面向水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控的多運(yùn)動(dòng)魚(yú)體目標(biāo)檢測(cè)算法研究.pdf

1、視頻分析已成為推動(dòng)水產(chǎn)養(yǎng)殖信息化和智能化的重要技術(shù)手段，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是進(jìn)行魚(yú)體跟蹤、行為識(shí)別、異常行為檢測(cè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文面向室內(nèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控視頻下的運(yùn)動(dòng)魚(yú)體目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，研究基于背景建模的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。
　　研究分析了基于混合高斯模型背景建模法（GMM算法）和基于局部二值紋理背景建模法（LBP算法）的基本原理，具體包括單高斯模型、多高斯混合模型、LBP及其衍生算子。針對(duì)單目全局室內(nèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖視頻監(jiān)控的實(shí)際問(wèn)題，討論了水面雜波、

2、反光、照明變化等因素對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法帶來(lái)的挑戰(zhàn)。
　　開(kāi)展了面向水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控場(chǎng)景的背景建模算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)研究工作。重點(diǎn)考察和論證了GMM與LBP算法的適用性，細(xì)致分析了水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控場(chǎng)景下各模型參數(shù)對(duì)混合高斯背景建模法和基于LBP及其衍生算子背景建模法的影響，同時(shí)考慮了不同顏色空間分量的作用。建立了魚(yú)類(lèi)養(yǎng)殖監(jiān)控場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，用于進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的客觀評(píng)價(jià)。
　　針對(duì)目標(biāo)完整度缺失、存在鬼影，以及水面強(qiáng)光反射噪聲干擾等問(wèn)題，對(duì)原X