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Target Detection and Tracking for Video Surveillance

机译：视频监控的目标检测和跟踪

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Target detection and tracking is an important problem in the automatic surveillance system. This paper proposes a Combined Gaussian Hidden Markov Model based Kalman Filter (CGHMM-KF) scheme for tracking people in multiple camera sensor network for monitoring and tracking of target (person/vehicle) in secured area. To detect the target under different illumination conditions, HMM with Mixture of Gaussians (MoG) is adapted. The MoG estimates the background and detects the foreground and the HMM modeling technique captures the shape of the desired object from the foreground. Finally, tracking of multiple targets is done by Kalman Filter (KF) with a bounding box, indicating the location of the person even with the motion in the background. The area of coverage can be extended dynamically using multiple cameras. The proposed approach provides better detection and tracking of person even in the presence of occlusion, target miss association and multiple persons in the environment.
机译：目标检测和跟踪是自动监视系统中的重要问题。本文提出了一种基于组合高斯隐马尔可夫模型的卡尔曼滤波（CGHMM-KF）方案，用于在多摄像机传感器网络中跟踪人员，以监视和跟踪安全区域中的目标（人员/车辆）。为了在不同的照明条件下检测目标，采用了具有高斯混合（MoG）的HMM。 MoG估计背景并检测前景，而HMM建模技术则从前景捕获所需对象的形状。最后，由卡尔曼滤波器（KF）使用边界框完成对多个目标的跟踪，该边界框即使在背景中运动也能指示人的位置。可以使用多台摄像机动态扩展覆盖范围。所提出的方法即使在存在遮挡，目标错过关联和环境中存在多个人员的情况下，也可以提供更好的人员检测和跟踪。

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