智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中若干檢測與跟蹤算法的研究.pdf

1、隨著電子信息技術、計算機軟硬件技術的不斷發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)在城市化進程中體現(xiàn)出日益重要的價值，其應用早已滲透到政治、軍事、文化、金融、科技等各個領域。智能算法作為視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分，已經(jīng)在安防領域中發(fā)揮了巨大的作用。同時，智能算法也是視頻監(jiān)控系統(tǒng)相比其它形式的監(jiān)控系統(tǒng)具有更高的性價比，更適合現(xiàn)代化發(fā)展的關鍵因素。因而，具有重要的研究意義。
　　 本文圍繞著智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的若干應用，重點研究了火焰檢測、人頭檢測及人

2、體上半身檢測與分割、目標跟蹤等三個方面的問題。論文工作包括:
　　 1.火焰檢測方面，提出了一種新的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的視頻火焰檢測方法。該方法在分析火焰的運動和顏色特征以外，還研究并利用了火焰的閃爍頻率、幾何形狀等時空域特征，并用所獲得的各類特征作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，輸出一個經(jīng)過綜合判斷的結(jié)果。提出了針對快速傅立葉變換的GPU加速算法。所提方法能夠區(qū)分閃爍的車燈與真實的火焰，并獲得了較高的檢測準確率。
　　 2.人頭檢

3、測及人體上半身檢測與分割方面，分別提出了有向梯度直方圖與二維形狀直方圖這兩個特征。在此基礎上，針對人頭檢測，進一步提出了基于貝葉斯決策論的運動與外觀似然的濾波方法;針對人體上半身檢測，進一步提出了結(jié)合能量函數(shù)最優(yōu)化與背景剔除技術的前景對象分割方法。在計算有向梯度直方圖特征上，提出一種基于CUDA的GPU加速算法。所提的人頭檢測方法有效地降低了檢測的誤檢率，而人體上半身檢測與分割方法則能夠準確提取位于前景部分的人體區(qū)域。
　　 3

4、.目標跟蹤方面，提出了一種基于推土機距離與SURF特征點的目標跟蹤算法。提出了把解基于SURF特征點的跟蹤問題規(guī)約到解推土機距離的線性規(guī)劃問題上的思想。另外，提出了分兩階段由粗到精的跟蹤方法和基于貝葉斯概率理論的多個目標對象發(fā)生遮擋時的處理方法。所提跟蹤方法在實際視頻監(jiān)控系統(tǒng)中能夠有效地對多個目標進行長時間跟蹤，并具有較高的魯棒性與可靠性。
　　 本文所提出的三個視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能算法經(jīng)實驗證明是可行的，并且其中的若干思想已經(jīng)和實