智能視頻監(jiān)控中多視頻流處理的研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計算機視覺的一個分支，利用計算機視覺和圖像處理的方法對圖像序列進行運動目標檢測、運動目標分類、運動目標跟蹤以及對監(jiān)控場景中目標行為的描述與理解。在生產、安防、軍事、交通等領域都有廣泛地應用。
　　 現(xiàn)在的監(jiān)控系統(tǒng)是在一臺服務器上顯示來自多個攝像機的視頻流，但沒有做到綜合多個視頻流信息的智能處理。對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實質性研究處于只對一個視頻流分析、理解、處理的狀態(tài)。所以傳統(tǒng)的智能監(jiān)控技術必須有新的改變才能取得更好的

2、實際應用效果，本文就針對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中處理多個視頻流的問題從圖像工程這個角度進行了研究，入手點在于提升圖像工程算法處理大量視頻流的能力和速度并做到跨視頻流識別。結合前人的研究成果給出了一些適合處理多視頻流的方法。
　　 首先，本文對經典的智能視頻監(jiān)控技術進行了分析。包括其中的一些廣泛使用的算法，分析了這些方法的優(yōu)點和缺點，為下一步的改進打下了基礎。
　　 接著從視頻處理的第一步開始進行改進，給出了灰度范圍準則、局部差

3、別準則雙準則判斷噪聲類型，動態(tài)改變?yōu)V波結構的預處理方法，該方法具有中值濾波和小波濾波的雙重優(yōu)點，速度較快適合多視頻流的實時預處理。
　　 然后，因為在運動目標檢測環(huán)節(jié)中多視頻流環(huán)境的要求和具體應用環(huán)境的差異，所以給出了兩種處理方法。一種是模擬人類的記憶過程，讓當前視頻流信息和歷史視頻流共同為檢測做出貢獻，實驗證明這種方法算法復雜度低，效果優(yōu)于時域差分方法；另一種是適用于監(jiān)控生產的基于靜態(tài)背景庫的方法，該方法把數(shù)據庫的思想與運動目

4、標檢測技術有機的結合起來為智能視頻技術的發(fā)展提供了新的思路。實驗證明這種方法特別適合生產監(jiān)控，對于非突變的環(huán)境有很好的適應能力，在監(jiān)控環(huán)境比較惡劣的情況下也能有效的監(jiān)控目標。同時討論了關注度不高但對后續(xù)處理影響較大的運動目標漏檢問題。并用經典方法和改進經典方法對該問題進行了處理，實驗證明比較有效地降低了漏檢率。
　　 最后，在多視頻流處理中要達到跨視頻流的目標識別，必須有在不同的視頻流中都比較穩(wěn)定的視覺特征。本文把計算機視覺另一