一种改进的目标自动跟踪与计数方法研究

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1、万方数据第31卷第6期2014年6月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersVoL31No．6Jun．2014一种改进的目标自动跟踪与计数方法研究冰张明杰1’2，康宝生1(1．西北大学信息科学与技术学院，西安710127；2．西安邮电大学管理工程学院，西安710061)摘要：在单目视频场景中，针对提高遮挡条件下目标跟踪和计数的效率问题，提出了一种应用于监控系统中的自动跟踪和计数方法。首先，实现了一个动态背景差分模块，这个模块用于光照变化条件下的背景建模；然后通过获取的前景区域的位置和大小来识别前景目标；最后为了提高遮挡条件下的目标跟踪和计数的

2、效率，提出了一种改进的重叠跟踪器来完成目标跟踪和计数。实验结果表明，该方法比传统方法的平均检测率提高了10％，由此可见，该方法能够可靠地跟踪和计数。关键词：智能监控系统；目标跟踪；目标检测；背景差分；计数中图分类号：TP391．4文献标志码：A文章编号：1001—3695(2014)06—1898—03doi：10．3969／j．issn．1001—3695．2014．06．070StudyonmodifiedautomatictargettrackingandcountingmethodZHANGMing-jiel”，KANGBao—shen91(1．School旷Info

3、rmationScience＆TechTwlogy，NonhwestUniversity，Xi’an710127，China；2．School旷ManagementEngbwering，Xi’anUniversity。厂Posts＆Telecommunications，Xi’an710061，Chi，ut)目标跟踪与计数已经被广泛用于公共领域u。1，如电影院、购物中心、车站等。这些区域有大量的人员流动，因此，自动监控目标活动是至关重要的。在商业活动中，监控系统获取的计数信息能够决定公共区域租赁的价值、评估广告的影响和调整相关类型的商品销售策略；在公共安全方面，这些信息能被有效

4、地用于安排安全及附属设施。所以，研究人员一直关注跟踪和计数方法的研究。迄今为止，人们已经提出了许多目标跟踪与计数的方法。Marcenaro等人。6o为了减少动态遮挡的影响，使用线性卡尔曼滤波通过匹配形状特征完成跟踪。Lien等人一。使用多模的方法提高拥挤场景下多目标跟踪的准确性和有效性，目标跟踪的六种模式使用启发式思想定义，计数最终通过模板叠加方法实现。文献[8]提出了一个目标跟踪框架，把前景目标分成多个部分，提取每一部分的颜色特征用于目标匹配。Chan等人。9o提出使用高斯过程作为特征函数表示从人群分割中获取的纹理特征。此外，Haritaoglu等人。10。提出在室外拥挤条

5、件下选择目标人体的轮廓对合并和分离状态进行分类。为了对人群进行准确的计数，Fehr等人。11。比较各种计数方法，它们是在不同的背景分割方法下使用扩展卡尔曼滤波实现的。他们的研究结果表明，以前的计数结果通过分层前景检测技术获得。在目标跟踪的文献中，卡尔曼滤波常被用于预测人群的轨迹¨⋯。然而，上述跟踪目标的方法使用颜色、形状、轮廓的特征，其实现依靠有效的目标分割，这些方法对于光照变化是敏感的。在高密度人群的环境中，它需要认真考虑跟踪目标的合并和分离状态。在单目静态、拥挤的环境下，目标遮挡通常会引起检测错误。为了克服遮挡的影响，本文提出一种目标跟踪方法，可以提高视频监控系统计数的准

6、确性。1算法概述本文提出的算法框架如图1所示。首先，使用动态背景差分模型分割每一帧中的运动目标。为了克服光照变化，设置一个与差分图像中兴趣区域检测相关的动态阈值，这个阈值根据每一帧中背景和前景像素的分布被迭代计算。获得前景区域后，定义出现、离开、合并和分离四个状态，根据下一帧中目标的出现情况，将四个状态分别分配给检测的运动目标。特别地，目标确定为合并和分离状态，为了减少遮挡的影响，通过分析前一帧中目标中心的距离来实现进一步的继续跟踪。最后，为了得到目标跟踪和计数的结果，四种状态的目标被标定。收稿日期：2013—07—27；修回日期：2013—08—30基金项目：国家自然科学基

7、金资助项目(61272286)；国家教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(13YJCZH251)；西安市科学技术局产业技术创新计划资助项目(CXl255(2))作者简介：张明杰(1977一)，男，陕西铜川人，讲师，博士研究生，主要研究方向为计算机视觉、图像处理(75711650@qq．toni)；康宝生(1961一)，男，教授，博士，主要研究方向为图像处理、计算机图形学．c1amt．Ⅲ呲Ⅲ～出一删汕．暑砌一．㈨Wm舭嘶；ih一一一一一一一一础山凡㈨缈既h她油Ⅲ础嘴协州㈣一{言黼怒鬻淼．一一舶州她一批{