运动目标检测与跟踪的研究

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1、运动目标检测与跟踪的研究分类号 三窆:垒编号江.藩大擎硕士学位论文运动目标检测与跟踪研究专业名称申请学位级别 砸士 土篡扭应田擅本论文答辩日期论文提交日期 三生鱼且三生垒旦学位授予单位和日期 江菱太堂答辩委员会主席评阅人独创,性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容以外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。./学位论文作者签名:来易,日期:矽哆年/月彩日学位论文版权使用授权本学位论文作者完全了解

2、学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。年解密后适用本授权书。保密口在本学位论文属于不保密。海茏炙学位论文作者签名:囟,妄墨。导师签名:签字日期:沙;年月日签字日期:弘多年/月碧日江苏大学硕士研究生毕业论文摘要快速的经济发展、不断升级换代的计算机软硬件以及不断提高的网络速度,互联网已经渗透到人们生活的各个领域之中,再加上物联网技术的火热,各种基于网络互连智能化的应用逐步融入人们的生活之中,

3、人们对生活自动化、智能化的需求越来越强烈,计算机视觉的研究越来越受到各方面专家学者的重视,而视觉视频目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要方向,蕴含着巨大的商机和经济效益,受到了学术界、产业界和管理部门的高度重视。本文选取了视频目标检测和跟踪为研究主题,以包含运动目标的视频序列为研究对象,从理论、算法和实验三个方面讨论了视频目标检测和跟踪所存在的相关问题。具体而言,论文在以下几个方面进行了一些研究工作:研究了视频检测的相关技术,在阅读和研究相关文献的基础上,提出一种临近区间更新与运动混合检测算法。当目标跟踪置信度高于闽值时,采用临近区域更新对目标进行跟踪;当运动目标的置信度低于下限阈值时,采用跟

4、踪方法,根据颜色和空间上的相似性将目标分割为多个区域,每个区域包含有区域号、位置、大小信息,随机选取一个进入在线跟踪模块进行检测,直到获取到置信度达到上限阈值时,切换到临近区域更新算法进行跟踪。通过此方法可解决单纯基于在线的跟踪的临近区间更新算法所导致的错误累积进而产生漂移甚至跟踪失败的问题。介绍了传统算法,主要针对和在线做详细的分析,提出一种改进的在线的特征更新算法,来对目标特征进行分类判断。很好的捕获到背景扰动、目标形变和遮挡情况对目标特征的影响,在有噪声的情况仍然能够获得比较稳定的跟踪结果。以临近区域更新与运动混合检测算法来实现初步定为目标区域,使用基于在线的特征更新算法来学习待跟踪目标

5、的特征,实现简单的目标跟踪系统来验证算法的有效性,对不同视频序列测试的结果表明,与传统在线算法和其它传统的跟踪算法相比,本算法能在实时性的基础上快速准确获取跟踪目标并具有更强的鲁棒性。关键字:在线;目标跟踪;漂移;抗遮挡;运动检测;机器学习江苏大学硕士研究生毕业论文江苏大学硕士研究生毕业论文 :,?, ,.:, .,;, , . ?. , ?, .,.江苏大学硕士研究生毕业论文 ,耐黟 ., , . ? ?.:; ;?; ;. 江苏大学硕士研究生毕业论文目 录摘 要?一.?.?.?.?.?.?.?.?.?.?.目 录?.第一章绪论?一.课题研究背景与意义.选题的背景.选题的理论意义和实用价值.

6、国内外研究现状?.跟踪问题的难点和挑战?.论文主要:作.论文结构概要第二章运动目标检测与跟踪基础。.运动目标检测算法.帧间差分法?.光流法?.背景减除法?.运动目标跟踪算法?.目标跟踪概述?.图像特征提取与匹配算法?.基于机器学习的目标分类算法.视频跟踪算法的评价方法?.运动检测评估?.。 。目标跟踪评估?.本章小结.第三章临近区域更新与运动混合检测算法研究.视频运动目标检测和跟踪控制策略?.自底向上的控制策略?.自顶而下的控制策略?.混合控制策略?.临近区域检测?.运动 检测?.临近区域与运动 混合检测江苏大学硕士研究生毕业论文.本章小结一第四章基于在线 的特征更新算法研究?.算法的提出?.

