韓勝杰

摘要：文章立足于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標跟蹤的缺陷，有針對性地提出了在Mean shift算法中引入Kalman濾波器的運動目標跟蹤新方法，從而能夠有效彌補在相似干擾物問題以及大面積遮擋問題中Mean shift算法的不足，同時在軟件設(shè)計方面應(yīng)用多線程技術(shù)。將該方法應(yīng)用在了實際智能分析報警系統(tǒng)中，驗證了運動目標跟蹤實現(xiàn)方案的實時性和有效性。

關(guān)鍵詞：視頻監(jiān)控重點區(qū)域；智能分析報警系統(tǒng)；運動目標跟蹤；Kalman濾波；多線程技術(shù) 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP311 文章編號：1009-2374（2015）16-0018-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.16.009

計算機視覺領(lǐng)域在近幾年來的一個新興的研究方向就是智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)，這一技術(shù)包括了行為理解及描述、目標分類、運動目標跟蹤以及運動目標檢測等各方面的內(nèi)容，因此其極具挑戰(zhàn)性。現(xiàn)在視覺監(jiān)視系統(tǒng)的技術(shù)水平變得越來越高，而且硬件設(shè)備成本開始不斷的下降，因此現(xiàn)在的監(jiān)控系統(tǒng)開始變得越來越普及，在車站、機場、超級市場、賓館以及銀行等各個公眾場所得到了廣泛的應(yīng)用，并且有效地保障了公共領(lǐng)域的安全性。

1 智能分析報警系統(tǒng)的設(shè)計思路研究

監(jiān)測并且跟蹤在視頻監(jiān)控中重點區(qū)域中活動的各種運動目標，同時還要采用自動行為分析的方式對其產(chǎn)生的事件進行分析，這就是智能分析報警系統(tǒng)的主要功能。

1.1 硬件結(jié)構(gòu)的設(shè)計

智能分析報警系統(tǒng)一共包括了三個部分，即顯控設(shè)備、傳輸設(shè)備以及監(jiān)控設(shè)備等。其中可見光CCD攝像機組成了監(jiān)控設(shè)備；以現(xiàn)場不同的情況為根據(jù)，可以將傳輸設(shè)備劃分為雙絞線以及光纖兩種傳輸方式；顯控設(shè)備一共包括兩個部分，也就是計算機以及監(jiān)視器。智能分析報警系統(tǒng)可以劃分為兩個部分，即線控設(shè)備和監(jiān)控設(shè)備，而所謂的前端主要指的是監(jiān)控設(shè)備，所謂的后端主要指的是線控設(shè)備。圖1是整個智能分析報警系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架圖：

1.2 系統(tǒng)功能模塊的功能分析

1.2.1 目標檢測模塊的功能分析：分析在視頻監(jiān)控畫面當中運動的各種物體，將背景分離，同時進行有效的檢測，并且采用黃色矩形框的方式將運動物體標出來。上述是目標檢測模塊的主要功能。

1.2.2 目標跟蹤模塊的功能：對在視頻監(jiān)控當中出現(xiàn)的各種運動物體進行有效以及準確的跟蹤是目標跟蹤模塊的主要功能。

1.2.3 警戒區(qū)域、警戒線規(guī)則設(shè)置模塊的功能：能夠?qū)⒕鋮^(qū)以及警戒線設(shè)置在視頻監(jiān)控重點區(qū)域當中是警戒區(qū)域、警戒線規(guī)則設(shè)置模塊的主要功能。

1.2.4 界線檢測及報警模塊：檢測監(jiān)控畫面重點區(qū)域中警戒線觸發(fā)到的各種運動目標是界線檢測及報警模塊的主要功能，同時將觸發(fā)報警規(guī)則時的報警原因以及序列號及時地顯示在界面當中，而且還能夠?qū)ξ募刃畔?shù)進行保存。

1.2.5 警幀反饋模塊的功能：警幀反饋模塊的主要功能為讓用戶利用對界面列表中相應(yīng)記錄的點擊，從而能夠?qū)瘓髸r的記錄圖像進行查看。

1.2.6 區(qū)域檢測及報警模塊的功能：檢測各種運動目標是區(qū)域檢測及報警模塊的主要功能，同時將觸發(fā)報警規(guī)則時的報警原因以及序列號及時地顯示在界面當中，并且對文件名等信息參數(shù)進行保存。

1.3 智能分析報警系統(tǒng)的工作流程設(shè)計

首先系統(tǒng)要檢測和跟蹤在視頻中特定區(qū)域當中進入的各種運動目標，隨后移動目標所產(chǎn)生的事件為根據(jù)，對其行為進行自動的分析，并且將報警信號產(chǎn)生，同時還可以將產(chǎn)生報警信號的時間保存在上位機當中。這樣在事后就能夠通過對存儲報警事件的類型進行利用，對保存下來的各種報警圖片以及事件等進行調(diào)用。

