基于航拍視頻的多目標(biāo)檢測和跟蹤.pdf

1、多目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)是近幾年的研究熱門，但已存在的算法往往存在一些弊端和不足，比如不同目標(biāo)類型自身存在其特有的特征屬性，目標(biāo)間存在復(fù)雜的互動(dòng)關(guān)系，環(huán)境對目標(biāo)運(yùn)動(dòng)存在約束和影響等，以及物體間相互遮擋、光照快速變化、圖像噪音等因素都會(huì)造成一定數(shù)量的目標(biāo)漏檢和錯(cuò)檢導(dǎo)致跟蹤軌跡的斷裂。在目標(biāo)密集的城市環(huán)境下更容易造成目標(biāo)丟失或跟蹤錯(cuò)誤。為了更為準(zhǔn)確地描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，預(yù)測目標(biāo)未來的運(yùn)動(dòng)軌跡，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的連續(xù)持久跟蹤，本文提出基于航拍視頻的多目標(biāo)檢

2、測和跟蹤算法，該算法首先對視頻進(jìn)行視頻穩(wěn)像，然后將三幀相減和背景減除算法結(jié)合分離出視頻的前景和背景,檢測和識別出運(yùn)動(dòng)物體，最后提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征屬性和目標(biāo)間的差異特征利用超圖匹配進(jìn)行幀間匹配，實(shí)現(xiàn)跟蹤的目的。
　　外界環(huán)境、設(shè)備和人等因素在拍攝過程中造成的視頻抖動(dòng)會(huì)使多目標(biāo)檢測結(jié)果產(chǎn)生較大的偏差，本文提出一種基于光流的穩(wěn)定的視頻穩(wěn)像算法。該算法利用光流找到幀圖像間的匹配點(diǎn)對計(jì)算仿射變換矩陣用以視頻穩(wěn)像，效果較為理想。在實(shí)際應(yīng)用中

3、，由于背景減除算法利用高斯混合模型 GMM進(jìn)行背景建模得到的背景模型可能包含暫時(shí)靜止的目標(biāo)物體，效果并不理想，而三幀相減算法存在“重影”和“洞”的問題，于是本文提出結(jié)合背景減除和三幀相減的算法，該算法結(jié)合兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，比較好地解決了多目標(biāo)檢測和識別中的問題。識別出目標(biāo)物體后，提取目標(biāo)自身的特征屬性，比如顏色、速度、輪廓和紋理等，并計(jì)算目標(biāo)間的差異特征，比如距離、速度差等，根據(jù)超圖匹配計(jì)算幀間目標(biāo)間的關(guān)聯(lián)權(quán)重，根據(jù)匹配權(quán)重關(guān)聯(lián)前后幀的運(yùn)