运动目标跟踪系统的设计与实现

论文摘要

目标检测和跟踪有很多的应用领域,包括智能交通网、视频内容分析和目标行为理解等。MMDTS(Mulitple Moving Object Detection and Tracking System)是我们研究的一个对于多个运动目标检测和跟踪的系统。它采用混合高斯模型建立背景模型,通过连通成分分析和前景区域上的角点检测分别获得团特征和角点特征,接着采用一个多层次级别的跟踪策略来稳定的跟踪独立目标。最后,扩展的应用系统还具备目标跟踪轨迹自动记录,人车流量统计,车辆逆向行驶警告等功能。本文所做的研究工作主要有MMDTS系统的设计与实现,和在此基础上的三个扩展应用功能的实现。MMDTS系统包括背景建模,特征提取,特征跟踪和预测模型部分。特征提取和预测模型选用了较为常用和成熟的技术来实现,背景建模和特征跟踪是本文研究的重点。在背景建模部分,本文在经典的混合高斯背景建模方法的基础上,加入了光线矫正和HSV颜色空间中阴影去除的考虑。在特征跟踪部分,本文设计了一个多层次级别的跟踪策略,分别在团特征、独立目标特征、角点特征上的匹配跟踪。三层级别的跟踪信息彼此交互和利用,使得跟踪能够适应实际的各种情况,具备真正意义的实际应用。MMDTS已经在多个数据库上测试,在检测和跟踪目标上均有较好的表现,能适应场景光线的变动,在目标与目标之间出现交叉时也依然能跟踪独立目标。然而系统也有不足之处,例如对于首次出现就交叠在一起的几个独立目标,系统会将它们作为一个整体跟踪直到它们分离。最后,扩展的应用系统还具备目标轨迹自动记录,人车流量统计,车辆逆向行驶警告等功能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 国内外研究状况
• 1.3 论文的主要工作及安排
• 2 目标检测及跟踪的系统方案
• 2.1 经典系统介绍
• 2.2 本文系统任务要求及方案
• 2.3 本章小结
• 3 混合高斯背景建模及改进
• 3.1 背景建模方法概述
• 3.2 混合高斯模型
• 3.3 光线矫正与阴影去除
• 3.4 本章小结
• 4 团特征和点特征的提取
• 4.1 前景预处理
• 4.2 团特征提取
• 4.3 角点特征的提取
• 4.4 本章小结
• 5 三层级别的跟踪策略
• 5.1 基于团特征的跟踪
• 5.2 基于独立目标的跟踪
• 5.3 基于角点特征的跟踪
• 5.4 本章小结
• 6 系统的应用与扩展
• 6.1 建立目标跟踪轨迹
• 6.2 特定场景的人、车流量统计
• 6.3 目标智能行为分析与识别
• 6.4 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 回顾与总结
• 7.2 未来工作与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文