基于DSP的智能监控多目标检测与跟踪算法研究

"本篇硕士学位论文深入探讨了基于DSP的多运动目标检测与跟踪技术在智能视觉监控系统中的应用。智能视觉监控作为计算机视觉领域的关键领域，其核心在于无需人工干预，通过对视频序列的实时分析，自动识别并追踪监控场景中的运动目标，以及对其行为进行深入分析。 首先，针对目标检测，作者概述了常见的方法，如光流场法、帧间差分法和背景减法，分析了它们各自的优缺点。在此基础上，提出了一个改进的背景减法算法，利用背景模型的选择性更新来处理动态背景，结合帧间差分法解决背景突变问题，并通过形态学滤波和积分投影法增强目标区域的分离效果。 在目标跟踪部分，论文介绍了几种现有算法后，提出了一种结合目标特征匹配和卡尔曼滤波的创新方法。通过使用目标的灰度直方图作为特征模板，利用卡尔曼滤波器预测目标可能的位置，降低了搜索匹配的复杂性。当面对遮挡、合并或分裂等复杂情况时，通过置信度策略有效解决了匹配失败的问题，实现了对多个目标的稳定可靠跟踪。 此外，论文还详细地讨论了实验平台DM6437网络摄像机的特点，并着重分析了将所研发的算法成功移植到DSP平台过程中可能遇到的技术挑战和优化策略。这些内容对于理解如何在实际硬件环境下高效实现目标检测与跟踪技术具有重要意义。 本研究不仅深入研究了运动目标检测与跟踪的理论与方法，还强调了在实际应用中的DSP平台移植和优化，对于智能监控系统的性能提升和技术迁移具有实用价值。"