基于模糊推理的视频监控方法

针对拥挤情形下的人员目标跟踪问题,提出了一种使用模糊推理机制的视频监控新方法。首先采用背景减除法获得目标的前景图像,再利用特征搜索法去测量目标的新的位置变化,然后使用混合的模糊信息推理机制的方法去验证跟踪结果,并且根据需要对误差进行补偿。针对不同场景进行了实验,实验显示,对误差进行补偿之后,在拥挤情形下的召回率和准确率都能达到90%以上,平均误差降低了10%以上。实验结果证明,能够有效提高视频监控系统对于拥挤情形下多目标跟踪的性能。