基于CCTV的船只目标检测与遮挡处理系统研究

论文摘要

在目前现行的VTS的系统中,CCTV智能检测子系统正扮演着越来越重要的角色,特别是在雷达作用受限的特定时段、特定区域,CCTV检测系统能够代替雷达系统进行运动船只目标的定位与跟踪。但是当运动船只间发生了相互遮挡现象时,会严重影响船只的定位和目标船只后续跟踪。因此我们需要设计一个具有不仅能够完成单个船只目标的检测与跟踪的系统,同时也能够完成对遮挡现象的发生进行判断与处理的系统。本文针对基于CCTV图像的船只进行检测,首先通过对图像预处理的相关算法研究,滤除在传输以及接收过程中可能产生的随机噪声,减少算法的计算量。然后研究现有的运动目标检测算法,比较相关算法的优劣性,在此基础上采用基于高斯混合模型的背景差检测算法。然后,在背景差算法的基础上,开展船只遮挡检测策略的研究。在遮挡判断算法中,本文分别讨论了基于凸包的遮挡检测算法、基于角点光流的遮挡检测算法,最后选择合适的策略应用到遮挡目标的跟踪中。在完成遮挡判断后,本文讨论了基于形状上下文的目标匹配跟踪算法以及Meanshift跟踪算法,通过此二种算法来完成遮挡处理与目标跟踪。在实验系统设计方面,根据相关的算法研究,为了使船只遮挡检测与跟踪算法能够应用到实际中,本文设计了运动船只目标检测以及遮挡检测、处理、跟踪的流程。分别利用VC++6.0及OpenCV和Matlab软件工具来设计和开发各个模块、算法流程图以及具体实现方法和代码,为综合实现算法效果提供支持。通过软件实验系统的测试,对算法结果进行比较,从而不断地对本文算法进行改进。最终表明基于混合高斯模型的背景差检测算法计算量小而且效果好,遮挡检测算法能够快速、有效的检测出船只遮挡,基于形状上下文的目标匹配跟踪算法与Meanshift跟踪算法相结合能够有效完成遮挡处理与目标跟踪。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的研究背景及意义
• 1.2 相关领域的应用现状和发展趋势
• 1.2.1 VTS及CCTV子系统的研究现状
• 1.2.2 运动目标检测和遮挡问题处理的研究现状
• 1.3 课题研究内容及成果
• 1.4 论文的结构特点
• 第2章 船只检测与遮挡处理系统总体方案设计
• 2.1 系统应用背景
• 2.2 遮挡现象的分析
• 2.3 传统的CCTV船只跟踪系统存在的问题
• 2.4 系统设计方案
• 2.4.1 系统功能分析
• 2.4.2 总体方案设计
• 第3章 CCTV视频监控系统中船只目标检测技术研究
• 3.1 图像预处理技术研究
• 3.1.1 直方图均衡化
• 3.1.2 高斯平滑滤波
• 3.1.3 数学形态学技术
• 3.2 船只目标检测技术研究
• 3.2.1 帧差法与背景差法的对比
• 3.3 基于背景差的运动船只目标检测技术研究
• 3.3.1 基于混合高斯模型的背景建模和背景更新
• 3.3.2 仿真实验
• 第4章 船只遮挡检测策略的研究
• 4.1 基于凸包的遮挡检测算法
• 4.1.1 凸包的基本概念
• 4.1.2 基于凸包的船只遮挡判断的实现
• 4.2 基于角点的遮挡检测
• 4.2.1 角点的基本概念
• 4.2.2 基于角点的遮挡检测的实现
• 4.3 实验结果分析
• 第5章 船只目标的匹配与跟踪
• 5.1 船只识别与跟踪模块的设计
• 5.2 目标识别与图像特征匹配
• 5.3 基于形状上下文的匹配算法
• 5.3.1 形状上下文基本原理
• 5.3.2 结合薄板样条的匹配算法
• 5.3.3 退火算法求解极小值
• 5.3.4 算法的实现
• 5.3.5 算法实验仿真
• 5.4 船只目标跟踪算法
• 5.4.1 Meanshift跟踪算法的原理及步骤
• 第6章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 研究生履历