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时间:2019-03-21
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1、西南科技大学研究生学位论文多目标跟踪算法研究及应用年级2013姓名胡鹏申请学位级别硕士专业软件工程指导教师范勇lassifiedIndex:TP319U.D.C:654SouthwestUniversityOfScienceandTechnologyMasterDegreeThesisResearchandApplicationofMulti-ObjectTrackingGrade:2013Candidate:PengHuAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:SoftwareEngineeringSupervisor:Prof.YongFa
2、nMay.1,2016独创性齊明本入卢明所呈交的论文是我个人在导师指导T进行的研光工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加y、标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研宛成果,也不包含为获得西南科技大学或其-它教育杭构的学位或证书而使用过的材料■。巧我同I作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示7謝意。签名;右曰期;域辱/句傾!关于途交使用和援校的说晒本入完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文的复印件,允许该论文被查阅巧借阅;学校W公布该论文的全部或部分内容,可采
3、用影印、缩印或其他复制手段保巧论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)-签名:础!始导帅签名=H期;西南科技大学硕士研究生学位论文第I页摘要随着社会的不断发展,公共安全事件、特别是暴力恐怖事件日益增多,对于传统的视频监控系统提出了新的需求。智能视频监控系统作为视频监控系统的最新研究成果,因其符合当前信息产业发展的趋势,结合了计算机视觉技术、机器学习技术而受到学界和工业界的广泛关注,其研究价值较为重要、应用前景广阔。基于分类的多目标跟踪技术作为智能视频监控系统中的核心组成部分,备受国内外研究人员的注意。但在多目标跟踪研究领域内,因其固有的复杂性,如目标间相互遮挡带来
4、的干扰、人工设计特征引入的问题等,目前还存在大量难题亟待解决。本文主要在多目标跟踪算法及其在智能视频监控领域中的应用展开研究,主要研究结果总结如下:(1)设计了一种基于区域卷积神经网络的目标检测算法。针对目标检测算法中人工设计目标特征带来的各种问题,将卷积神经网络引入到目标检测算法中。同时为了满足智能视频监控系统实时性的需求,提出区域选择算法对视频图像进行计算,产生可能包含目标的疑似区域,减少了卷积神经网络的计算量。在此基础上,对卷积神经网络进行改进,设计了基于区域的卷积神经网络。实验结果表明,基于区域的卷积神经网络提取的特征具有较高的分辨能力,在目标检测的准确率上较其他算法有较大提高
5、;(2)提出了一种基于基础颜色特征的自适应尺度的目标跟踪算法。针对目标间相互遮挡对数据关联带来的干扰,根据基础颜色特征和目标间的相对位置关系,形成各种配置,通过结构化支持向量机来求取最优配置,完成跟踪目标的关联;同时,采取尺度因子更新算法,在计算目标信息量变化的基础上,对关联后的位置进行矫正,提高目标跟踪算法的跟踪精度。实验表明,算法在跟踪目标的准确率和精度上取得了不错的实验结果;(3)在上述算法的基础上,设计并实现了机场跑道智能视频监控系统。该系统由服务器端和客户端构成。客户端利用基于区域卷积神经网络的目标检测算法,对跑道上的飞机进行实时检测,将检测结果通过网络发送给服务器端;服务器
6、端接收来自客户端的检测数据,利用基于基础颜色特征的自适应尺度的目标跟踪算法,实现了实时跟踪飞机地面活动、判断飞机是否违规并告警的功能。该系统能够满足智能视频监控系统的实时性需求,同时能较好的对目标进行自动监控、分析其运动轨迹。关键词:多目标跟踪,区域选择,卷积神经网络,基础颜色特征,自适应尺度因子西南科技大学硕士研究生学位论文第II页AbstractWithrapiddevelopmentofsociety,thepublicsafetyincidents,especiallytheviolentterroristincidents,havebecomeincreasing,sothe
7、rearenewrequirementsfortraditionalvideosurveillancesystem.Becausetheintelligentvideosurveillance,asthenewresearchresultsofvideosurveillance,meetsthecurrentdevelopingtrendoftheinformationindustryandiscombinedwiththecomputervi
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