【摘 要】
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视频动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的研究热点,在智能监控、人机交互、无人驾驶、无人机侦察等方面有着广泛应用。近年来,随着相关滤波跟踪算法和深度学习的兴起,出现了各种新的动目标检测与跟踪技术,但这些算法复杂度高,难以在工程中得到大规模应用。本文对雷达、光电联合监控系统中光电端的运动目标检测与跟踪问题进行研究,针对在荒漠、戈壁等实际应用场景下,运动目标检测与跟踪过程中存在的远端成像模糊、鬼影、目
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视频动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的研究热点,在智能监控、人机交互、无人驾驶、无人机侦察等方面有着广泛应用。近年来,随着相关滤波跟踪算法和深度学习的兴起,出现了各种新的动目标检测与跟踪技术,但这些算法复杂度高,难以在工程中得到大规模应用。本文对雷达、光电联合监控系统中光电端的运动目标检测与跟踪问题进行研究,针对在荒漠、戈壁等实际应用场景下,运动目标检测与跟踪过程中存在的远端成像模糊、鬼影、目标的遮挡和旋转等问题,设计了一套与光电端工作模式匹配的运动目标检测与跟踪系统。该系统分为运动目标检测与目标跟踪两部分,两部分联合工作,对运动目标进行持续且稳定的跟踪,并应用于实际工程部署。具体工作如下:在运动目标检测方面,考虑到雷达、光电联合监控系统中雷达对光电系统的频繁调动,本文采用快速运动目标检测的方式捕捉目标;此外,由于该场景下运动目标过小,往往只占上百个像素,本文选取ViBe(Visual Background Extractor)背景建模法作为基算法。本文采用提取运动区域,部分背景建模的方式,解决因图像分辨率过大导致的背景建模算法计算量过大的问题。同时,对ViBe背景建模算法进行改进,提出双重背景建模法,快速滤除运动目标检测中的鬼影;此外,提出了闪烁点滤除算法,对背景中的闪烁点进行滤除,增强了算法对雨雪天气的适应性。在目标检测的基础上,针对本系统的实际应用场景环境恶劣、条件艰苦,终端机性能有限,本文采用相关滤波跟踪中的KCF(Kernelized Correlation Filters)算法作为目标跟踪的基算法。同时,针对荒漠地带中树丛、山包、路面坑洼等对目标产生的部分遮挡效应,本文提出自适应目标分块跟踪算法。此外,考虑到在该系统应用场景中,目标颜色与周边环境颜色相差大的特点,提出颜色空间置信图算法,提高目标跟踪算法的准确性。通过本文算法在数据库OTB 100、VOT 16、VOT 19、VisDrone 18上与现有跟踪算法的仿真性能的对比,验证了本文所提出算法的有效性。最后,对本文所设计的运动目标检测与跟踪系统在实际工作环境下进行了工程实现,工作现场视频实验结果验证了本文所提算法的工程可行性,为后续的大规模工程部署提供了理论依据和数据参考。
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