1、論文發(fā)表專家一視頻跟蹤論文：視頻跟蹤算法在安防輔助定位中的應(yīng)用摘要:隨著科技的進(jìn)步，安防監(jiān)控系統(tǒng)越來(lái)越向自動(dòng)化監(jiān)控的方向發(fā)展，本文給出了一種使用視頻跟蹤的監(jiān)控定位方案，通過(guò)圖像差值技術(shù)，獲取目標(biāo)重要信息，位置、輪廓、大小、像素信息等，然后通過(guò)優(yōu)化的模板匹配算法，查找目標(biāo)最新的位置，實(shí)施自動(dòng)的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。關(guān)鍵字：視頻跟蹤差值技術(shù)模板匹配中圖分類號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-9416(2011)05-0051-021、引言隨著科技的不斷進(jìn)步，安防設(shè)備的需求日益增加。尤其是能夠根據(jù)移動(dòng)的物體，準(zhǔn)確定位移動(dòng)目標(biāo)方位，并且隨之移動(dòng)，記錄目標(biāo)更多特征信息的系統(tǒng)，能夠在很多場(chǎng)合發(fā)揮重要的

2、作用。移動(dòng)物體的跟蹤技術(shù)是整個(gè)自動(dòng)安防系統(tǒng)的核心，也是最大的難題。目前隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，涌現(xiàn)出很多基于視頻信號(hào)的跟蹤方法，例如卡爾曼濾波估計(jì)算法12，粒子濾波(也稱序貫蒙特卡洛濾波)技術(shù)34，視頻分割技術(shù)5等多種視頻跟蹤的技術(shù)，同時(shí)也衍生出一些多目標(biāo)跟蹤算法如，基于Snake模型的多目標(biāo)跟蹤算法6，基于多攝像頭的視頻跟蹤的算法7等?；旧蠑?shù)跟蹤算法都是在多幀視頻信號(hào)中，首先確定需要跟蹤的目標(biāo)范圍和特征，然后基于概率上的數(shù)學(xué)分析，對(duì)目標(biāo)今后的運(yùn)動(dòng)方向和運(yùn)動(dòng)速度等等進(jìn)行估計(jì)，找出目論文發(fā)表專家一標(biāo)最有可能出現(xiàn)的地方，然后移動(dòng)攝像頭到這個(gè)位置，從而達(dá)到目標(biāo)跟蹤的效果。2、基于模板匹配技術(shù)的視頻跟蹤

3、算法由上文中可以看出，視頻跟蹤算法基本分為三個(gè)步驟。找到需要跟蹤的目標(biāo)，并且獲取目標(biāo)的特征；估計(jì)目標(biāo)下一步運(yùn)動(dòng)到的位置信息；移動(dòng)攝像頭到目標(biāo)所在位置，達(dá)到目標(biāo)跟蹤的效果。因此，根據(jù)以上三個(gè)步驟，并模擬安防系統(tǒng)的需求，記錄詳細(xì)的運(yùn)動(dòng)物體特征信息，本文給出了基于模板匹配技術(shù)的視頻跟蹤算法?；谀０迤ヅ浼夹g(shù)的視頻跟蹤算法，基本原理是，當(dāng)攝像頭對(duì)準(zhǔn)某一畫(huà)面保持靜止不動(dòng)的時(shí)候，如果畫(huà)面中的所有物體處于靜止?fàn)顟B(tài)，則畫(huà)面中的內(nèi)容基本保持不變，即連續(xù)兩幀的畫(huà)面內(nèi)容相差，應(yīng)該是一個(gè)為零的差值（背景噪聲點(diǎn)忽略不計(jì)）。而當(dāng)畫(huà)面中出現(xiàn)一個(gè)運(yùn)動(dòng)物體的時(shí)候，連續(xù)兩幀的內(nèi)容相差就不為零，并且不為零的地點(diǎn)就是移動(dòng)物體所在的位

4、置范圍。當(dāng)確定目標(biāo)物體的位置的時(shí)候，可以根據(jù)預(yù)定模板的大小，在目標(biāo)位置周圍獲取標(biāo)識(shí)目標(biāo)的特征信息。一旦獲取目標(biāo)的特征信息，就可以在后續(xù)的圖像幀中，查找最能匹配目標(biāo)特征信息的范圍，這個(gè)范圍就是目標(biāo)物體所在的位置，然后控制攝像頭，將攝像頭中心指向該位置，不斷的重復(fù)上述的步驟就達(dá)到了目標(biāo)跟蹤的效果。一旦物體運(yùn)動(dòng)離開(kāi)攝像頭跟蹤范圍，或者物體停止運(yùn)動(dòng)，則攝像頭回復(fù)初始狀態(tài)，等候下一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的出現(xiàn)。3、圖像差值技術(shù)論文發(fā)表專家一上文提到從相鄰的兩個(gè)畫(huà)面中，獲取是否有目標(biāo)物體運(yùn)動(dòng)的技術(shù)，即為圖像差值技術(shù)，圖像差值技術(shù)的基本原理是，從攝像頭中可以獲得連續(xù)兩個(gè)畫(huà)面的數(shù)字信息，然后將兩個(gè)畫(huà)面的數(shù)字信息，進(jìn)行按位

5、求差，將每個(gè)位置相差的值，取絕對(duì)值然后求和，則得出兩個(gè)相鄰畫(huà)面中，物體位置改變信息。而這個(gè)差值和則可以標(biāo)識(shí)目標(biāo)攝像頭監(jiān)控范圍，是否有運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)入畫(huà)面范圍。從圖像差值技術(shù)中，可以得到幾個(gè)信息畫(huà)面范圍內(nèi)是否含有運(yùn)動(dòng)的物體出現(xiàn)；運(yùn)動(dòng)物體的大概輪廓；運(yùn)動(dòng)物體運(yùn)動(dòng)的速度；運(yùn)動(dòng)物體運(yùn)動(dòng)的方向。差值技術(shù)的關(guān)鍵還在于某一閾值大小的選擇，由于噪聲的干擾，使即便沒(méi)有運(yùn)動(dòng)物體出現(xiàn)在畫(huà)面中的時(shí)候，兩個(gè)連續(xù)畫(huà)面幀相差仍會(huì)出現(xiàn)不為零的情況，因此設(shè)置一個(gè)閾值，當(dāng)差值和的大小小于這個(gè)閾值的時(shí)候，可以認(rèn)定是噪聲干擾所致，繼續(xù)視頻捕獲。4、獲取圖像信息通過(guò)圖像差值技術(shù)處理后，可以得到移動(dòng)物體的信息，首先通過(guò)差值計(jì)算后的圖像中可以清晰的看到移動(dòng)物體所在的位置，因?yàn)閮蓭噜張D像的時(shí)間間隔非常短，而假設(shè)物體也是有一定體積的，并且物體移動(dòng)的速度也是有限的，較短時(shí)間內(nèi)物體的移動(dòng)距離也會(huì)非常小，所以可以根據(jù)差