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文檔簡介
1、本文以圖書館環(huán)境作為背景設(shè)計(jì)了圖書館智能監(jiān)控系統(tǒng),本系統(tǒng)以軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)為主,以解決人工監(jiān)控的不穩(wěn)定性和監(jiān)控利用率不高的現(xiàn)象,圖書館智能監(jiān)控系統(tǒng)主要包含安全監(jiān)控模塊、閱覽室信息采集模塊、數(shù)據(jù)庫通訊模塊、用戶界面四部分。其中涉及到的研究內(nèi)容和主要算法如下:
1.基于改進(jìn)的背景差分法的異常目標(biāo)檢測。該算法實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控場景內(nèi)異常目標(biāo)的檢測和輪廓提取,在算法的改進(jìn)方面使用了基于背景質(zhì)量評價(jià)體系的背景更新方法和自適應(yīng)閾值的二值化算法,提高了
2、檢測的準(zhǔn)確率和輪廓質(zhì)量。
2.基于 HOG特征值和SVM分類器的人體異常行為識別。該算法實(shí)現(xiàn)對檢測出來的異常目標(biāo)進(jìn)行行為識別的任務(wù),在進(jìn)行特征提取和分類之前本文引入了基于形狀特征的與分類方法,提高了分類的效率和正確率。
3.基于人體局部特征識別的人數(shù)統(tǒng)計(jì)。該算法實(shí)現(xiàn)對閱覽室內(nèi)人體的識別和數(shù)量統(tǒng)計(jì),在人體識別方面為了提高在復(fù)雜環(huán)境條件下的識別效果,本文實(shí)現(xiàn)了基于ROI區(qū)域局部背景更新的目標(biāo)檢測方法和遠(yuǎn)景與近景差異的初步
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