7、传统 算法.在线 特征选择算法?.在线 缺陷分析.在线 算法改进.本章小结.第五章系统设计与实验结果分析.运动目标检测跟踪流程.实验环境介绍?.设置配置信息?.程序运行界面?.实验结果数据?.人脸遮挡情况下的跟踪.多目标相互干扰情况下跟踪.?.本章小结.第六章总结与展望.论文总结一?一.下一步工作?.攻读硕士学位期间发表的学术论文?.致谢参考文献?江苏大学硕士研究生毕业论文第一章绪论视频目标跟踪是一项融合图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等多种不同领域先进成果的高级课题,是计算机视觉领域【】的一个重要方向。它符合信息产业未来发展趋势,蕴含着巨大的商机和经济效益,受到了学术界、产业界和管理部

8、门的高度重视。而如何有效地适应目标自身的运动形态变化、排除各种干扰以及如何进行高效的特征匹配是一个优秀的目标检测与跟踪系统所必须解决的两个关键问题【】 。这两个问题反映到跟踪算法上就是准确性、鲁棒性和实时性。随着计算机视觉、机器学习、模式识别技术以及计算机硬件的不断发展,运动跟踪的软硬件条件不断成熟,运动目标检测与跟踪算法研究受到当前人工智能以及图像识别领域专家的极大重视,越来越多的学者都开始对其进行探索并研究,提出了各种新的方法和思路。其中,如何兼顾视频目标跟踪的准确性、鲁棒性和实时性始终是计算机视觉研究的前沿【,这也是本文的主要研究目的。.课题研究背景与意义.选题的背景快速的经济发展、不断

9、升级换代的计算机软硬件以及不断提高的网络速度,互联网已经渗透到人们生活的各个领域之中,再加上物联网技术的火热,各种基于网络互连智能化的应用逐步融入人们的生活之中,越来越多的自动化、智能化产品不断的出现在人们的视线,不断改善着人们的生活质量。反过来,也激发了人们对未来的畅想和期望,使人们对生产生活的自动化、智能化需求也在逐步提高,给人们的生产生活带来了极大的方便,但目前仅限于中低端产品,将前些年的技术整合出一种可以使用的产品,而有针对性的创新高级应用仍然凤毛麟角,留下的空间仍然很大。而基于视频分析的应用还是一个比较崭新的行业,是计算机视觉、模式识别、人工智能以及工业控制等多种技术的综合应用。随着

10、市场正从传统的视频监控朝着网络化、管理的智能化以及音视频的数字化不断发展,在国民越来越重视生存环境安全和舒适的今天,高性能智能视频跟踪系统的研究与实现将具有不可忽视的应用前景和商业价值。如行业专家们所预测,视频图像极有可能是行业的江苏大学硕士研究生毕业论文下一个春天【训。广泛的应用前景以及诱人的市场潜力,促使大公司、创新型创业公司和科研工作者在视频跟踪方面展开深入地研究与探索。加上视频监控广泛应用于楼宇安防、交通管理、安检以及战场防御等很多重要领域,涉及到国家和人民的安全,因此政府对此的投资和支持力度也在不断加大。.选题的理论意义和实用价值面对日益增多的视频数据,不仅需要花费大量的人力物力而且

11、经常发生漏警和误警,不能做到实时有效的发现、制止危险事件,从而极大的降低了系统的可靠性和可信度,视频图像数据往往仅作为事故发生后处理的证据而失去了其主动实时的特点,更无法做到异常事件预警。因此对于一个具有预警、实时监测等“智能化”系统的需求还是比较强烈和迫切的,这需要系统能够对大量的视频信息进行处理分析、理解,提取出关键有用信息给监控人员。等基于视频以及体感应用的诞生,颠覆另外近来随着、于传统应用所必须的鼠标和键盘甚至于触摸屏,大大激发了人们对基于视频的目标识别和形态分析的兴趣,对这种与硬件设备相配合的基于视频的互动应用的需求显得越来越突出,而作为类似视频应用的关键环节,运动目标的检测与跟踪也

