【摘 要】
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智能视频监控技术是视觉计算领域一个前沿和热点的研究课题,在军用和民用领域都具有重要的应用价值。本文针对其在物品安全方面的应用,对运动目标跟踪和偷窃/遗弃物体检测两
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智能视频监控技术是视觉计算领域一个前沿和热点的研究课题,在军用和民用领域都具有重要的应用价值。本文针对其在物品安全方面的应用,对运动目标跟踪和偷窃/遗弃物体检测两方面进行了深入的研究。(1)本文提出了一种Mean Shift和粒子滤波相结合的跟踪算法,采用目标模板和当前帧中候选模板之间的相似度门限作为两种跟踪算法的转换条件。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,并且有效满足了智能监控系统中跟踪的实时性要求。(2)本文实现了在复杂场景下检测和识别偷窃和遗弃物体。首先采用改进的混合高斯模型建立背景,使用背景减除与时间差分加权法提取动态背景中的运动目标；然后判断目标是否为“静态的物体”；再采用主动轮廓线模型,提取出目标的精确轮廓；最后提出了一种基于边缘匹配和颜色匹配数据结合的检测算法。实验结果表明,该方法对于偷窃和遗弃物体的检测和识别具有较高的准确性。
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