基于视频的人体多目标检测与跟踪算法研究-控制理论与控制工程专业论文.docx

万方数据 万方数据 西华大学学位论文独创性声明 作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外， 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 日期 西华大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，在校 攻读学位期间论文工作的知识产权属于西华大学，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，西 华大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采 用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。(保密的论文在解 密后遵守此规定) 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 日期 西华 西华大学硕士学位论文 万方数据 万方数据 摘 要 基于视频的人体多目标检测与跟踪技术是计算机研究的重要课题，提取多目标运动 轨迹不仅是目标行为分析的研究对象，也是机器视觉分析的重要输入数据，比如运动目 标模式理解、运动行为分析等等。基于视频的人体多目标检测跟踪技术主要运用在视频 监控、国防、工业控制、关键基础设施保护和先进人机交互系统。 本文提出一种实时的多目标检测与跟踪算法。首先，多目标检测部分，设计一种采 用双边滤波技术的双自适应目标检测算法，主要解决室外光照背景下目标检测的问题。 双边滤波不仅滤除图像噪声，还能较好保持图像边缘，尤其对于能发生变形的人体类目 标，能够为后续目标跟踪提供较好的边缘信息。双自适应是自适应背景更新及动态阈值 自适应的分时运用，主要用于缩短算法运算时间，增强算法实时性。利用连续三帧间差 分法确定背景更新时机，量化光照变化以判断光照变化情况。当光照发生全局剧烈变化 时，利用背景更新的差分算法提取目标前景；当光照变化微弱时，采用动态阈值更新的 图像差分法提取目标区域。多目标的检测与标记技术是多目标跟踪技术实现的前提，通 过目标分类提取，得到目标编号与外接矩形，作为目标跟踪的预处理参数。实验表明， 该方法能实现不同全局光照突变下静态背景中的运动目标提取。 多目标跟踪技术主要在检测技术的基础上实现，通过良好的目标检测效果提取目标 特征参数，为多目标跟踪的实现提供良好的输入参数。本文采用一种基于检测的多目标 跟踪技术，设计目标状态矩阵，通过目标状态矩阵判断目标运动状态，同时，设计一种 基于目标运动信息的搜索框，减小跟踪搜索时间，加快目标匹配速度。针对目标是否发 生遮挡，采用不同的跟踪算法。当目标未发生遮挡，即处于相互孤立运动状态时，采用 基于自适应搜索框的最近邻算法；当目标发生遮挡，采用基于自适应搜索框的中心区域 特征匹配跟踪算法，提取目标中心区域 HSV 颜色空间中 H 分量，H 分量能克服一定的 光照对颜色的影响。依据目标遮挡程度情况，对目标中心区域进行有限度缩放，对于二 次缩放后特征匹配仍然失败，此时，判断目标发生严重遮挡，合并遮挡目标。实验结果 表明，本文算法能较好应用于固定摄像头的室内外监控环境，具有良好的实时性与鲁棒 性。 关键词：双边滤波；自适应搜索框；状态矩阵；最近邻算法；中心区域特征匹配 I 基于 基于视频的人体多目标检测与跟踪算法研究 Abstract Human-oriented multi-target detection and tracking technology based on video is the basis of computer vision research. Motion trajectories are not only the first-hand objects of study, but also act as input objects of follow-up high level of visual analysis, such as motion pattern understanding, behavior analysis and so on. Video-based human multi-target detection and tracking technology is mainly used in video surveillance, defense, industrial control, critical infrastructure protection, and advanced human-computer interaction system. The p