本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种用于视频监控的目标检测与跟踪方法。
背景技术：
视频监控是安全防范系统的重要组成部分。传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。摄像机可分为网络数字摄像机和模拟摄像机，可作为前端视频图像信号的采集。它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控技术也有了长足的发展。智能化监控系统的研究取得了不少成果。但是，目前视频监控中还无法有效实现对运动目标的检测与跟踪。
技术实现要素：
本发明的目的在于通过一种用于视频监控的目标检测与跟踪方法，来解决以上背景技术部分提到的问题。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种用于视频监控的目标检测与跟踪方法，其包括如下步骤：
s101、背景提取与帧差法相结合,通过消除噪声、区域合并、形态滤波得到运动目标；
s102、通过最近临域法和卡尔曼滤波器进行目标跟踪。
特别地，所述步骤s101具体包括：用彩色空间的多个分布模型描述彩色视频图像的背景像素点及其统计特性的方法来检测、分割运动目标；对背景模型更新时,将均值、方差的更新速率与多个分布模型的更替速率分开；对像素值属于多个分布模型的情况,则采用最小相似距离来确定要更新的模型。
特别地，所述步骤s102中最近临域法具体包括：根据前帧中的运动目标的位置及运动方向,采用最近距离匹配的方法确定目标在下一帧中的位置。
本发明提出的用于视频监控的目标检测与跟踪方法能够实现对视频监控中运动目标的精确的检测与跟踪，促进了视频监控的智能化发展。
附图说明
图1为本发明实施例提供的用于视频监控的目标检测与跟踪方法流程图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容理解的更加透彻全面。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
请参照图1所示，图1为本发明实施例提供的用于视频监控的目标检测与跟踪方法流程图。
本实施例中用于视频监控的目标检测与跟踪方法具体包括如下步骤：
s101、背景提取与帧差法相结合,通过消除噪声、区域合并、形态滤波得到运动目标。在本实施例中用彩色空间的多个分布模型描述彩色视频图像的背景像素点及其统计特性的方法来检测、分割运动目标；对背景模型更新时,将均值、方差的更新速率与多个分布模型的更替速率分开；对像素值属于多个分布模型的情况,则采用最小相似距离来确定要更新的模型。
s102、通过最近临域法和卡尔曼滤波器进行目标跟踪。在本实施例中最近临域法具体包括：根据前帧中的运动目标的位置及运动方向,采用最近距离匹配的方法确定目标在下一帧中的位置。
本发明的技术方案能够实现对视频监控中运动目标的精确的检测与跟踪，促进了视频监控的智能化发展。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。