【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种复杂场景中的运动目标检测与跟踪方法,其特征在于步骤为:(1)、基于自适应非参数核密度估计的多运动目标检测:①、将监控视频中的前t帧图象(未出现目标)作为初始背景模型,即初始采样集;②、从输入的第t+1帧图象开始检测目标:当前帧图象象素点作为估计点,根据自适应非参数核密度估计方法,得到估计点属于背景模型的概率值,并将当前帧象素点作为新采样点更新背景模型,即更新采样集;③、判断上一步中象素点(估计点)概率值是否小于阈值T;如小于阈值T,则该象素点是目标点;④、按以上①~③步骤依次处理当前帧图象所有象素点,得到的目标点集合,即为检测到的目标区域;(2)、多运动目标跟踪:⑤、对当前帧图象中检测到的目标区域,建立目标模型:颜色模型、运动模型、形状模型;⑥、建立当前帧检测的目标与上一帧目标的匹配矩阵,矩阵元素是两帧间目标模型的匹配度,得到目标匹配情况;⑦、根据匹配情况,分析当前帧目标运动状态;⑧、记录当前帧目标信息并更新此目标模型;⑨、如视频输入未结束,返回目标检测模块,再执行目标跟踪模块,即上述步骤⑤~⑧。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:王耀南,万琴,王磊,
申请(专利权)人:湖南大学,
类型:发明
国别省市:43[中国|湖南]
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