基于多摄像机的实时运动目标检测与跟踪技术研究

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雅宝题库解析：
基于多摄像机的实时运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中最活跃的研究课题之一。它融合了图像处理、模式识别、人工智能以及计算机等许多领域的先进技术。随着现代计算机和信息技术的飞速发展及图形识别算法的革命性改进，各种实时运动目标检测与跟踪技术脱颖而出，在军事国防、交通监控、智能安防、天文预测等领域有着非常重要的实用价值。本文针对多摄像机视频监控系统中的目标检测与跟踪题目展开研究，主要研究实际应用中面临的难点题目，重在提高算法的实时性和鲁棒性。研究内容主要包括以下四个方面：运动前景图像提取：提出了一种改进的自适应高斯混合背景建模方法，该方法基于场景中模型分布的不均匀性，改进了高斯学习过程。利用大量的监控视频数据进行验证，结果表明，相对于传统混合高斯模型背景差方法，明显增强了模型的适应性，提高了算法的速度。阴影区域检测：针对视频监控系统中运动阴影难以滤除的题目，在基于阴影像素颜色不变性的基础上，加入阴影区域和背景区域结构相似性，提出了一种基于结构相似性的阴影检测算法，取得了良好的阴影滤除效果。单摄像机运动目标跟踪：针对多运动目标融合、分离过程的复杂性，将运动目标跟踪分为两级实现：使用块匹配方法实现运动目标初级跟踪；使用特征匹配实现运动目标高级跟踪。两级跟踪方法显著提高了运动目标跟踪的可靠性，解决了多目标相互遮挡的跟踪难题。多摄像机运动目标跟踪：由二维图像坐标生成三维实际空间坐标，利用运动目标的时空对应性，结合运动目标的大小、形状、颜色信息，实现了运动目标跨摄像机跟踪。