征采样则可以采集到物体的多尺度变化特征,从而可以有效表征物体的外观模型,提高跟踪精度。同时,结合运动前景结果进行跟踪可以有效应对跟踪过程的运动形态变化,从而可以在遮挡的场景下稳定和准确地跟踪到目标物体。2.提出了一种基于ViBe和改进后的粒子滤波相结合的跟踪提取方法。通过将运动物体的运动前景信息与跟踪过程中的状态信息进行相互辅助,互相反馈,综合前景提取结果和运动跟踪结果来进行最终的运动轨迹帧序列的提取和归类,从而有效地解决了提取过程中的遮挡问题,保证了提取到的运动轨迹帧序列具有良好的完整性和连续性。实验结果表明,本文提出的基于ViBe和改进后的粒子滤波相结合的跟踪提取方法,能够在复杂的场景中,特别是含有遮挡的场景下有效地提取到运动物体连续完整的运动轨迹帧序列。
【关键词】：视频摘要 运动物体提取 前景检测 目标跟踪 ViBe 粒子滤波
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41;TN948.6
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-15
• 第一章 绪论15-25
• 1.1 课题的研究背景及意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-22
• 1.2.1 视频摘要16-17
• 1.2.2 运动物体前景检测和提取17-19
• 1.2.3 运动跟踪19-22
• 1.3 本文的主要研究内容22
• 1.4 本文的组织结构22-25
• 第二章 视频要系统的关键技术25-35
• 2.1 视频摘要系统的技术原理25-26
• 2.2 视频摘要系统涉及到的关键技术26-27
• 2.3 运动物体前景检测27-30
• 2.3.1 背景减除法27-28
• 2.3.2 ViBe前景检测算法28-29
• 2.3.3 形态学处理29-30
• 2.4 运动跟踪30-32
• 2.4.1 基于叠加区域的跟踪算法30
• 2.4.2 粒子滤波跟踪算法30-32
• 2.5 运动轨迹帧序列的提取32-33
• 2.6 轨迹组合与优化33-34
• 2.7 场景融合34
• 2.8 本章小结34-35
• 第三章 融合前景信息的运动跟踪研究35-51
• 3.1 粒子滤波跟踪和压缩跟踪的局限性分析35-41
• 3.1.1 粒子滤波跟踪35-37
• 3.1.2 压缩跟踪37-41
• 3.2 粒子滤波跟踪算法的改进41-49
• 3.2.1 外观模型特征的选取和计算41-44
• 3.2.2 粒子状态转移和样本图像的采集44-45
• 3.2.3 外观模型特征的自适应更新45-46
• 3.2.4 改进的跟踪算法及流程46-49
• 3.3 本章小结49-51
• 第四章 运动物体提取算法研究51-61
• 4.1 视频摘要系统中的运动物体提取算法51-53
• 4.2 改进的运动物体提取算法53-59
• 4.2.1 前景提取方法的改进53-55
• 4.2.2 运动轨迹帧序列的完整性提取55-59
• 4.3 本章小结59-61
• 第五章 实验结果及分析61-73
• 5.1 实验设计61-62
• 5.2 运动物体前景提取的实验结果及分析62-64
• 5.2.1 运动物体前景提取62-63
• 5.2.2 形态学处理对前景提取结果的影响63-64
• 5.3 复杂场景下运动跟踪的实验64-69
• 5.3.1 运动形态尺度变化下的跟踪64-65
• 5.3.2 全局遮挡场景下的跟踪65-67
• 5.3.3 局部遮挡场景下的跟踪67-69
• 5.4 运动轨迹帧序列的提取实验69-71
• 5.5 摘要图像对比实验71-72
• 5.6 本章小结72-73
• 第六章 结论与展望73-75
• 6.1 论文主要成果73
• 6.2 后续工作展望73-75
• 参考文献75-77
• 致谢77-79
• 研究成果及发表的学术论文79-81
• 作者及导师简介81-82
• 附件82-83

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 刘治红;骆云志;;智能视频监控技术及其在安防领域的应用[J];兵工自动化;2009年04期

2 张毅刚;曹阳;项学智;;静态背景差分运动目标检测研究[J];电子测量与仪器学报;2010年05期

3 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期

4 张环;刘肖琳;;基于可变模型的目标实时跟踪[J];计算机仿真;2006年10期

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本文编号：353360