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《探索智能視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法研究》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、中國(guó)海洋大學(xué)碩士學(xué)位論文智能視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法研究姓名：何東曉申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：李慶忠20080601智能視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法研究摘要智能視頻監(jiān)視系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)備受關(guān)注的前沿方向，是該領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，也是保證現(xiàn)代社會(huì)公共安全的重要高科技手段與技術(shù)。在視頻序列中把前景從背景圖像中分離是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的最基本任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景，例如，視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)、入侵檢測(cè)和機(jī)場(chǎng)安全監(jiān)控等領(lǐng)域。然而，針對(duì)不同的監(jiān)控場(chǎng)景，目前運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)方法由予算法復(fù)雜、耗時(shí)以及缺乏魯棒性，在實(shí)際的處理和應(yīng)用中受到了
2、很大的限制。本文的研究目的是對(duì)智能視頻監(jiān)視系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)——運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)和陰影去除技術(shù)進(jìn)行了研究，該方法能夠更加有效地提高系統(tǒng)的魯棒性和實(shí)時(shí)性，實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守的目的。本文完成的主要研究工作如下：1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法研究幾十年來(lái)，關(guān)于背景建模方法的研究十分活躍。為了檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，每一幀當(dāng)前圖像要與已建立的背景模型進(jìn)行差值比較，將當(dāng)前圖像中的前景與背景分離。但在實(shí)際運(yùn)用中，動(dòng)態(tài)變化的戶外場(chǎng)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(chǔ)量大和計(jì)算比較費(fèi)時(shí)，在實(shí)際應(yīng)用中受到很大限制。
3、為了克服這些缺點(diǎn)，本文提出了一種基于聚類(lèi)思想的動(dòng)態(tài)背景建模方法。在動(dòng)態(tài)背景中，對(duì)于每個(gè)像素，其直方圖在一段時(shí)間內(nèi)通常是呈多峰分布的，這樣，把每個(gè)峰作為一個(gè)子類(lèi)，我們運(yùn)用聚類(lèi)技術(shù)來(lái)建立和更新動(dòng)態(tài)背景模型。然后，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)就會(huì)被準(zhǔn)確、快速地從已建立的背景模型中分離。而且，本文運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法和基于模式化的后處理方法來(lái)處理噪聲。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文提出的方法能夠有效地捕獲和適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的背景場(chǎng)景，另外，本文提出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法易于在基于DSP或FPGA的硬件系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。2、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)影子去除方法研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影檢測(cè)與去除對(duì)于目標(biāo)跟蹤、分類(lèi)和識(shí)別等后期處理都是一個(gè)關(guān)鍵
4、性問(wèn)題，由于陰影的存在，會(huì)給上述后期處理帶來(lái)干擾甚至失敗。本文在前人研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，提出了基于梯度特征的邊緣輪廓去陰影法和基于HSV顏色空間去陰影法相結(jié)合的判別方法，然后應(yīng)用游程連通域分析算法最終確定和去除陰影。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)本文的方法進(jìn)行了驗(yàn)證，證明該方法不僅確保了運(yùn)動(dòng)物體的完整性，而且易于實(shí)現(xiàn)，適合實(shí)時(shí)性的要求。關(guān)鍵詞：背景建模；聚類(lèi)；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；視頻監(jiān)控；陰影去除StudyonMovingObjectDetectionMethodforIntelligentVideoMonitoringSystemsAbstractIntelligentvideomo
5、nitoringsystemhasbeenallincreasinglyimportantresearchdirectionincomputervisionareaandhasbeeninvestigatedextensivelybyresearchersintheworld，whichistheimportanthigh-techmeasuresandtechnologytoguaranteethepublicsecuri哆inmodemsociety．Separatingforegroundfrombackgroundinavideosequenceisone
6、ofthemostfundamentaltasksinmanyapplicationsofcomputervision，suchasvideosurveillanceandmonitoringsystems,intelligentmdnsportation,intrusionsurveillance，airportsafetyand,soon．However,thecurrentmovingobjectsdetectingmethodsarecomplex，time-consuming,andlessrobusttothescenevariationssothat
7、theyheavilyhinderthepracticalapplicationprocess．Inordertoimprovetherobustnessandtherealtimeabilityofintelligentmonitoringsystemandtorealizeunmannedsafeguardinggoal，thispapermainlyconcentratesonthekeytechniqueofmovingobjectsdetectionandshadoweliminationforintelligentvideosurveillancesy
8、stems
