【摘 要】
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大力提升安保力量的智能信息化水平——特别是针对特殊安保场所,推进智能化目标追踪动态手段管控,对于提升公安社会管理效率具有重大意义。为此,本文针对实时视频监控过程中特定目标跟踪算法进行了相应研究与改进。本文主要研究内容如下:(1)研究实时监控领域单目标追踪相关算法,特别是目标物体外观模型常见构建方法与匹配准则表示方法。(2)研究稀疏表达的基础理论与特征融合策略方法:针对传统目标追踪算法物体外观模型描
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大力提升安保力量的智能信息化水平——特别是针对特殊安保场所,推进智能化目标追踪动态手段管控,对于提升公安社会管理效率具有重大意义。为此,本文针对实时视频监控过程中特定目标跟踪算法进行了相应研究与改进。本文主要研究内容如下:(1)研究实时监控领域单目标追踪相关算法,特别是目标物体外观模型常见构建方法与匹配准则表示方法。(2)研究稀疏表达的基础理论与特征融合策略方法:针对传统目标追踪算法物体外观模型描述不准确,易受光照、形变、遮挡、运动形态变化的影响,本文采用复合型特征描述目标物体外观模型,以增强物体外观模型特征属性紧致度与模型描述准确度。同时,在稀疏表示建模过程中,多特征融合属性构建的稀疏字典依据局部与整体两层面分别对目标兴趣区域进行编码;并在稀疏表示模型求解过程中分别利用不同的约束准则,以期得到最优候选目标区域,实时准确监控动态目标轨迹。具体而言,本文利用互相关描述矩阵与尺度不变特征变换描述子Log极坐标直方图(Log Polar Histogram of Sift)分别从目标区域局部与整体两个层面对目标外观模型进行稀疏字典构建描述。通过紧致的特征建模充分挖掘目标兴趣区域的潜在隐藏特征;随后对局部与全局两模型使用LASSO与SOMP算法求解,加强外观模型局部与全局特性的联系,提出了一种基于多特征融合策略的稀疏表达目标追踪算法。(3)最后介绍了算法测试平台的构建与集成。实验测试以Matlab2017b为开发工具,利用MexOpencv等强大的图形图像函数库,对提出的算法进行了相关技术性研究验证,以期适配实际监控需求场景,满足特定目标动态监控的实时性与精确性要求。
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