視頻序列中人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤研究-畢莎莎(文件)
【正文】 的跟蹤算法（1）尋找有效點(diǎn)在檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后，用一個(gè)10*10的方格對(duì)所得到的幀差的像素點(diǎn)進(jìn)行循環(huán)，若有一個(gè)黑點(diǎn)出現(xiàn)在此方格內(nèi)，則停止循環(huán)，把此方格置黑，并把方格的最左上角的點(diǎn)存放到一個(gè)數(shù)組p[1200]里，并把此點(diǎn)的標(biāo)記設(shè)為1，即用一個(gè)點(diǎn)來代表整個(gè)方格，以便接下來尋找連通域。（3）畫圓并把內(nèi)部涂黑找到連通域之后，尋找此連通域內(nèi)的最左minxx，最右maxx，最上miny，及最下maxy的第一個(gè)出現(xiàn)黑點(diǎn)的坐標(biāo)，可以近似找到此區(qū)域的中心，然后以此中心點(diǎn)為圓心，半徑為25來畫圓（半徑大小根據(jù)實(shí)際情況來定，但圓要覆蓋住人的幀差），并把此圓內(nèi)的部分涂黑。反之亦然，在190240之間建立結(jié)點(diǎn)，跟蹤到50時(shí)，刪除結(jié)點(diǎn)，并對(duì)OUT進(jìn)行計(jì)數(shù)。若連通域的點(diǎn)數(shù)大于30的話，認(rèn)為創(chuàng)建區(qū)不止有一個(gè)人，則對(duì)此大的連通域進(jìn)行劃分。2）求這些點(diǎn)構(gòu)成的區(qū)域的上、下、左、右四個(gè)邊界；3）求得邊界之后，判斷這個(gè)區(qū)域的高度之差是不是大于一個(gè)人的高度，若(node[i].maxynode[i].miny)40 amp。（3）跟蹤計(jì)數(shù)在50100的創(chuàng)建區(qū)域創(chuàng)建的點(diǎn)node[i]且node[i].in_or_out為1，對(duì)其進(jìn)行更新信息，而當(dāng)結(jié)點(diǎn)的中心y坐標(biāo)大于240的時(shí)候，則對(duì)計(jì)數(shù)num1進(jìn)行加1。這種算法理論上適用任何一種走法，一個(gè)人、多個(gè)人、品字形，前后挨的很近等。 測(cè)試方案首先是一個(gè)人在規(guī)定的區(qū)域行走，觀察跟蹤和計(jì)數(shù)的結(jié)果，看是否與實(shí)際情況滿足一致，如果有差別或有干擾，要進(jìn)行分塊測(cè)試，把每一個(gè)模塊進(jìn)行測(cè)試后，找出出現(xiàn)問題的模塊，進(jìn)行修改。表72計(jì)數(shù)結(jié)果時(shí)間方向真實(shí)值測(cè)量值誤差誤差率第一分鐘進(jìn)5500出5500總和101000第二分鐘進(jìn)6600出5500總和111100第三分鐘進(jìn)7700出109110%總和171616%總計(jì)進(jìn)181800出201915%總和38371%本系統(tǒng)已通過幾個(gè)不同場(chǎng)所的測(cè)試，實(shí)驗(yàn)說明本系統(tǒng)可以滿足實(shí)際需求。動(dòng)態(tài)場(chǎng)景圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[D]。運(yùn)動(dòng)圖像序列的多目標(biāo)跟蹤技術(shù)及實(shí)現(xiàn)[J]。M. Shah. Object Tracking: A Survey. ACM Journal of Computing Surveys, Vol. 38, No. 4, Dec. 2006 T. Nguyen and Arnold . Smeulders, Member, Occluded Object Tracking by a Robust Appearance TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 26, NO. 8, AUGUST 2004。2006年09期；基于數(shù)字圖像處理的人臉檢測(cè)算法研究[D]；長(zhǎng)春理工大學(xué)；2007年；圖像灰度增強(qiáng)算法的研究[D]；西安電子科技大學(xué)；2007年；視頻流圖像內(nèi)容檢索與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)研究[D]；吉林大學(xué)；2007年，伍鐵軍；一種基于人頭特征的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法研究機(jī)械制造與自動(dòng)化 (4)，:科學(xué)出版社，2003.(碩士學(xué)位論文).燕山大學(xué)，2007[D]，中南大學(xué)碩士論文，2007.，[J]，計(jì)算機(jī)仿真，2007，24(7).，陳熙霖. 背景變化魯棒的自適應(yīng)視覺跟蹤目標(biāo)模型[J
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