视频序列中动目标检测与追踪算法研究

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在日常生活中,人所感知周围环境的信息当中,视觉信息占了很大的比重,近年来随着经济社会的快速发展,视频监控系统在生产生活当中的需求越来越大,传统的监控系统需要人员值守,有一定的局限性,所以研究一套智能化的视频监控系统就显得非常的重要。视频序列的运动目标检测和追踪就是智能监控系统中一个非常重要的课题,具有非常广阔的应用前景。本文针对视频序列中的运动目标检测和追踪展开研究,全面的总结目前在该领域的研究成果,在此基础之上深入分析目前存在的问题和难点,并给出改进的算法进行实现。在动目标检测方面,本文首先研究目前常用的三种检测方法,分析比较这三种算法的优缺点,在背景减除法的基础之上提出背景自适应更新的模型,有效提高检测算法的适用性。在目标追踪方面,本文列出目标追踪的三种实现方法,具体的介绍卡尔曼滤波和Meanshift算法,提出一种融合卡尔曼滤波和Meanshift算法的综合追踪方法,经过实际检验,能够准确的对运动目标实现检测和追踪。
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