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運動目標檢測與跟蹤技術研究

2019-10-20 12:15:43鄧曉咼
讀與寫·教師版 2019年8期

鄧曉咼

摘要:運動目標檢測與跟蹤是計算機技術在視覺領域重點研究方向,在視頻監控記錄,人機交互合作,虛擬現實推演和圖像壓縮處理等方面廣泛應用。在各種復雜多變環境和不同條件下準確跟蹤目標是當前研究的熱點。運動目標檢測的方法主要有光流法,幀間差分法等等,移動目標跟蹤計算的方法包括相對平均值算后的漂移算法,卡爾曼濾波算法和根據不同特征性進行的相關算法。隨著經濟的展,人們的安全防范意識也越來越強,智能化視頻監控有著廣泛的應用市場。因此,對作為視頻監控系統關鍵組成部分的運動目標檢測與跟蹤技術的研究有著重要的理論意義與應用價值。

關鍵詞:運動目標檢測;運動目標跟蹤;視頻監控

中圖分類號:TN219

文獻標識碼:A

文章編號:1672 -1578(2019)08 - 0274 - 01

1.引言

視覺是人類感知環境的重要手段,大量有意義的信息都包含在運動中。人的雙眼對運動目標更為敏感。計算機視覺是利用計算機實現視覺信息處理的一門學科,視頻圖像相對于靜態圖像的優點是時間的不間斷性和運動目標信息的獲取。融合了多種技術,能夠達到視頻成像播放以及追蹤研究的目的。

運動目標檢測與跟蹤過程可以分為兩個方面:目標檢測與目標跟蹤。第一部分:運動物體檢測,被監視場景中的移動物體要做到全時檢測并收集相關信息。第二部分:移動過程的追蹤,分析移動目標的狀況,根據目標的特點決定使用的相應的算法,移動目標跟蹤可以提供目標的運動軌跡并準確定位目標位置,最重要的是可以分析預測目標接下來的可能行為并能提供具體的數據信息。

2.運動目標檢測技術研究

運動目標檢測過程分為三個層次,面向像素級的檢測,面向變化區域級的檢測和面向幀級的檢測。面向像素級的檢測是指對包含運動目標的視頻序列圖像進行差分,二值化,逐點檢測判斷背景與運動目標;面向變化區域級的檢測是指對像素檢測后得到的二值圖像中的目標區域采用形態學濾波和連通性檢測的方法提高檢測的準確度;面向幀級的檢測是指對整幀圖像進行去噪處理,使其適應環境光線變化。運動目標檢測算法的實質就是當場景中有新目標進入或者場景中有目標移動時,通過檢測算法能夠得知有運動目標出現,再利用目標分割方法把進入場景中的運動目標(前景)從背景圖像中分離出來的方法。按照檢測算法的原理主要可以分為三類:背景差分法、光流法、幀間差分法。

背景差分法分為兩種類型,既定背景和計劃背景。既定背景是指在開始檢測之前移動目標的活動場景。在檢測過程當中,通過比較當前時幀與背景之間的差異獲得移動目標的樣板,借助于形態學的開閉運算等方法進行濾波去噪和輪廓平滑。。

在計劃背景的背景差異實現中,沒有提前預定目標的移動場景。通過疊加幾個連續幀的灰度圖像,然后執行中值濾波來確立目標移動場景。然后,區分當前的關鍵幀與既定背景圖像,并且通過諸如形態學的方法通過濾波,去噪等技術來使得移動目標的大致輪廓得以收集。

由于背景差分算法的建立背景僅僅是真實可靠背景的近似值,因此在移動物體較小以及背景中存在劇烈運動的物體時檢測到的結果有一定的差異。

幀間差分方法進行目標檢測計算簡便。因為相鄰幀的間隔時間較短,所以這種方法通常對場景光線的變化不太敏感。幀間差分法最重要的是實時檢測運動場景中的相異變化而后抽離提取相應目標。

光流法完整地利用了圖像本身的信息。光流是指空間中物體被觀測面上的像素點運動產生的瞬時速度場,包含了物體表面結構和動態行為等重要信息。建立在光流法的移動物體檢驗是采用變化目標隨著時間的改變而改變的光流特性的基礎之上,因為光流不只是包含所要檢測的目標物體的移動信息,而且還包含連接物體運動的大量信息和運動場景的三維結構變化,所以不但移動中的目標檢測適合這種方法,并且也多運用于跟蹤移動目標,特別是相對于移動變化中的攝像機來說,它可以用來單獨地檢測運動中的目標。

3.運動目標跟蹤技術研究

當跟蹤目標時,目標自身和目標所在的環境將對目標跟蹤算法的基本計算產生或多或少的變化,根據不同的情況有不同的跟蹤算法。

基于均值漂移目標跟蹤算法的基本思想是:通過反復迭代搜索特征空間中樣本點最密集的區域,搜索點沿著樣本密度增加的方向漂移到局部密度最大值。均值漂移算法原理簡單、迭代效率高,但是迭代過程中搜索區域大小對算法的準確性和效率有很大的影響。

卡爾曼濾波目標跟蹤算法是基于卡爾曼濾波器是一個對動態系統的狀態序列進行線性最小方差估計。運算過程簡便,同步計算運行良好。經常用以預測跟蹤活動目標的運行狀態,極大地縮小了范圍。

基于重點屬性特點的追蹤計算是以典型特征的目標跟蹤方法為基礎收集目標相關的特征信息,對應的目標出現在視頻序列圖像中采用匹配算法,接下來跟蹤移動目標。一般劃分為三個步驟進行:第一步是利用目標檢索結果提取目標的典型特征,如角點,邊界,明確區域,顏色,形狀等。在第二步中,在連續幀圖像上找到關鍵點、特征點。第三步,依據相似性度量來確定當前幀中目標的最佳位置。

4.結語

目前,智能化視頻監控系統在我國仍處于普及階段,但隨著我國經濟的飛速發展和物質生活水平的不斷提高,人們的安全防范意識也越來越強,這意味著智能化視頻監控有著廣泛的應用市場。因此,對作為視頻監控系統關鍵組成部分的運動目標檢測與跟蹤技術的研究有著重要的理論意義與應用價值。

參考文獻:

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