基于多目标跟踪的监控视频摘要系统

摘要

随着经济社会的快速发展，智能化的视频监控系统的快速普及，导致海量视频数据爆炸式增长。如何高效的处理、存储视频，提高视频的利用率及浏览视频的效率，一直是计算机视觉领域的研究热门。为此，本文提出一种基于多目标跟踪的视频摘要的方法。本文的主要研究工作及创新点如下：
　　(1)本文提出基于广义关联聚类图的分层关联多目标跟踪算法。把多目标跟踪看作图的分割问题，利用广义关联聚类图的算法，在给定一个滑动时间窗口内，对某个目标每帧出现的检测图片一次性数据融合，得到自适应的轨迹片段。对轨迹片段进一步数据融合，得到完整运动轨迹，完成多目标跟踪任务。本文的算法在复杂场景下，对遮挡处理，以及身份转换问题有很好的处理能力。公共数据集上的实验结果表明，本文的方法在多目标跟踪精度和跟踪准确度上都高于主流方法。
　　(2)本文提出一种基于多目标跟踪的视频摘要方法。将不同时刻出现的运动目标，在同一段视频帧显示，生成摘要视频。本文的视频摘要方法满足项目对实时性的要求，以多目标跟踪的运动轨迹为基础，保留运动物体的空间信息的前提下，将运动目标的检测图片重新组合整理，回贴到背景图片中得到。通过本文方法得到的摘要视频，能够有效压缩原始视频，减少视频的存储空间，缩短视频的浏览时间，提高视频的利用率。
　　(3)本文实现了视频摘要系统软件。本文使用C++编程语言，依靠第三方软件库OpenCV，编写出以MFC为界面的视频摘要系统。系统界面简约清晰，操作容易，可以方便生成和浏览摘要视频。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 多目标跟踪

1．2．2 视频摘要技术

1．3 本论文主要内容及章节安排

第二章 多目标跟踪相关概念与技术

2．1 引言

2．2 目标检测相关算法

2．2．1 光流法

2．2．2 帧间差分法

2．2．3 背景减法

2．3 多目标跟踪

2．3．1 特征提取

2．3．2 基于能量最小化的多目标跟踪

2．3．3 数据关联技术

2．4 本章小结

第三章 基于广义关联聚类图的分层多目标跟踪算法

3．1 引言

3．2 相关工作

3．3 广义关联聚类问题

3．3．1 GCCP数学模型

3．3．2 关系权重Wuv的计算

3．4 基于GCCP的分层关联多目标跟踪

3．4．1 建立自适应轨迹片段

3．4．2 缺失目标处理

3．4．3 目标轨迹的生成

3．5 实验结果与分析

3．6 本章小结

第四章 基于多目标跟踪的监控视频摘要系统

4．1 引言

4．2 视频摘要技术综述

4．2．1 基于关键帧提取的视频摘要方法

4．2．2 基于轨迹组合优化的视频摘要方法

4．3 基于多目标跟踪的视频摘要方法

4．4 视频摘要系统实现

4．4．1 系统环境

4．4．2 摘要系统的实现

4．4．3 视频摘要系统的流程

4．4．4 用户界面与操作

4．4．5 系统功能演示

4．5 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况