【摘 要】
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该论文主要研究了目标检测技术,基于轮廓信息和区域信息的面向人的运动目标的基本跟踪技术,并利用现有技术对大范围的视频监控提出了一套智能化的解决方案.论文的创新点及主
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该论文主要研究了目标检测技术,基于轮廓信息和区域信息的面向人的运动目标的基本跟踪技术,并利用现有技术对大范围的视频监控提出了一套智能化的解决方案.论文的创新点及主要工作包括:1.研究了运动目标检测方法,针对视频监控系统大多数应用情况下具有固定背景这一特点,提出在长期视频监控系统中采用背景差进行运动目标提取时算法所要满足的基本要求,并提出了一种能够满足这些要求的多分布模型背景差方法.2.研究了采用轮廓信息对非刚性目标进行跟踪的方法.针对短程线主动轮廓模型的缺陷,提出了一种基于正则化边缘吸引力场改进模型.3.对跟踪算法进行了研究,提出了一种基于Kalman滤波器和均值漂移算法的局部峰值跟踪算法LMF(Local Maximum Filter).4.研究了利用区域信息对类刚性目标如人的跟踪算法.提出了一种基于区域颜色信息的统计模板DWCT(Distance Weighted Chromatic Template).5. 在对面向人的运动目标检测和跟踪的研究基础上针对大范围视频监控这一具体应用场景提出了一种切实可行的智能化解决方案:自动化视觉监控系统AVSS (Automatic Visual Surveillance System).同时该系统为今后继续对智能化视频监控系统中高层视觉问题的研究提供了一个良好的研究平台.
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