基于OpenCV視頻監(jiān)控的海事監(jiān)管技術(shù)研究.pdf

1、內(nèi)河航運(yùn)作為我國現(xiàn)代綜合運(yùn)輸體系的重要組成部分，是我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力之一。隨著內(nèi)河船舶數(shù)量的快速增長，通航密度越來越大，對(duì)于內(nèi)河渡船，由于船體小、載員數(shù)量少，超載、霧航、偏航等違規(guī)航行情況時(shí)有發(fā)生，從而極易導(dǎo)致撞船、沉船等交通事故。目前渡船安全監(jiān)管是內(nèi)河海事監(jiān)管體系的重要監(jiān)管方向，加強(qiáng)渡船監(jiān)控、管理和違法取證的力度，提高監(jiān)管的技術(shù)手段成為了迫切的需求。
　　計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)備受關(guān)注的前沿課題，隨著計(jì)

2、算機(jī)視覺技術(shù)的成熟發(fā)展，智能視頻監(jiān)控技術(shù)在交通管理中的應(yīng)用越來越廣泛，起到了提升科學(xué)化管理水平、節(jié)約人力成本和減少交通事故等作用。本文提出了基于OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫的內(nèi)河渡船超載監(jiān)管系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)渡船乘客超載監(jiān)管，強(qiáng)化內(nèi)河海事監(jiān)管體系。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)視頻圖像的預(yù)處理。完成了OpenCV視覺庫的配置，通過OpenCV將視頻流分割成視頻幀圖像，對(duì)視頻幀圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過灰度化，直方圖均衡化，圖像降噪，圖像形態(tài)學(xué)處

3、理等過程，得到質(zhì)量改善后的圖像。
　　(2)改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別檢測(cè)算法。分析對(duì)比了常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法和背景建模方法，根據(jù)實(shí)際檢測(cè)場景中存在光線變化、目標(biāo)遮擋等影響因素，設(shè)計(jì)了將三幀差分法、背景差分算法和混合高斯背景建模算法相結(jié)合的目標(biāo)檢測(cè)算法。
　　(3)改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。分析了本系統(tǒng)目標(biāo)跟蹤算法的難點(diǎn)，通過對(duì)KalmanShift跟蹤算法進(jìn)行充分的研究，將它與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)的思想融合，實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的KalmanS