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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子技術(shù)的迅速發(fā)展,視頻監(jiān)控技術(shù)在人們生產(chǎn)生活的各個方面得到了廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控技術(shù)存在很多局限性,如需要大量的監(jiān)控人員、報(bào)警精確度不高、響應(yīng)速度慢等缺陷。而智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)最大的優(yōu)勢就是在保證監(jiān)控性能的基礎(chǔ)上將人力解放出來,減少了雇傭大量監(jiān)控人員所投入的人力物力,提高了報(bào)警精度及響應(yīng)速度。
本文探討了一種基于OpenCV的新型智能視頻監(jiān)控系統(tǒng),主要研究了智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的幾個關(guān)鍵技術(shù):視頻運(yùn)動目標(biāo)的檢
2、測、視頻運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤和人臉檢測。
在監(jiān)控場景中監(jiān)控人員關(guān)注的一般是運(yùn)動的目標(biāo),并且場景中的異常情況大都以運(yùn)動的形式表現(xiàn)出來,為了在視頻中準(zhǔn)確的檢測出運(yùn)動目標(biāo)并將其從背景中分離出來,本文研究了視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù),主要包括以下方面:討論了輪廓的理論意義和Freeman鏈碼求解方法,Harris角點(diǎn)的概念及在視頻監(jiān)控領(lǐng)域中的意義,研究了差分運(yùn)動分析方法和背景減除法。
視頻運(yùn)動跟蹤技術(shù)可自動跟蹤場景中運(yùn)動的人或物體,并實(shí)
3、時產(chǎn)生可靠的報(bào)警信息,從而提高監(jiān)控系統(tǒng)的工作效率,為此本文重點(diǎn)研究了mean-shift算法,Kalman濾波器算法,運(yùn)動模板和光流法,給出了方法的具體實(shí)現(xiàn)并在軟件原型系統(tǒng)中驗(yàn)證了算法。
人臉檢測就是在一幅圖像或視頻中判斷是否有人臉,是人臉識別的第一個步驟。人臉識別是一種重要的生物特征識別技術(shù),與其他身份識別方法相比,人臉識別具有直接、友好和方便等特點(diǎn)。本文介紹了三種人臉檢測的基本方法,詳細(xì)介紹了本文使用的基于級聯(lián)分類器的人臉
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