基于內(nèi)容的監(jiān)控視頻檢索算法研究.pdf

1、視頻監(jiān)控是通過(guò)攝像頭來(lái)獲取一定區(qū)域的視頻圖像信息,以實(shí)現(xiàn)對(duì)進(jìn)入該區(qū)域范圍內(nèi)的目標(biāo)及其行為動(dòng)態(tài)進(jìn)行監(jiān)督的目的。目前,視頻監(jiān)控已經(jīng)日益廣泛地應(yīng)用在國(guó)計(jì)民生的多個(gè)領(lǐng)域中,如安防、交通、軍事等。視頻監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生了海量的視頻文件,由于視頻文件數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、表現(xiàn)形式多樣化,人們使用傳統(tǒng)的基于文本標(biāo)記的瀏覽和檢索方式來(lái)訪問(wèn)監(jiān)控視頻,無(wú)論在時(shí)耗和精度上都很難滿足實(shí)際工作的需求。針對(duì)這一問(wèn)題,本文對(duì)一種高效的瀏覽、檢索監(jiān)控視頻的算法即基于內(nèi)容的監(jiān)控

2、視頻檢索算法展開(kāi)研究。
　　本文在研究基于內(nèi)容的視頻檢索算法基本理論的基礎(chǔ)上,結(jié)合視頻監(jiān)控場(chǎng)景的特點(diǎn)和人們的檢索需求,重點(diǎn)對(duì)鏡頭分割、關(guān)鍵幀提取、關(guān)鍵幀檢索匹配等視頻檢索中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。主要的研究?jī)?nèi)容如下文所述:
　　(1)研究分析基于內(nèi)容的視頻檢索算法的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展前景,回顧、展望該領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外發(fā)展動(dòng)態(tài),對(duì)其基礎(chǔ)理論知識(shí)和一些常用的檢索算法進(jìn)行研究分析。
　　(2)結(jié)合視頻監(jiān)控場(chǎng)景的特點(diǎn)和實(shí)際需要,研究提出了

3、一種基于灰度變化檢測(cè)的鏡頭分割算法。通過(guò)設(shè)定虛擬檢測(cè)線,統(tǒng)計(jì)計(jì)算虛擬檢測(cè)線路徑上灰度變化來(lái)確定鏡頭的開(kāi)始;計(jì)算目標(biāo)前景總灰度值,當(dāng)其減小到一定值時(shí),鏡頭結(jié)束。以此獲得一個(gè)完整的鏡頭。
　　(3)研究關(guān)鍵幀提取方法,在提取監(jiān)控視頻鏡頭關(guān)鍵幀時(shí),首先合理的選取第一個(gè)關(guān)鍵幀,再統(tǒng)計(jì)邊緣方向直方圖、計(jì)算幀間差來(lái)更新、獲取其余的關(guān)鍵幀。
　　(4)研究關(guān)鍵幀的檢索匹配算法,研究提出一種基于邊緣方向直方圖相關(guān)性匹配的圖像檢索算法。對(duì)圖像

4、進(jìn)行去噪、提取邊緣后,計(jì)算獲取邊緣方向直方圖,等級(jí)化排列直方圖構(gòu)成特征向量。再使用斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)公式計(jì)算圖像特征向量間的相關(guān)系數(shù)作為衡量圖像間相似性的指標(biāo)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)算法的有效性、可靠性進(jìn)行驗(yàn)證。
　　(5)鑒于人們常關(guān)注監(jiān)控視頻中目標(biāo)的顏色、形狀信息,研究了一種綜合使用顏色特征和形狀特征的關(guān)鍵幀匹配算法并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的性能。
　　最后,結(jié)合網(wǎng)站開(kāi)發(fā)相關(guān)技術(shù)和本文研究的算法,研究開(kāi)發(fā)一個(gè)在線的監(jiān)控視頻檢索系統(tǒng),用戶可