智能视觉监控：运动目标跟踪技术与应用

"摘要 智能视觉监控技术利用计算机视觉原理，解析并理解视频中的运动目标行为，并能以自然语言进行描述，广泛应用于军事、民用等多个领域。其中，运动目标跟踪是关键环节，它涉及卡尔曼滤波和粒子滤波两种主要技术。卡尔曼滤波因其计算效率高而被广泛应用，但前提条件是目标运动状态需符合线性高斯模型，即目标在短时间内呈匀速运动。相比之下，粒子滤波则能适应更复杂的非线性非高斯系统，但计算量和存储需求较大。 针对不同的跟踪场景，本文提出了结合卡尔曼滤波与粒子滤波的策略。在无阻挡的环境中，由于目标状态演变大致线性，适于使用卡尔曼滤波。而在存在阻挡的情况下，由于目标轨迹的不确定性增加，粒子滤波的非线性处理能力更能确保跟踪精度。因此，论文中设计了一种混合算法：在无阻挡时采用基于卡尔曼滤波的连通区域跟踪，而在有阻挡时转为基于颜色特征的粒子滤波跟踪。 论文进一步将运动目标跟踪技术应用于物体滞留与偷窃事件的识别。通过对物体及其所有者的运动轨迹分析，可以有效辨别滞留与偷窃行为。滞留物和偷窃物都导致了场景中静态物体的出现，因此首先需要检测长时间保持不变的物体。通过背景差分方法检测场景变化，论文提出了两种背景建模策略：室内环境采用基于中值滤波的背景模型，室外环境则采用基于主特征的自适应背景模型。 接着，混合卡尔曼滤波和粒子滤波的跟踪算法被用来追踪这些物体。如果物体长时间静止，将被视为可能的滞留或偷窃对象。然而，静止可能是由光照变化引起的，为此引入了分裂判断来区分这两种情况。通过判断物体与所有者的关联以及它们间的距离，可以判断是否发生了丢弃（偷窃）事件。为了进一步确认，文章提出两种分类方法：一是基于降维彩色直方图的巴氏距离比较，二是结合空间相似性和轮廓连通性的轮廓判断。这两者均经过改进以提高准确性。 实验结果表明，提出的运动目标跟踪算法在无阻挡和短暂阻挡场景下都能实现精确的跟踪效果，并能有效地识别滞留和偷窃事件。实验室自拍视频和PETS2006标准测试视频的实验验证了算法的实用性和有效性。" 此资源是一篇关于人工智能和机器学习在智能视觉监控中应用的深度研究，重点关注运动目标跟踪技术，特别是卡尔曼滤波和粒子滤波的结合使用，以及如何通过这些技术识别物体滞留与偷窃事件。论文详细阐述了背景建模、目标跟踪、事件识别等关键步骤，并通过实验验证了算法的性能。