基于改进vibe与粒子滤波的视频分析算法研究

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4、ＴｅｃｈｎｏｌｏｆｏｒｔｈｅＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｇｙｇ（ＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ）ＲｅｓｅａｈｏｎＶｌｒｃｉｄｅｏＡｎａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＶ旧ｅａｎｄＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒＣａｎｄ：ＨａｉｕａｎＷａｎｉｄａｔｅｑｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＷｅｉｇｅｎＱｉｕＭａｙ２０１６ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｄｏｎｇｎｉ

5、ｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇＵｙｙＧｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，５１０００６摘要摘要随着物联网、大数据等现代信息技术的迅猛发展，作为机器视觉领域的基础性技术，运动目标检测与跟踪在智能视频监控中发挥着日益重要的作用。很多学者在这个。方面做了大量的研究工作，取得了卓有成效的成果然而由于需求和应用场景的复杂一性，运直Ｗ来都是，例如光照变化、噪声和目标遮挡等问题动目标检测与跟踪技术该领域的研巧难点。本文对现有的目标检测与跟踪方法进行了深入研巧，分析了当前

6、主流算法的不足，提出了鲁棒性更好、实时性更高的改进算法，并经过充分的实验分析。，验证了改进算法的效果本文从背景差分方法ＶｉＢｅ（ＶｉｓｕａｌＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＥｘｔｒａｃｔｏｒ）和粒子滤波跟踪算法入手，对它们的不足之处进行改进，主要工作如下：１．为了消除噪声巧光照突变的影响，得到精确的运动前景，本文结合Ｓ正ＴＰ算子对传统的ＶｉＢｅ运动目标检测算法进行了改进。首先求出每个像素的ＳＥＴＰ值，将背景模型转化为ＳＩＬＴＰ值形式，通过比较ＳＩＬＴＰ值来判断前后景像素。接着将背景更新方，。最后式改进为替代异

7、常值的更新策略同时采用多峽图像进行背景模型的初始化，采用多段视频流验证改进算法的效果，经过对比分析，本文的改进检测算法对光照变他和噪声具有较强的鲁棒性。２一．提出种基于先验知识的快速粒子滤波跟踪算法。粒子滤波的跟踪效果与粒子数量成正比关系。，然而粒子数量的増加会大大提高计算成本，降低了跟踪的实时性本文提出对视频流先采用ＶｉＢｅ算法进行检测，得到运动前景。同时，在跟踪阶段适当増加处于前景区域的有效粒子权重，并调整权重阔值对粒子进行筛选，降低粒子重采样的频率。通过降低粒子数量和増加有效粒子权重，在保证跟踪效

8、果的前提下，提髙了粒子滤波跟踪算法的处理速度。实验结果表明，本文提出的改进粒子滤波跟踪算法在实时性方面有较大提升。关键词：背景差分ＶｉＢｅ粒子滤波ＳＥＴＰ；；ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｉｉｔｈｅｒａ