1、運動人體檢測、識別和跟蹤技術(shù)是人體運動分析的重要內(nèi)容，也是計算機視覺研究的重要領(lǐng)域之一。它在智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、人機交互、輔助臨床醫(yī)療診斷等領(lǐng)域均具有廣闊的應(yīng)用前景和經(jīng)濟價值。近年來，隨著中國城市化建設(shè)不斷深入，大型城市(如上海，北京，廣州)的人口呈爆炸式增長，隨之而來的交通壓力也日益增大，矛盾日益突出。本文主要是針對城市交通環(huán)境下如何保障行人交通順暢和出行安全等問題，研究了攝像機靜止情況下基于單目視覺的運動人體檢測、識別和跟蹤方法，詳

2、細介紹了從復(fù)雜場景中分析行人運動的算法研究和編程實現(xiàn)的過程。 論文的主要工作包括： 1.運動物體檢測與識別方面，提出了一種改進的背景模型初始化方法。當(dāng)圖像序列中存在運動物體時，改方法能夠快速準確的提取出背景模型。在發(fā)生光線漸變的情況下提出了一種改進的背景模型更新機制；在發(fā)生光線突變的情況下采用邊緣檢測方法有效處理由于大面積背景變化而帶來的噪聲干擾。然后綜合運用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法、連通區(qū)域檢測法和人體特有的特征值法，得到良好的

3、前景運動人體圖像。 2.運動人體跟蹤方面，提出了一種基于特征和區(qū)域相結(jié)合的匹配跟蹤法。該方法以提取人體的特征開始，人體特征的選用標準是具有抗噪聲、鮮明的對比性以及合適的大小等特點，定義明確的約束條件以減小無用的匹配區(qū)域提高匹配效率，利用兩個目標特質(zhì)的相似程度進行匹配，從而完成跟蹤。同時引入灰色模型預(yù)測行人的運動，提高系統(tǒng)的實時性能。 3.運用Visual C++軟件在Windows平臺上建立運動人體檢測、識別與跟蹤整套軟