智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動檢測算法的研究.pdf

1、本文選題來自項目面向視頻大數(shù)據(jù)智能分析的關(guān)鍵技術(shù)研究。近年來，隨著社會的發(fā)展，人們的生活水平不斷提高，生活質(zhì)量也得到了極大的改善。與此同時，人們更加重視人身和財產(chǎn)安全，安防的觀念在人們心目中占據(jù)著越來越重要的位置，這也就促進了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的快速發(fā)展。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心功能是對攝像頭采集的視頻圖像序列進行分析，進而對攝像頭監(jiān)控的區(qū)域中事物的變化進行檢測、識別與跟蹤。
　　本文對近幾十年視頻監(jiān)控系統(tǒng)的迅速發(fā)展做了詳細介紹，對智

2、能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的工作時運用到的一些原理做了描述，闡述了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)相對于傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的優(yōu)點，介紹了系統(tǒng)功能上面用到的算法，分析了這些算法存在的不足之處。介紹了幾種較為常用的運動檢測方法以及背景建模的相關(guān)算法，深入的闡述了這些運動檢測算法和背景建模的原理，并且指出了它們的優(yōu)勢以及存在的不足。
　　本文完成的主要研究工作如下：
　?、偬岢隽俗赃m應(yīng)的SILTP算子。分析比較了LBP、LTP以及SILTP算子的局限性。針對

3、目前智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在對視頻圖像序列分析中樹葉晃動等復(fù)雜環(huán)境因素對運動目標(biāo)檢測產(chǎn)生的影響，提出通過運用改進的自適應(yīng) SILTP算法來提取運動目標(biāo)的紋理信息，能夠有效克服樹葉晃動等因素對運動物體產(chǎn)生的影響。該算法首先獲取視頻圖像全局的像素點灰度值以及局部的像素點的灰度值，利用這兩個灰度值的均差得到一個對圖像局部紋理自適應(yīng)的閾值，能夠準(zhǔn)確的將前景圖像與復(fù)雜的背景圖像進行分離，自適應(yīng)性強，能夠有效消除樹葉晃動等復(fù)雜環(huán)境因素對前景圖像提取的影響

4、。
　?、谔岢隽诉\用自適應(yīng)的SILTP算子提取圖像紋理特征進行混合高斯背景建模。分別通過 LBP、SILTP以及自適應(yīng) SILTP算子進行圖像紋理特征提取，利用混合高斯模型進行背景建模，然后通過運動目標(biāo)檢測的實驗來檢驗三種算子的檢測效果，最后通過三種算子的實現(xiàn)效果對比突出自適應(yīng) SILTP算子要優(yōu)于另外兩種算子。
　?、墼O(shè)計并實現(xiàn)了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)。將基于自適應(yīng)的SILTP算子的運動檢測算法成功運用到了開發(fā)的系統(tǒng)中進行運動檢