(硕士论文)基于DSP的视频动态跟踪研究.pdf

摘要司最新推出的专用多媒体处理芯片B凼隽薚苓随着人们生活水平的提高和对工作、生活环境中安全防卫需求的增长,视频监控系统近年来得到了迅速的发展。以往国内使用的视频监控系统主要是基于模拟技术的,’到了世纪年代末,随着网络带宽、计算机处理能力和存储容量的迅速提高,促使视频监控系统从模拟技术时代进入数字化网络时代,即数字视频监控系统。目前大部分的数字视频监控系统是通过图像采集卡进行视频采集。与此同时,由于超大规模集成电路和嵌入式软硬件技术的迅猛发展,尤其是酒岣坏耐馍杞涌诤透叨鹊目杀喑绦允沟檬悠导嗫氐挠布腿砑都更容易实现。正是由于越来越高的性价比加上体积小,携带方便等独特优势使得基于氖悠导嗫叵低骋步ソフ加辛艘幌亍镜腡芯片是目前业界公认的性能良好的视频处理器,是一款专门面向多媒体应用而设计开发的位定点酒丫晌D壳笆悠荡硐低车睦硐肫教ā视频运动目标分析中对运动目标的跟踪是在运动目标检测的基础之上进行的,跟踪的主要目的是获取运动目标的运动特征,包括运动轨迹及瞬间运动参数等等。由于视频中主要的语义内容是以运动信息作为载体,因此分析和截取视频中有意义的动态信息成为基于内容的多媒体信息处理技术重要的组成部分从而引起人们高度的研究兴趣。本文主要研究并设计了一个嵌入式视频监控系统,它的主控芯片采用公片的内核结构和外围设备,并此研究基础上,根据系统的设计要求和指标,完成了基于氖悠荡硐低成杓疲⒉隽烁鞲瞿?榈木咛迳杓过程。在硬件设计的视频处理平台上,根据研究的目标,作者对基于度胧系统下的数字图像检测与跟踪算法进行了深入的探讨,实现了一种新的基于四连通的算法,该算法能够很好的适应低车氖凳毙砸G螅凳备僭硕的物体,在算法的实现上,本文还研究了低诚碌挠呕椒ǎ哟胗呕和存储器优化两个方面对视频跟踪算法的优化方法进行了重点介绍和分析。关键词:勘昙觳猓伲牧
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第滦髀研究背景视频运动目标分析是指在特定环境中对人或车辆等移动目标进行实时地检测和跟踪,并对这些目标的行为和动作进行描述的过程,其中主要包括运动目标的检测、跟踪、目标分类以及运动目标的行为理解和描述等方面内容,涉及到计算机视觉、模式识别、图像处理和人工智能领域的许多核心课题;同时,动态场景中运动的快速分割、目标的非刚性运动、目标自遮挡和目标之间互遮挡的处理等也为视频目标运动分析的研究带来了一定的挑战。视频运动目标分析在智能监控、基于内容的图像存储与检索、视频会议、医疗诊断及高级人机交互等方面具有广泛的应用前景和潜在的经济价值,比如智能监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合,如银行、商店、停车场等。目前监控摄像机在商业应用中已经普遍存在,但并没有充分发挥其实时主动的监督作用,因为它们通常是将摄像机的输出结果记录下来,当异常情况缤3党≈械某盗颈坏发生后,保安人员才通过记录的结果观察发生的事实,但往往为时已晚。而现实中往往需要的监控系统应能够每天连续小时的实时监视,并自动分析摄像机捕捉的图像数据,当盗窃发生或发现到具有异常行为的可疑的人时,系统能向保卫人员准确及时地发出警报,从而避免犯罪的发生,’同时也减少雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入;在访问控场合,可以利用人脸或者步态的跟踪识别技术以便确定来人是否有进入该安全领域的权利;另外,视频运动目标分析在自动售货机、机、交通管理、公共场所行人的拥挤状态分析及商店中消费者流量统计等监控方面也有着相应的应用。视频流中运动目标的检测与跟踪是视频运动目标分析研究中的关键技术,其作用就是检测出场景中的运动目标并对其进行跟踪,记录并描述场景中的运动信息,从而获得具有实用价值的监控信息和视频语义内容。运动目标检测是运动目标跟踪的前提和基础,目标检测的结果是将视频流分割成为运动对象和背景,在这个基础上,可以进行目标的识别、分类和行为分析等深层处理,使武汉理工大学硕士学位论文
这些过程效率更高,因为只要考虑“运动的’’像剥¨。为了检测出视频中的运动目标,首先要建立视频的背景模型。其中背景的提取、更新,背景扰动、光线变化、阴影等带来的影响是必须要考虑的问题。本文采用基于统计方法的背景模型,能够实时地对背景模型更新,以适应光线变化和场景本身的变化,在经过阈值处理后,用形态学和连通域大小的方法对检测结果进行处理,消除噪声和背景扰动带来的影响并在占湎录觳庖跤埃试验结果先是能够得到准确的运动目标,在获得运动目标检测结果之后,接下来就需要对运动目标进行跟踪并对跟踪结果加以描述了,视频运动目标跟踪算法就是本文所要研究的主要内容。运动目标跟踪简单讲就是记录目标在视频场景中运动轨迹的过程。轨迹是图像域中一系列运动区域位置的集合,这些运动区域由一些特征如形状、尺寸、位置、速度和轮廓等来描述。由于每一个运动目标区