复杂场景下运动目标实时跟踪技术的研究与系统实现

论文摘要

近年来,不断发展的图像分析技术使视频监控呈现出智能化的特点。作为智能监控技术核心的运动目标检测与跟踪技术,虽然国内外学者已经作了大量的研究,但是以前的绝大部分研究只停留在简单背景相对静止场景的技术研究,缺乏对复杂场景下目标跟踪技术的系统研究。随着智能监控系统在复杂场景中的应用,有两个问题值得考虑,一是如何提高复杂场景下目标跟踪质量,二是如何有效实现运动目标跟踪系统。本文针对复杂场景的特点和上面两个问题,提出了分布式协作跟踪系统结构,在此结构下,采用嵌入式终端对运动目标进行检测,并在视频终端对运动目标进行匹配跟踪,系统测试表明了该结构的有效性。本文的主要工作与研究成果如下:1.提出了一种分布式运动目标协作跟踪系统设计方法,通过任务分工,有效的利用了计算资源,提高了运动目标跟踪的有效性与准确性,视频终端远程监控现场并可实现对运动目标跟踪。2.提出了一种基于小波变换与模板匹配的复杂场景运动目标跟踪方法。该方法由嵌入式终端的运动目标检测算法与视频终端的目标跟踪算法组成。实验证明采用由粗到精的层次模板匹配方法,提高了复杂场景下目标跟踪的速度和准确性。3.提出了一种基于运动预测的摄像机控制算法,结合云台闭环控制系统结构,在一定程度解决了云台跟踪的滞后性问题。实验结果表明,本文运动目标跟踪方法计算速度快,处理速度可满足实时性要求;跟踪系统鲁棒性好,适合于不同的智能监控现场。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 相关工作
• 1.3 运动目标跟踪方法概述
• 1.3.1 运动目标跟踪方法分类
• 1.3.2 动态场景下运动目标跟踪技术研究现状
• 1.4 论文研究主要内容及章节安排
• 1.4.1 论文主要工作
• 1.4.2 论文章节安排
• 第二章 运动目标实时跟踪系统总体设计
• 2.1 视频监控系统结构
• 2.2 运动目标实时跟踪系统的设计方案
• 2.2.1 系统设计要求
• 2.2.2 系统的备选方案
• 2.3 分布式运动目标实时跟踪系统设计
• 2.3.1 系统功能部署
• 2.3.2 系统交互关系
• 2.4 小结
• 第三章 静态场景下运动目标检测技术
• 3.1 视频的运动分析
• 3.1.1 视频基本概念
• 3.1.2 目标的运动分析
• 3.1.3 静态场景运动目标检测的基本方法
• 3.2 静态场景运动目标检测算法
• 3.2.1 算法基本步骤
• 3.2.2 运动目标跟踪初始化参数确定
• 3.3 检测方法实验结果分析
• 3.3.1 基于OpenCV 库的目标检测算法实验
• 3.3.2 实验结果与分析
• 3.4 小结
• 第四章 动态场景下运动目标跟踪技术
• 4.1 动态场景下目标跟踪的若干问题
• 4.2 基于小波变换与模板匹配的运动目标跟踪方法
• 4.2.1 小波变换介绍
• 4.2.2 运动目标跟踪方法的基本步骤
• 4.2.3 运动目标跟踪方法描述
• 4.3 评价目标检测与跟踪算法指标
• 4.4 采用Matlab 对跟踪方法的仿真实验
• 4.5 小结
• 第五章 摄像机运动控制算法
• 5.1 摄像机运动控制算法
• 5.1.1 云台闭环控制系统
• 5.1.2 运动控制算法基本步骤
• 5.2 实验结果与结论
• 5.3 小结
• 第六章 系统测试实验与结果分析
• 6.1 系统实验环境
• 6.1.1 实验测试环境
• 6.1.2 系统结构
• 6.1.3 系统软件开发环境
• 6.2 系统实验中相关说明
• 6.2.1 系统主要模块
• 6.2.2 运动目标跟踪策略
• 6.3 系统实验结果与分析
• 6.3.1 实验用例
• 6.3.2 实验结果
• 6.3.3 跟踪系统性能分析
• 6.4 小结
• 第七章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果