基于实时监控视频的人体目标检测和跟踪系统的设计与实现

摘要

随着社会经济的快速发展,图像采集和计算机技术的提高,视频监控得到迅速发展并广泛应用于各个领域,在打击恐怖袭击犯罪活动、建设智慧平安城市中起着关键性作用,成为社会安全保障系统的重要组成部分。然而,传统的视频监控存在许多制约因素,造成效率低下、人力及财力的浪费,因此视频监控的智能化成为必然的发展趋势。
　　本文针对智能监控中关键的运动目标检测和运动目标跟踪的两个组成部分,在研究分析视频图像预处理技术和人体目标检测和跟踪算法的基础上,从硬件和软件两个方面对系统功能进行设计和实现。在硬件方面,采用CCD摄像机结合具有PCI接口的数字图像采集卡以及PC机构建系统硬件,完成视频图像的采集、输入、存储、处理和显示。在软件实现方面,以Visual C++6.0作为开发平台,利用C/C++编程语言实现文中描述算法,对CCD摄像机获取的试验场景的实时彩色视频图像序列进行灰度化、图像平滑、以及二值化等预处理,利用基于混合高斯背景建模的背景差分法提取前景目标,采用形态学处理与连通域分析的方法去除干扰区域、提取完整的前景运动目标区域,并结合提取的目标区域形状特征实现人体目标的识别,从而利用基于Kalman滤波与目标最小外接矩形框相结合的跟踪方法预测人体目标在下一帧位置信息,完成了人体目标的跟踪,从而实现了基于实时监控视频的人体目标检测和跟踪系统。

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第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外的研究现状及其发展趋势

1.3 本文内容安排及主要工作

第2章 人体目标检测和跟踪系统设计

2.1 系统总体方案概述

2.2 系统的硬件方案设计

2.3 系统的软件方案设计

2.4 本章小结

第3章 数字图像处理基础

3.1 颜色模型

3.2 图像预处理

3.3 二值图像形态学处理

3.4 本章小结

第4章 运动目标检测和跟踪算法概述

4.1 运动目标检测

4.2 背景建模

4.3 运动目标跟踪

4.4 本章小结

第5章 实时监控视频的人体目标检测和跟踪系统的实现

5.1 系统的基本概述

5.2 视频图像的实时采集和预处理

5.3 基于混合高斯背景建模的背景差分法的运动目标检测

5.4 人体目标识别

5.5 基于Kalman预测的人体目标跟踪

5.6 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 结论

6.2 进一步工作的方向

致谢

参考文献