多摄像机视频监控中的运动目标检测与跟踪技术

"这篇博士论文深入探讨了多摄像机视频监控中的运动目标检测与跟踪技术，涉及的关键问题包括抖动、阴影、遮挡等挑战，以及如何运用自适应的混合高斯模型进行有效的运动目标检测。作者是梁华，导师为刘云辉教授，来自国防科学技术大学研究生院，研究方向为智能信息处理与网络通信。" 本文首先介绍了视频监控系统的基本概念和发展历程，强调了多摄像机视频监控技术的重要性。在多摄像机智能视频监控技术的构成中，包括目标检测、跟踪、多摄像机协同以及目标识别、行为分析等多个环节。其中，目标检测通常采用光流法、帧差法和背景差法等技术。作者特别关注了在实际应用中遇到的实时性、鲁棒性和系统评估等挑战。 混合高斯模型被提出用于背景建模，该模型能更好地适应环境变化，提高运动目标检测的准确性。模型定义包含对背景像素的概率分布建模，通过参数更新来适应环境的变化。背景模型的选择也是关键，以避免误检和漏检。论文展示了相关实验结果，证明了混合高斯模型的有效性。 为了进一步提高检测性能，论文还提出了自适应多模快速背景差算法。该算法针对动态背景和光照变化等问题，通过自适应的方式选择合适的背景差模式，以实现更快更准确的目标检测。实验部分验证了这种方法在处理遮挡、阴影和抖动等复杂情况时的优越性能。 总结而言，这篇论文深入研究了运动目标检测与跟踪的技术，尤其是在多摄像机视频监控环境中，通过混合高斯模型和自适应多模快速背景差算法，解决了实际应用中的诸多难题，对于提升监控系统的性能具有重要意义。