卡尔曼滤波在运动目标跟踪中的应用——多摄像头视频监控研究

"这篇硕士论文主要探讨了运动目标检测和跟踪技术在计算机视觉领域的应用，特别是在多摄像头视频监控系统中的挑战。论文首先深入研究了背景建模和运动目标检测技术，然后介绍了如何通过图像融合来实现多摄像头环境下的目标连续跟踪。其中，论文提出了基于卡尔曼滤波的混合高斯背景建模方法，以提高模型对快速光照变化和背景噪声的鲁棒性。" 运动目标跟踪是计算机视觉和图像处理中的关键技术，它涉及到图像序列中目标位置的确定和追踪。当前，运动目标跟踪方法主要分为两类：基于先验知识和非基于先验知识。基于先验知识的跟踪算法依赖于预先建立的目标模板库，通过模板匹配来识别目标。而非基于先验知识的算法则更强调系统自身的学习能力，通过在线学习建立自适应模板来适应目标的变化。 卡尔曼滤波是一种广泛应用的运动目标跟踪算法，它基于高斯概率模型进行状态预测。然而，对于多峰分布的情况，卡尔曼滤波的效果可能不佳。Condensation算法作为另一种策略，利用因子抽样和动态模型，能更好地处理复杂环境下的目标跟踪，提高鲁棒性。动态贝叶斯网络也是有效的工具，尤其在处理不确定性和时间序列数据时。 当前，运动目标跟踪算法的焦点不仅在于目标区域的识别，还包括目标运动轨迹的分析。从视角角度来看，跟踪算法有单一摄像头的单视角跟踪和多摄像头的多视角跟踪。多摄像头系统为大范围场景的监控提供了可能，但同时也引入了同一运动目标跨摄像头识别的难题。 论文作者针对传统混合高斯背景建模的不足，如对快速光照变化的敏感性和鲁棒性的缺乏，提出了一种新的方法，即结合卡尔曼滤波的混合高斯背景建模。这种方法能够更好地适应光照变化剧烈和背景噪声较大的环境，从而提升运动目标检测的准确性。 这篇论文为运动目标跟踪技术提供了理论和实践上的贡献，特别是改进后的背景建模方法，有助于在实际监控系统中实现更稳定和精确的运动目标跟踪。通过多摄像头的图像融合，论文还解决了跨摄像头目标识别的问题，为连续跟踪提供了可能。这些研究成果对于提升视频监控系统的效能具有重要意义。