2 智能分析報警系統(tǒng)的技術(shù)研究

2.1 在Mean shift算法引入Kalman濾波器

Mean shift方法在對目標的特征進行描述的時候采用的和概率密度，隨后通過對均值偏移方法的利用，就可以將目標的位置快速地定位出來。這種方法具有很高的抗干擾能力，而且能夠與各種情況充分的相適應(yīng)，同時還具有非?？斓挠嬎闼俣取，F(xiàn)在Mean shift方法已經(jīng)在很多實際的系統(tǒng)當中得到了廣泛的應(yīng)用，其具有很小的計算量以及非?？斓挠嬎闼俣?，所以在具有較高實時性要求的系統(tǒng)當中具有很高的適應(yīng)性。然而，Mean shift算法也具有一些不足，比如Mean shift算法很難隨著目標大小的變化進行自適應(yīng)調(diào)整，而且在對目標特征進行提取的過程中存在著較大的不足，并且很難與范圍大的遮擋相適應(yīng)。雖然面對部分遮擋和干擾Mean shift算法會表現(xiàn)出較差的敏感性，但是Mean shift算法會由于長時間的遮擋而在遮擋物周圍收斂，最終會將跟蹤的目標丟失，因此，需要在Mean shift算法中引入Kalman濾波器。

Kalman預(yù)測器可以在信號處理過程中保證時變估計的正常運用。因為對遞歸技術(shù)進行了使用，不需要存儲所有過去的測量值，所以在計算機對信號進行實時處理時非常方便，這是Kalman預(yù)測器最為主要的特點。

2.2 多線程技術(shù)的應(yīng)用

可以利用SetTimer函數(shù)在Windows中將一個計時器分配給應(yīng)用程序，如果在這一個時間間隔進行指定之后，Windows系統(tǒng)就會將一條WM_TIMER消息每隔指定的時間發(fā)送給應(yīng)用，這樣就能夠保證許多與時間相關(guān)的動作可以在應(yīng)用程序中實現(xiàn)。

在這里必須要強調(diào)的是，WM_TIMER消息這種由系統(tǒng)發(fā)給應(yīng)用程序的消息并不具備異步的特點，會在常規(guī)的消息隊列中放置這條消息，同時還會與其他消息一起排序。這樣，就算是在SetTimer（）進行調(diào)用時對1000ms的時間間隔進行了設(shè)定，然而卻不會保證每隔1s應(yīng)用程序就能夠?qū)⒁粭lWM_TIMER消息接收到。一旦另一個程序具有大于1s的忙碌時間，那么在這個時間段中應(yīng)用程序就無法接收任何WM_TIMER消息。從這里我們可以發(fā)現(xiàn)，這種情況的存在會嚴重影響到一部分需要精確時間間隔的應(yīng)用。所以采用多線程技術(shù)在軟件設(shè)計方面能夠?qū)崟r檢測與跟蹤多個移動目標的速度得以加快，并且使系統(tǒng)的分析與識別效率得到極大的提升。

3 智能分析報警系統(tǒng)的實驗結(jié)論

為了能夠?qū)λ惴ǖ挠行赃M行更好的驗證，在某房間內(nèi)跟蹤系統(tǒng)當中的運動目標，同時為了研究的方便，在本次研究中將指定的跟蹤目標選定為筆筒。在實驗的過程中，在遮擋住運動目標的情況下，目標也不會被系統(tǒng)丟失，因此其具有非常理想的跟蹤效果。利用智能報警分析系統(tǒng)跟蹤普通視頻跟蹤系統(tǒng)當中的運動的筆筒，從而對所用算法的時效性和準確性進行了有效的驗證，證明智能分析報警系統(tǒng)的實用價值較強。

4 結(jié)語

本文對上位機軟件跟蹤運動目標的方案進行了設(shè)計，并且在Mean shift算法引入了Kalman濾波器，這樣就能夠在視頻中跟蹤任意的目標?，F(xiàn)在在智能分析報警系統(tǒng)中已經(jīng)成功地應(yīng)用了該跟蹤方案，而且在測試評比當中也能夠與智能分析報警系統(tǒng)的跟蹤目標相適應(yīng)，同時能夠有效地保證很多功能的實現(xiàn)，因此智能分析報警系統(tǒng)可以將大量的人員開支節(jié)省下來。本文使用的實現(xiàn)方案的通用性很強，能夠使視頻跟蹤對算法的實時性以及有效性的需求得到充分的滿足。

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（責(zé)任編輯：周 瓊）