基于压缩域的人体目标检测与跟踪技术研究
发布时间：2021-09-22 19:04
目前,对于人体目标检测以及跟踪算法大多数都是在像素域上面进行的,虽然有小部分研究人员在压缩域上对人体目标的检测与跟踪算法进行了相关性研究,但大多都是针对较早的视频压缩编码技术进行的,并且大多数都是基于像素域内的人体目标检测技术。针对现有的问题,本文对最新的HEVC视频编码标准进行了研究,提出了一种基于运动矢量和编码单元模式信息的HEVC压缩域人体目标检测与跟踪方法。本文的研究工作主要分为以下三点:（1）以运动矢量等数据作为人体目标特征信息,提出了一种基于阈值的人体目标检测算法。通过研究HEVC压缩域码流信息,在部分解码的情况下,将HEVC压缩域的运动矢量信息提取出来,通过归一化的方法,对运动矢量进行区域划分,从而形成运动矢量场,再对其进行预处理操作,然后再通过其运动矢量区域块时域相关性进行人体目标检测,从而检测出人体运动目标。实验结果表明,该算法能够有效地检测摄像机相对固定下的视频中人体运动目标。（2）以HEVC压缩域的运动矢量作为人体运动目标的运动信息以及特征信息,提出一种基于区域匹配的人体目标跟踪算法。算法通过对当前帧的运动矢量进行前向映射,对视频中当前帧的参考帧人体位置进行预测,...
【文章来源】：西北师范大学甘肃省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文各章节安排结构框图
西北师范大学硕士学位论文6第2章压缩域检测与跟踪技术基础2.1HEVC编码基本框架与编码块划分HEVC又称为H.265，是一种高效率视频编码标准，从1992年发布的MPEG-1，到2003年发布的H.264，一直到今天的H.265。经过了十几年的不断变化，其传输效率越来越高，编码性能也越来越好。与前面几代压缩编码相比，HEVC压缩域中的人体目标检测数据是HEVC压缩标准压缩的码流数据，而人体目标跟踪是本文的最终目标。本章将对HEVC压缩编码进行详细介绍。2.1.1HEVC编码基本框架图2-1HEVC视频压缩编码标准框架图2-1为HEVC视频压缩编码标准，在开始的时候，将输入视频帧按照编码树单元（CodingTreeUnit，CTU）将图像划分为块状区域。其中，一个CTU由单个或者多个编码单元（CodingUnit，CU）组成，图2-2为CU的划分结构。从编码标准框架中可以看出，当划分出CTU后，将会选取帧内、帧间两种编码模式。如果选择的是帧内编码模式，首先将会对其数据进行帧内估计，然后对其进行帧内编码，之后再进行预测（反编码）。将分块后的原图像与帧内预测结果进
CU的划
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于三帧差分混合高斯背景模型运动目标检测[J]. 李晓瑜,马大中,付英杰. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(04)
[2]一种HEVC压缩域的运动目标检测方法[J]. 杨洋,滕游,商明将,朱威. 小型微型计算机系统. 2018(05)
[3]Particle Filter Object Tracking Algorithm Based on Sparse Representation and Nonlinear Resampling[J]. Zheyi Fan,Shuqin Weng,Jiao Jiang,Yixuan Zhu,Zhiwen Liu. Journal of Beijing Institute of Technology. 2018(01)
[4]基于均值背景与三帧差分的运动目标检测[J]. 亢洁,李晓静. 陕西科技大学学报. 2018(01)
[5]基于压缩感知的监控视频多目标自适应跟踪算法[J]. 刘旸波,李洪均,张晨,谢正光. 计算机应用与软件. 2017(05)
[6]多帧背景差与双门限结合的运动目标检测方法[J]. 王凯,吴敏,姚辉,杨樊,张翔. 小型微型计算机系统. 2017(01)
[7]传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪算法研究与应用[J]. 孙斌,马春晖,金心宇,吕鹏昊,项川. 电子测量与仪器学报. 2016(11)
[8]视频图像压缩在物联网监测系统中的应用[J]. 张霞霞,孙万蓉,成龙,岳智佳,李沛甲. 电子科技. 2016(09)
[9]基于视觉的目标检测与跟踪综述[J]. 尹宏鹏,陈波,柴毅,刘兆栋. 自动化学报. 2016(10)
[10]一种改进视觉背景提取模型的运动目标检测算法[J]. 何志辉,黄山,冉耕. 小型微型计算机系统. 2015(11)
