基于视频分析的智能跟踪系统软件设计

摘要

随着视频监控的智能化发展，对视频中运动目标的识别以及实时位置的准确了解，在智能监控系统中显得愈来愈重要。然而，在监控终端上，对目标的跟踪，有着延时长、准确性不够以及场景适应性差等问题，它们严重限制了智能监控系统的实用性。因此，高效、准确的目标跟踪的研究与实现对于安防智能化发展具有重要意义。
　　本论文针对现有的智能跟踪监控系统在智能化、跟踪准确性以及环境适应性的不足，研究设计了基于视频分析的智能跟踪系统。该系统的终端采用TMS320DM8127为主处理器，选用高清CMOS传感器采集视频，基于达芬奇技术，按模块组建视频采集与分析软件系统。该系统还定制了灵活的通信机制用于各模块间的交互，设计了视频采集、跟踪分析以及结果上报的业务流水框架。采用阈值自适应的VIBE算法提取前景，有效地去除前景中的目标残影。可人工预先定制感兴趣目标的特点，算法将依照这些特点进行跟踪目标的自动化选择。而单目标的实时跟踪基于目标特征在线学习的TLD算法。为解决跟踪算法在智能终端上的性能瓶颈，对智能跟踪算法及其在DSP上的移植进行了多方优化，包括优化算法、利用跟踪结果进行反馈、配合硬件资源进行优化等。
　　测试结果表明，本论文研究的智能跟踪系统，能满足高效、智能和强环境适应性的智能跟踪应用要求。在智能跟踪终端上，平均每帧视频跟踪分析延时在120毫秒以内。某具体场景下的测试中，对多目标的平均跟踪准确率为86.2％。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 课题背景和意义

1．2 国内外相关研究现状

1．2．1 高清视频智能监控系统的发展现状

1．2．2 视频目标跟踪技术的发展现状

1．3 本论文研究内容

1．4 本论文组织结构

2 相关技术概述

2．1 达芬奇数字视频处理技术

2．2 计算机视觉技术

2．3 VIBE(前景目标提取算法)

2．4 TLD(Tracking-Learning-Detection)

2．4．1 基于金字塔LK光流法跟踪的中值流跟踪算法

2．4．2 基于级联器(Cascade Classifier)的检测算法

2．4．3 PN学习

2．5 本章小结

3 智能跟踪系统功能及总体设计

3．1 系统需求分析

3．2 终端硬件总体框架

3．3 终端软件总体框架

3．4 本章小结

4 智能跟踪算法详细设计

4．1 前景提取

4．2 目标跟踪

4．2．1 中值流跟踪

4．2．2 目标检测级联器

4．2．3 综合模块

4．2．4 跟踪学习

4．3 自动化跟踪

4．3．1 基于多可信度的目标自动化选择

4．3．2 算法的实时反馈

4．4 本章小结

5 智能跟踪系统软件详细设计

5．1 系统通信模块

5．1．1 Link设计

5．1．2 Link间通信

5．1．3 进程间模块通信

5．2 基于MeFw的视频采集流水与智能视频分析框架设计

5．2．1 M3VPSS高清视频采集流水

5．2．2 多核异构的智能视频分析框架

5．2．3 系统的视频数据转运

5．3 系统控制模块

5．4 智能跟踪模块

5．4．1 DSP智能跟踪业务设计

5．4．2 智能跟踪算法库设计

5．4．3 算法自适应性设计

5．5 跟踪结果处理模块

5．6 本章小结

6 系统测试及结果分析

6．1 测试概要

6．1．1 测试环境

6．1．2 测试内容

6．2 测试结果及分析

6．2．1 智能跟踪系统功能测试

6．2．2 智能跟踪系统性能测试

6．3 本章小结

7 总结与展望

7．1 总结

7．2 展望

参考文献

作者简历