12、理所当然的成为目前计算机视觉研究领域的一个热门话题。然而,视频跟踪问题目前还存在着很多难点,其难点之一就是在复杂背景下,对于被跟踪目标来说存在很多不确定的干扰,跟踪系统的鲁棒性很差;另外一个主要的难点是对于跟踪到的物体如何进行识别分析出它的特性,分析判断是否为待跟踪目标,进而进行相应处理。本课题在研究国内外先进视频检测与跟踪技术的同时,着眼于改善其跟踪的鲁棒性和实时性,对于积极推进科研成果产品化的进程具有积极的意义。.国内外研究现状运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域中近年来备受关注的前沿研究方向,它从摄像机社区的视频图像序列中检测、识别、跟踪目标,并对其行为进行理解和语义描述。利用序列图像对动

13、态场景的目标运动分析技术是计算机视觉技术、图像处理以及人工智能技术等交叉的科学技术,即使计算机的高性能计算用于对江苏大学硕士研究生毕业论文视频图像序列进行解析,实现定性分析和定量动态摄影测量。区别于传统意义上的监视系统,不仅用摄像设备替代人眼,而且用计算机替代人、协助人,来完成监视任务。从而大大减轻人力的负担,将人们从繁重的日常监视事务中解脱出来,实现自动化控制管理。正是由于视频序列图像的动态场景变化监控具有广泛的应用前景和巨大的潜在经济和商业价值,从而激发了来自国内外许多研究学者、研究机构和创新型公司的浓厚兴趣。美国国防高级研究计划局 信息系统办公室于年成立了麻省理工学院、卡内基梅隆大学等众

14、多美国高校参与的视觉监控重大项目,其中居首位,它们主要用于一些场景监控的视频自动理解技术,比如战场、普通民用场景等,以达到在未来可能的战争中,监控一些危险、耗费人力物力等场合的目的;定位和分割人体的各个部位是实时视觉的监控系统的功能,并且能利用外观模型的建立同时跟踪多人,进一步检测出人的一些诸如是否携带外物的行为;系统是由研发的用于对单人准确的跟踪;关于对行人和车辆的追踪及二者交互的研究是由英国雷丁大学开展的【。关于视频智能监控领域的各项研究在.恐怖事件之后受到了更广泛的关注,相关的一些研究亦先后在多个公司得到开展。譬如、 、 、 、和等公司,均已研发了用于智能监控特定场合的产品。这些视频智能

15、技术产品主要用于化工厂、边境线、海港码头、核电站、水净化工厂等高风险场合。以计算机视觉技术为基础的产品,能够提供检测、分类、跟踪以及分析威吓或者感兴趣的行为。主要的产品主要包括对飞机场或其他交通场所的遗落行李的检测,安全区域的车辆行人检测,人流统计等。公司的产品主要实现多种场景下的人的检测,可针对大范围的户外场景的人的检测跟踪,同时对于进入特定区域的人进行报警。与等公司也逐步将基于视觉的手势识别接口应用于商业领域。以色列具有代表性的公司有、 、 。公司的主要产品可检测六种异常行为,包括路径检测、突然出现报警、定向运动检测等,提出三层防护概念。公司的视频分析仪对不同的威胁提供实时侦测功能,包括闯入者,车辆,被遗弃的行李和包裹,周边及设施保护,阻塞安全出入口及消防路线,盗窃侦/以避免移动安全设施,通过车辆、人数江苏大学硕士研究生毕业论文计算,给出人群的聚集和监控的安全率水平。入侵检测,探测遗留的物体,的自动追踪,探测移动物体,非法滞留的探测等是公司产品所能实现的功能。是法国的一家公司,它的产品为视频事件自动检测系统,主要应用于智能的交通行业。车辆图像的追踪、自适应的动态图像背景是的关键技术,它具备精确地采集一些交通数据,辅助化的控制交通,消除雨雪、灰尘、光线的对系统造成的影响,并即时检测出发生在监控范围内的交通事件等功能。美国麻