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《智能視頻監(jiān)控中的運動目標檢測方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、智能視頻監(jiān)控中的運動目標檢測方法研究摘要智能視頻監(jiān)視系統(tǒng)是計算機視覺領域中一個備受關注的前沿方向，是該領域中的研究熱點，也是保證現(xiàn)代社會公共安全的重要高科技手段與技術。在視頻序列中把前景從背景圖像中分離是計算機視覺領域中的最基本任務，具有廣泛的應用前景，例如，視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)、入侵檢測和機場安全監(jiān)控等領域。然而，針對不同的監(jiān)控場景，目前運動物體檢測方法由予算法復雜、耗時以及缺乏魯棒性，在實際的處理和應用中受到了很大的限制。本文的研究目的是對智能視頻監(jiān)視系統(tǒng)中的關鍵技術——運動目標檢測技術和陰影去除技術進行了研究，該方法能夠更加有效地提高系統(tǒng)的魯
2、棒性和實時性，實現(xiàn)無人值守的目的。本文完成的主要研究工作如下：1、運動目標檢測方法研究幾十年來，關于背景建模方法的研究十分活躍。為了檢測出運動目標，每一幀當前圖像要與已建立的背景模型進行差值比較，將當前圖像中的前景與背景分離。但在實際運用中，動態(tài)變化的戶外場景是背景建模中遇到的主要瓶頸。雖然高斯混合背景建模方法和基于非參數(shù)的背景建模方法是目前非常流行的兩種建模方法，但這兩種方法由于存儲量大和計算比較費時，在實際應用中受到很大限制。為了克服這些缺點，本文提出了一種基于聚類思想的動態(tài)背景建模方法。在動態(tài)背景中，對于每個像素，其直方圖在一段時間內(nèi)通常是呈多峰分
3、布的，這樣，把每個峰作為一個子類，我們運用聚類技術來建立和更新動態(tài)背景模型。然后，運動目標就會被準確、快速地從已建立的背景模型中分離。而且，本文運用數(shù)學形態(tài)學方法和基于模式化的后處理方法來處理噪聲。大量實驗結果證明，本文提出的方法能夠有效地捕獲和適應動態(tài)變化的背景場景，另外，本文提出的運動目標檢測算法易于在基于DSP或FPGA的硬件系統(tǒng)中實現(xiàn)。2、運動目標影子去除方法研究運動目標的陰影檢測與去除對于目標跟蹤、分類和識別等后期處理都是一個關鍵性問題，由于陰影的存在，會給上述后期處理帶來干擾甚至失敗。本文在前人研究的基礎上進行了改進，提出了基于梯度特征的邊緣
4、輪廓去陰影法和基于HSV顏色空間去陰影法相結合的判別方法，然后應用游程連通域分析算法最終確定和去除陰影。通過實驗對本文的方法進行了驗證，證明該方法不僅確保了運動物體的完整性，而且易于實現(xiàn)，適合實時性的要求。關鍵詞：背景建模；聚類；運動目標檢測；視頻監(jiān)控；陰影去除StudyonMovingObjectDetectionMethodforIntelligentVideoMonitoringSystemsAbstractIntelligentvideomonitoringsystemhasbeenallincreasinglyimportantresearch
5、directionincomputervisionareaandhasbeeninvestigatedextensivelybyresearchersintheworld，whichistheimportanthigh-techmeasuresandtechnologytoguaranteethepublicsecuri哆inmodemsociety．Separatingforegroundfrombackgroundinavideosequenceisoneofthemostfundamentaltasksinmanyapplicationsofcom
6、putervision，suchasvideosurveillanceandmonitoringsystems,intelligentmdnsportation,intrusionsurveillance，airportsafetyand,soon．However,thecurrentmovingobjectsdetectingmethodsarecomplex，time-consuming,andlessrobusttothescenevariationssothattheyheavilyhinderthepracticalapplicationpro
7、cess．Inordertoimprovetherobustnessandtherealtimeabilityofintelligentmonitoringsystemandtorealizeunmannedsafeguardinggoal，thispapermainlyconcentratesonthekeytechniqueofmovingobjectsdetectionandshadoweliminationforintelligentvideosurveillancesystems．Aimingatthisgoal，wehaveaccomplis
8、hedthefollowingresearchworks．1．Movingobj
