基于PTZ摄像机的目标跟踪算法研究与实现

摘要

运动目标的跟踪是计算机视觉、模式识别以及人工智能等学科的一个重要研究内容，广泛应用于安防监控系统中。由于目标运动的多样性和周围环境的复杂性，包括遮挡、目标变形、光照等因素的影响，如何准确、实时地跟踪运动目标是设计目标跟踪算法的难点，更是计算机视觉领域一个极具挑战性的课题。
　　本文主要研究基于PTZ摄像机（智能一体化球型摄像机）的运动跟踪算法，由于基于Mean Shift方法的目标跟踪技术的稳定性以及能够适应目标的形状、大小的连续变化，而且计算速度很快，抗干扰能力强，能够保证系统的实时性和稳定性，所以论文中主要研究了基于Mean Shift跟踪算法，并对该算法进行了改进，将Mean Shift方法与Kalman滤波算法融合，同时采用空间颜色直方图表征目标特征，增强了目标跟踪算法的鲁棒性。最后，搭建了该技术的原型系统，设计了一种高速球形摄像机能在水平、垂直、光轴三个方向做间歇性运动的的控制策略。通过调整球机P/T方向姿态使被跟踪对象始终可见，当视野中心对准目标后，控制球机开始进行变倍达到对图像缩放的目的，这样可以观察或者抓拍目标局部细节。论文并针对球机变倍控制中跟踪窗口大小自适应调整的问题，利用SIFT特征匹配算法计算球机变倍率的方法。最终实现了跟踪和相机的控制。通过大量的实验测试表明该技术对于实际场景的有效性。

目录

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摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 研究现状及问题

1．3 研究内容

1．4 论文组织结构

第2章 目标跟踪相关技术介绍

2．1 目标跟踪算法概述

2．2 相关匹配算法

2．2．1 ABS(Absolute Balance Search)算法

2．2．2 归一化互相关匹配算法

2．2．3 序贯相似度检测算法

2．2．4 金字塔分层搜索算法

2．3 Mean Shift跟踪算法

2．3．1 密度梯度估计

2．3．2 核函数

2．3．3 Mean Shift算法

2．3．4 Mean Shift应用于跟踪

2．3．5 Mean Shift跟踪算法实现与分析

2．4 卡尔曼滤波器

2．5 本章小结

第3章 基于空间颜色直方图的跟踪算法研究

3．1 目标模型描述

3．1．1 目标颜色空间

3．1．2 目标颜色直方图

3．1．3 目标空间颜色直方图

3．2 目标运动估计

3．2．1 Kalman滤波预测

3．2．2 遮挡处理

3．3 相似性度量

3．4 均值偏移搜索

3．5 目标模型更新

3．6 实验结果分析

3．7 本章小结

第4章 算法原型系统设计与实现

4．1 原型系统设计

4．1．1 系统结构

4．1．2 系统组成

4．2 控制模块实现

4．3 跟踪模块实现

4．4 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 工作总结

5．2 展望未来

参考文献

致谢