運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測在銀行視頻集中監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)是當(dāng)前普遍采用的安防系統(tǒng)，具有實(shí)時(shí)性、直觀可視性、以及能夠?qū)ν话l(fā)事件的過程進(jìn)行及時(shí)的監(jiān)視和記錄等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛的應(yīng)用在銀行、機(jī)場、交通路口等重要區(qū)域。目前隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、視頻壓縮技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)越來越智能化，向著少人值守甚至是無人值守的方向發(fā)展。其中計(jì)算機(jī)視覺中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測技術(shù)就能夠很好的促進(jìn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化。
　　論文介紹了幾種當(dāng)前常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，分析了上述幾種方法各自

2、的優(yōu)缺點(diǎn)，并針對視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性特點(diǎn)，對這幾種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法進(jìn)行了篩選。通過實(shí)驗(yàn)測試了其中的三幀差法和混合高斯模型法的檢測效果，并總結(jié)了這兩種方法的適用場景及特點(diǎn)，在試驗(yàn)的基礎(chǔ)上通過分析提出了一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。
　　改進(jìn)后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法以混合高斯模型為基礎(chǔ)，將改進(jìn)的三幀差法的檢測結(jié)果應(yīng)用到混合高斯模型的背景更新中來提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。首先，利用最大類間方差法對三幀差法的閾值分割部分進(jìn)行改進(jìn)，采用改進(jìn)后的自

3、適應(yīng)閾值取代固定閾值對圖像進(jìn)行分割，使三幀差法的檢測結(jié)果得到優(yōu)化。然后，將三幀差法的檢測結(jié)果應(yīng)用到混合高斯模型，根據(jù)三幀差法的檢測結(jié)果與算法整體輸出結(jié)果的比較關(guān)系，及時(shí)調(diào)整混合高斯模型的背景更新速率。并且傳統(tǒng)的混合高斯模型的背景更新是將當(dāng)前幀的整幅圖像應(yīng)用到背景模型的更新中，這可能將圖像中的運(yùn)動(dòng)部分也更新到背景中，影響背景模型的準(zhǔn)確性，本文采用帶掩碼的背景更新法對背景進(jìn)行選擇性更新，從而使背景模型的更新更加準(zhǔn)確。文章還對光照突變情況下的

4、背景更新進(jìn)行了分析，并提出一種簡單有效的更新方法，快速更新到光照變化后的場景。最后還對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測過程中存在的陰影進(jìn)行了處理，最終取得了較好的檢測效果。通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)，改進(jìn)后的算法耗時(shí)較少，具有良好的實(shí)時(shí)性，能夠適用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)。
　　在論文的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的應(yīng)用部分，對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測結(jié)果向監(jiān)控中心的實(shí)時(shí)上報(bào)及監(jiān)控中心收到報(bào)告后的展示方法進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)，包括檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后的上報(bào)頻率、對同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)多次上報(bào)的處理、監(jiān)控中心對于上報(bào)視