2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、目前,基于靜態(tài)單幀圖像的監(jiān)控模式主要應(yīng)用于監(jiān)控點(diǎn)分布較廣、實(shí)時性要求不高與不需要連續(xù)監(jiān)控的應(yīng)用場景中。其中,監(jiān)控圖像中的感興趣區(qū)域(RegionofInterest,ROI)提取與目標(biāo)檢測是實(shí)現(xiàn)監(jiān)控智能化的關(guān)鍵。與基于連續(xù)視頻序列分析的監(jiān)控模式相比,由于靜態(tài)單幀圖像中未包括目標(biāo)的運(yùn)動信息且場景各異,傳統(tǒng)的基于運(yùn)動檢測的目標(biāo)提取與檢測方法難以適用,加大了監(jiān)控場景中ROI提取與目標(biāo)檢測的難度。為此,研究適應(yīng)場景變化的ROI提取與目標(biāo)檢測方法

2、具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價值。
  本文針對靜態(tài)單幀圖像監(jiān)控模式,圍繞監(jiān)控圖像中重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域分割、ROI提取與目標(biāo)檢測識別三方面進(jìn)行研究,以獲得滿足智能監(jiān)控更為可靠和實(shí)用的方法。
  在重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域提取方面,結(jié)合重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域的特點(diǎn),提出了一種基于改進(jìn)邊緣檢測的重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域提取方法。首先通過引入快速小波變換去除光照、燈光等噪聲對重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域的影響。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)監(jiān)控中心區(qū)域的概念,提出一種有效的重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域邊緣像素點(diǎn)采樣方法

3、,并建立邊緣像素點(diǎn)評價方法,進(jìn)一步去除了偽邊緣像素點(diǎn);最后,采用最小二乘法擬合重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域的邊緣像素點(diǎn),獲得重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域的邊緣。提出的算法運(yùn)算量較小,且具有較高的精確度,能夠較為準(zhǔn)確地提取出圖像中的重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域。
  在ROI提取方面,針對在噪聲與背景差異大于前景目標(biāo)與背景差異時,基于顏色差異的方法無法正確提取出ROI的問題,提出了基于背景概率統(tǒng)計模型的ROI提取方法,實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域前景和背景的分離。在此基礎(chǔ)上,引入分塊統(tǒng)計的思

4、想來抑制背景噪聲,從而提高了ROI提取的準(zhǔn)確性。
  在多目標(biāo)檢測識別方面,給出了基于目標(biāo)特征的級聯(lián)檢測算法。通過選取不同目標(biāo)之間具有明顯差異的輪廓特征量,建立基于模糊C均值聚類算法的輪廓特征檢測器,實(shí)現(xiàn)物體目標(biāo)和人體目標(biāo)的粗分;進(jìn)一步根據(jù)目標(biāo)的感興趣區(qū)域之間的顏色差異建立顏色特征檢測器,實(shí)現(xiàn)物體目標(biāo)和人體目標(biāo)的正確識別。
  最后,結(jié)合提出的重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域分割提取、ROI提取及目標(biāo)檢測算法,利用典型室內(nèi)外監(jiān)控場景圖像,進(jìn)行了

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