论文研究 视频监控中运动物体的检测与跟踪.pdf
针对固定摄像头下的交通监控场景,首先给出一种基于分块原理的背景重建算法,克服了平均法重建的背景图像模糊的缺点。然后用减背景方法检测运动物体,并利用数学形态学方法对得到原始前景点作处理,填补了运动物体内部的空洞,减少了噪声点,改善了检测性能。为适应背景的变化,对背景进行自适应更新,并且通过对Meanshift算法的改进提高了跟踪的准确性。实验结果表明,算法在有效检测到运动物体的同时能够快速准确地跟踪运动物体。
针对固定摄像头下的交通监控场景,首先给出一种基于分块原理的背景重建算法,克服了平均法重建的背景图像模糊的缺点。然后用减背景方法检测运动物体,并利用数学形态学方法对得到原始前景点作处理,填补了运动物体内部的空洞,减少了噪声点,改善了检测性能。为适应背景的变化,对背景进行自适应更新,并且通过对Meanshift算法的改进提高了跟踪的准确性。实验结果表明,算法在有效检测到运动物体的同时能够快速准确地跟踪运动物体。