基于視頻運動目標跟蹤與分類算法的研究與實現.pdf

1、智能視頻分析技術主要是處理包含有各種運動目標的視頻幀序列，并從復雜場景中檢測、跟蹤以及分類目標，最后再對感興趣的目標進行行為分析與理解。其中運動目標的分類是智能視頻分析技術的重要組成部分，是目標行為分析與理解的基礎。其研究內容是在運動目標檢測和跟蹤的基礎上，選取運動目標具有區(qū)分性的特征，對提取出的運動目標進行分類。
　　本文研究的是基于靜止單攝像機的道路上的運動目標分類技術，在總結現有算法的基礎上，提出了一種基于改進的形狀特征和支

2、持向量機的目標分類算法，將視頻中檢測到的目標分類為兩種目標類別：車和人。在運動目標檢測方面，本文采用了基于背景差分算法的運動目標檢測算法，并對檢測的運動目標，進行相關處理，包括陰影去除、形態(tài)學濾波、連通域標識分割以及合理性判斷等，由此實現目標檢測效果的提高。同時，針對初始視頻幀中有靜止目標的情況，改進了傳統(tǒng)的背景更新算法。
　　采用道路實況視頻對程序進行檢驗，實驗證明本文的方法能夠實現對檢測到的運動目標進行準確分類，并且具有較高的