硕士论文
[1]基于HEVC压缩域的车流量检测算法研究[D]. 徐涛涛.南京邮电大学 2018
[2]基于HEVC压缩域的车辆行为事件检测研究[D]. 尹烁.南京邮电大学 2017
[3]基于视频编码的多行人运动目标检测与跟踪[D]. 苗世君.哈尔滨工程大学 2016
[4]基于压缩域的运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 王敬.上海师范大学 2012
本文编号：3404235
【文章来源】：西北师范大学甘肃省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文各章节安排结构框图
西北师范大学硕士学位论文6第2章压缩域检测与跟踪技术基础2.1HEVC编码基本框架与编码块划分HEVC又称为H.265，是一种高效率视频编码标准，从1992年发布的MPEG-1，到2003年发布的H.264，一直到今天的H.265。经过了十几年的不断变化，其传输效率越来越高，编码性能也越来越好。与前面几代压缩编码相比，HEVC压缩域中的人体目标检测数据是HEVC压缩标准压缩的码流数据，而人体目标跟踪是本文的最终目标。本章将对HEVC压缩编码进行详细介绍。2.1.1HEVC编码基本框架图2-1HEVC视频压缩编码标准框架图2-1为HEVC视频压缩编码标准，在开始的时候，将输入视频帧按照编码树单元（CodingTreeUnit，CTU）将图像划分为块状区域。其中，一个CTU由单个或者多个编码单元（CodingUnit，CU）组成，图2-2为CU的划分结构。从编码标准框架中可以看出，当划分出CTU后，将会选取帧内、帧间两种编码模式。如果选择的是帧内编码模式，首先将会对其数据进行帧内估计，然后对其进行帧内编码，之后再进行预测（反编码）。将分块后的原图像与帧内预测结果进
CU的划
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于三帧差分混合高斯背景模型运动目标检测[J]. 李晓瑜,马大中,付英杰. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(04)
[2]一种HEVC压缩域的运动目标检测方法[J]. 杨洋,滕游,商明将,朱威. 小型微型计算机系统. 2018(05)
[3]Particle Filter Object Tracking Algorithm Based on Sparse Representation and Nonlinear Resampling[J]. Zheyi Fan,Shuqin Weng,Jiao Jiang,Yixuan Zhu,Zhiwen Liu. Journal of Beijing Institute of Technology. 2018(01)
[4]基于均值背景与三帧差分的运动目标检测[J]. 亢洁,李晓静. 陕西科技大学学报. 2018(01)
[5]基于压缩感知的监控视频多目标自适应跟踪算法[J]. 刘旸波,李洪均,张晨,谢正光. 计算机应用与软件. 2017(05)
[6]多帧背景差与双门限结合的运动目标检测方法[J]. 王凯,吴敏,姚辉,杨樊,张翔. 小型微型计算机系统. 2017(01)
[7]传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪算法研究与应用[J]. 孙斌,马春晖,金心宇,吕鹏昊,项川. 电子测量与仪器学报. 2016(11)
[8]视频图像压缩在物联网监测系统中的应用[J]. 张霞霞,孙万蓉,成龙,岳智佳,李沛甲. 电子科技. 2016(09)
[9]基于视觉的目标检测与跟踪综述[J]. 尹宏鹏,陈波,柴毅,刘兆栋. 自动化学报. 2016(10)
[10]一种改进视觉背景提取模型的运动目标检测算法[J]. 何志辉,黄山,冉耕. 小型微型计算机系统. 2015(11)
硕士论文
[1]基于HEVC压缩域的车流量检测算法研究[D]. 徐涛涛.南京邮电大学 2018
[2]基于HEVC压缩域的车辆行为事件检测研究[D]. 尹烁.南京邮电大学 2017
[3]基于视频编码的多行人运动目标检测与跟踪[D]. 苗世君.哈尔滨工程大学 2016
[4]基于压缩域的运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 王敬.上海师范大学 2012
本文编号：3404235
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