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《計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、東北大學(xué)博士學(xué)位論文摘要計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究摘要計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)新興的應(yīng)用方向和備受關(guān)注的前沿課題，是計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器視覺(jué)、圖像工程、模式識(shí)別、人工智能等多學(xué)科高技術(shù)的結(jié)晶。計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控是在不需要人為干預(yù)情況下，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻分析的方法對(duì)攝像機(jī)拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中目標(biāo)的定位、識(shí)別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷目標(biāo)的行為，得出對(duì)圖像內(nèi)容含義的理解以及對(duì)客觀場(chǎng)景的解釋，從而指導(dǎo)和規(guī)劃行動(dòng)。視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于小區(qū)安全監(jiān)控、火情監(jiān)控、交通違章、流量控制、軍事和銀行、商場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)、地鐵
2、等公共場(chǎng)所安全防范等，并且將有著更加廣泛的應(yīng)用前景。但現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)通常只是錄制視頻圖像，用來(lái)當(dāng)作事后證據(jù)，沒(méi)有充分發(fā)揮實(shí)時(shí)主動(dòng)的監(jiān)控作用。如果將現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)改進(jìn)成為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，就能夠大大地增強(qiáng)監(jiān)控能力、降低不安全隱患，同時(shí)節(jié)省人力物力資源，節(jié)約投資。目前，計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控在理論和應(yīng)用上都面臨著很多難題，國(guó)內(nèi)外大批學(xué)者投身于該領(lǐng)域的研究和探索，并且取得了大量的成果。本文是在這些成果的基礎(chǔ)上，對(duì)計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。主要貢獻(xiàn)可概括如下:首先，對(duì)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了研究，并提出了一種基于背景建模的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。利
3、用統(tǒng)計(jì)的方法建立了基于顏色和顏色梯度的背景模型，并實(shí)時(shí)地對(duì)背景模型進(jìn)行更新，最后將這兩種背景模型綜合考慮對(duì)目標(biāo)進(jìn)行了有效的檢測(cè)。該算法較好地解決了背景模型的提取、更新、背景擾動(dòng)、外界光照變化等問(wèn)題。接著，研究了復(fù)雜背景下多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，提出了基于蒙特卡羅粒子濾波器的復(fù)雜背景下多目標(biāo)跟蹤算法。給出了序列圖像多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)方程、觀測(cè)方程、重采樣方法以及目標(biāo)跟蹤中的一些特殊情況的處理方法。該算法有效解決了目標(biāo)跟蹤算法中的新目標(biāo)出現(xiàn)、老目標(biāo)消失、目標(biāo)遮擋和蒙特卡方法實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題。然后，提出了目標(biāo)分類算法。用有向無(wú)環(huán)圖的多類支持向量機(jī)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類，
4、該分類器使用少量的樣本，就可以得到較好的分類精度。通過(guò)最大互信息，辨識(shí)出場(chǎng)景無(wú)關(guān)特征量和場(chǎng)景相關(guān)特征量。場(chǎng)景無(wú)關(guān)特征量的使用，使得n東北大學(xué)博士學(xué)位論文摘要分類器對(duì)任何場(chǎng)景都具有良好的通用性;而場(chǎng)景相關(guān)特征量的使用則大大提高了分類器的精度。最后，針對(duì)視頻監(jiān)控中的行為理解進(jìn)行了探討性的研究。建立一個(gè)行為理解的系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)由場(chǎng)景模型、行為模型和行為自動(dòng)識(shí)別三部分組成。該系統(tǒng)采用了分層的陳述性行為模型，該模型具有易于修改、擴(kuò)充、推廣、描述等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的行為自動(dòng)識(shí)別算法，將目標(biāo)特征及構(gòu)成行為的子行為或簡(jiǎn)單行為在不同層次上連接，從而構(gòu)造
5、了一個(gè)能對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為進(jìn)行分析、推理的貝葉斯因果模型。關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，目標(biāo)跟蹤，目標(biāo)分類，行為理解，高斯混合模型，貝葉斯估計(jì)，特征提取，支持向量機(jī)。III東北大學(xué)博士學(xué)位論文ResearchontheKeyTechnologiesofComputerIntelligentVideoSurveilanceSystemAbstractComputerintelligentvideosurveillancesystem(CIVSS)isoneofnewarisinghigh-techapplicationfields.Itspa
6、nsmanysubjectsincludingcomputerscience,machinevision,imageengineering,patternanalysis,artificialintelligence,etc.CLASScanautomaticallyanalysesequenceimagebythemethodsofcomputervisionandvideoanalysis.Thesystemcanreal-timedetect,recognize,andtrackmovingobjectsinaspecialenvironme
7、nt.Furthermore,itcanalsoanalyseandjudgethebehaviorofobjects.TheaimsofCIVSSaretounderstandthemeaningsofvideostreamandtoexplainthescenescomprehensibly,hencetoguidetheactionandmakesomedecision.Surveillancecamerasarealreadyappliedinsafetymonitoring,firemonitoring,trafficflowandpec
8、cancy,andthesurveillanceforbank,shopping,parkinglots,aerodrom
