智能视频监控中的运动人体检测和跟踪技术研究

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2、特别加以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究成果，也不包含为获得重废由E电太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：、习曲乙签字日期：硼挣年s月—拥学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重庞邮皇太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重麽鳗电盍堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制

3、手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：涸每k靳虢勿≮签字日期：加胁年岁月谚日签字日期：加I埠5月芯Et重庆邮电大学硕士论文摘要摘要智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的研究方向，结合了图像处理、模式识别、人工智能等多学科理论，被广泛应用于国防建设、交通管制、安防保卫等需要实时监控的场景。在监控场景中，行人通常是我们关注的主要对象，对于运动人体的检测和跟踪是智能视频监控系统的重要组成部分，是对人体运动行为进行分析的基础，具有重要的研究意义和广泛的应用前景。本文主要针对摄像头静止情况下的运动人体

4、检测和跟踪进行了研究，主要研究内容包括：在运动人体检测阶段，比较分析了光流法、帧间差分法、背景差分法等检测方法的优势和不足，提出一种基于混合高斯模型法的运动人体检测改进算法，通过改进混合高斯模型法的更新机制，并结合帧间差分法，经过两次与运算和一次形态学膨胀处理，实现对运动人体的检测。实验证明该方法能够有效地抑制摄像头抖动、光照突变等背景噪声的影响，在多种复杂场景中都能达到较好的检测效果。在运动人体跟踪阶段，对常用的跟踪算法进行分类，针对Camshift算法在运动目标与背景颜色相近以及遮挡等情况下跟踪效果不佳等问题，采用一种改进的基于

5、Kalman滤波器的Camshift运动人体跟踪算法，利用Kalman滤波器对人体下一帧的运动状态进行预测，再利用Camshift算法结合运动人体目标掩模对人体进行定位，该方法缩小了运动人体的搜索范围，并能够有效地解决运动遮挡问题，实现对运动人体的有效跟踪。关键词：智能视频监控，目标检测，目标跟踪，混合高斯模型法，帧间差分法，Camshift算法，Kalman滤波器重庆邮电大学硕士论文Absn∞tAbstractIntelligentvideosurveillanceisanemergingresearchdirectioninth

6、efieldofcomputervision，whichcombinesmulti—disciplinarytheoriesofimageprocessing，patternrecognition，artificialintelligence，andiswidelyusedinnationaldefenseconstruction，trafficcontrol，securityanddefendingscenethatneedthereal—timesurveillance．Inthesurveillancescene，theped

7、estrianisusuallythemainobjectofconcern，andthedetectionandtrackingofmovinghumanisanimportantpartofIntelligentvideosurveillancesystem，whichisthebasisofanalysisofhumanmotionbehavior，andhasimportantresearchvalueandwideapplicationprospects．Thisthesismainlyreseachedonthedete

8、ctionandtrackingofmovinghumaninthecamerastationarycase，themaincontentsinclude：Inthemovinghumandetectionphase，withthec