
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文檔簡介
1、智能視頻監(jiān)控是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個新興的應(yīng)用方向和備受關(guān)注的前沿課題,相對于傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng),智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有監(jiān)控能力強(qiáng)、安全隱患少,節(jié)省人力物力資源的優(yōu)點(diǎn)。它在交通、銀行、賓館、商場等重要場所的監(jiān)控中有廣泛的應(yīng)用前景。 本文旨在設(shè)計攝像頭靜止情況下的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng),在分析現(xiàn)有成果的基礎(chǔ)上,對運(yùn)動目標(biāo)的檢測和識別的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn)和實(shí)現(xiàn)。主要內(nèi)容如下: (1)本文采用基于背景模型的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法,對傳統(tǒng)混合高
2、斯模型進(jìn)行改進(jìn)。第一,簡化背景模型建立和初始化過程,擴(kuò)展運(yùn)動目標(biāo)檢測方法的應(yīng)用范圍。第二,建立S和V分量混合模型,增加目標(biāo)檢測的精確度。第三,借鑒幀間差分法的思想,通過設(shè)置循環(huán)計數(shù)器和動態(tài)設(shè)置學(xué)習(xí)率的方法對變化的背景區(qū)域進(jìn)行重建,解決背景突變的問題。 (2)針對初步提取的運(yùn)動目標(biāo)中存在的影響目標(biāo)特征提取的噪聲問題,本文中采用中值濾波和形態(tài)學(xué)濾波結(jié)合的辦法去掉背景噪聲。對于前景中存在的陰影,本文在RGB色彩模型的基礎(chǔ)上提出一種陰影
3、檢測算法來檢測陰影區(qū)域。 (3)為了應(yīng)對場景中存在多目標(biāo)情況,本文采用8連通域檢測,對目標(biāo)像素做分組標(biāo)記,同時去掉非目標(biāo)噪聲區(qū)域。針對目標(biāo)區(qū)域描述的問題,本文提出了一種套接多邊形邊界的算法來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的套接矩形和圓形的算法,該算法能夠更準(zhǔn)確的描述運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域,提高提取目標(biāo)特征的精確度。 (4)在運(yùn)動目標(biāo)識別的過程中,本文提出采用目標(biāo)邊緣的不變矩特征構(gòu)建特征向量,并通過目標(biāo)特征向量之間的歐氏距離來進(jìn)行識別。這樣,在保留不變矩
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