智能视频监控中的行人检测与跟踪技术研究

"该文档是一份关于人工智能领域中机器学习应用于智能视频的行人检测技术的研究硕士论文。作者为徐颖，导师为徐俊，毕业于中国电子科技大学物理电子学院。" 在现代社会，随着信息技术的高速发展，计算视觉技术已经成为信息化建设的关键组成部分。据IDC调查，中国的视频监控市场增长迅速，年均增长率超过30%，预示着在智能视频监控领域有巨大的发展潜力。智能视频技术利用计算机的高效数据处理能力，快速分析大量视频图像，提取关键信息并剔除无用信息。 论文主要探讨了视频监控中的运动目标检测、识别与跟踪技术，特别是行人检测。基本思路是对视频图像序列进行处理，包括行人检测、目标分割、行人目标提取和后处理。预处理阶段主要是为了减少噪声，增强目标特征，提高图像对比度；行人检测则涉及背景与前景的分割，根据摄像头是否移动，可分为静态背景和动态背景下的行人检测；目标提取则旨在消除背景，保留前景区域；后处理进一步优化检测结果，滤除更多噪声。 现有的目标跟踪方法有基于特征匹配、运动预测和轮廓等。论文提出了一种基于区间分布模型的运动目标检测方法和基于线段编码的跟踪策略。首先，对图像序列进行去噪和格式转换等预处理，以减少环境变化等因素引起的噪声影响。然后，应用区间分布模型算法来区分背景与前景，精确定位运动目标的位置和大小。最后，通过前后帧的线段编码匹配，追踪运动目标的轨迹，实现实时的运动目标跟踪。 关键词：智能视频，行人检测，检测与跟踪 这篇论文深入研究了行人检测技术，不仅涵盖了基础理论，还提出了创新性的检测与跟踪方法，对于推动智能视频监控领域的发展具有重要意义。