基于两步跟踪算法的海关车辆监控研究.pdf

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1、第29卷第1期2012年1月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersV01．29No．1Jan．2012基于两步跟踪算法的海关车辆监控研究王旭8，张雪辉“，葛显龙6(重庆大学a．贸易与行政学院；b．机械工程学院，重庆400030)摘要：针对实时性和鲁棒性要求比较高的海关卡口车辆视频监控问题，提出了一种基于改进的均值漂移算法和粒子滤波算法的两步跟踪算法。对海关车辆监控的目标图像采用YCbCr颜色空间建立初始帧目标模型，利用改进后的均值漂移算法找出候选目标，在跟踪相似度小于设定的阈值时再利用改进后的

2、粒子滤波算法进行后续的跟踪。通过实验分析，验证了提出的算法既能保证均值漂移算法跟踪的实时性，也能保证粒子滤波算法跟踪的鲁棒性，具有较好的应用价值。关键词：视频监控；均值漂移算法；粒子滤波算法；两步跟踪中图分类号：TP301．6；TP391文献标志码：A文章编号：1001．3695(2012)01．0079．03doi：10．3969／{．issn．1001．3695．2012．01．021Researchoncustomsvehiclemonitoringbasedontwo‘一steptargetstrackingalgori

3、thmWANGXu8，ZHANGXue—hui6，GEXian-lon96(mCol咖ofTrade＆PublicAdministration，b．CollegeofMechanicalEngineedng，ChongqingUniversity，Chongqin9400030，China)Abstract：Thevehiclevideomonitoringatcustomsbayonethasaveryhighdemandforitsreal-timeandrobustness．Inre-sponsetothisrequirc

4、mcnt，thispaperproposedatwo—steptrackingalgorithmbasedonimprovedMean—Shiftalgorithmandpar-ticlefilter．Firstly．establishedtheinitialframeimagetargetmodelofcustomsvehiclemonitoringbyYCbCrcolorspace．Sec．ondly．identifiedthecandidatetargetsbytheimprovedMean．Shiftalgorithm，

5、Oncethetracksimilaritywaslessthanthesetthreshold，thenthefollow—uptrackingwillbeinsteadbyimprovedparticlefilteralgorithm．Finally，experimentanalysisshowsthattheproposedalgorithmcaJlguaranteethereal—timeofMean—Shiftalgorithm．butalsocanensuretherobustofparticlefiltertrac

6、king，soitisofgoodapplicationvalue．Keywords：videomonitor；Mean-Shift；particlefilter；two—steptracking保税物流是我国现代国际物流的一个重要分支。随着国际贸易发展速度的不断加快，迫切需要一种与之相配套的现代物流配送方式，保税物流应运而生。保税物流的迅猛发展对海关原有的通关监控方式提出J，巨大的挑战。其中海关卡口是人员、运输车辆等进出保税区的必经地点，人员、运输车辆比较复杂，为了遏制和打击走私犯罪，减少过关管理的风险，海关需要对重要地点，如

7、海关卡口等地进行有效和可靠的视频监控。用于视频监控的目标跟踪算法比较普遍的有均值漂移跟踪算法与粒子滤波算法。Deguchi等人⋯分别用这两种算法计算运动目标与真实目标的匹配度，再取匹配度大的跟踪结果。但在无遮挡时，无须使用粒子滤波跟踪就能得到匹配度最大的结果。Kato等人”1利用马尔科夫随机场模型提出了运动目标跟踪算法，然而模型参数往往难以确定。文献[3，4]对每个粒子都经过均值漂移算法来找到其局部最大值，该算法过分依赖均值漂移跟踪算法，在遮挡情况下无法准确地跟踪。胡宏宇等人口。通过递归算法实现了运动目标的快速跟踪，但是采用的灰

8、色模型不能实现目标模板亮度与色度的分离，目标亮度变化较大的情况下不能实现准确跟踪。马丽等人。6。将跟踪目标分块从而判断目标是否被遮挡，根据遮挡情况选择哪种跟踪方法。这在一定程度上降低了汁算量。但在非遮挡情况下完全依赖于均值漂移跟踪算法，在均值漂移算法跟踪不准确的