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文檔簡介
1、隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的迅速普及,計算機視覺正逐漸為大眾所熟知,特別是計算機視覺領(lǐng)域的運動目標(biāo)檢測與定位技術(shù),近年來受到越來越多的重視,已廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、入侵檢測、無人駕駛汽車等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要較多的人工參與,無法應(yīng)對越來越復(fù)雜多變的監(jiān)控環(huán)境,而基于視頻圖像的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)不需要或者只需要很少的人工參與,可以同時對多個場景進行監(jiān)控,能夠在極短的時間內(nèi)分析、發(fā)現(xiàn)監(jiān)控中的異常行為并實時發(fā)出告警。
本文對視頻監(jiān)控中的核心
2、目標(biāo)檢測技術(shù)進行了深入研究,分析當(dāng)今主流的目標(biāo)檢測算法,并針對具體的應(yīng)用場景,使用了多種目標(biāo)檢測算法構(gòu)建目標(biāo)檢測系統(tǒng),在多臺攝像機上應(yīng)用該系統(tǒng),構(gòu)建了目標(biāo)空間定位系統(tǒng)。本文的主要內(nèi)容有:
1.提出一種基于幀間差分和相似度校驗的多目標(biāo)檢測方法。該方法采用幀間差分法得到差分圖像,經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理得到目標(biāo)輪廓,針對非剛體目標(biāo)形變引起的目標(biāo)分裂等問題,采用多種方法進行合并,通過計算區(qū)域相關(guān)性辨別多目標(biāo),可以快速確定目標(biāo)在圖像中的粗略位置
3、,同時具有較高的運行效率,為目標(biāo)的精確檢測提供位置參考。
2.研究基于可變形部件模型的目標(biāo)檢測算法,在差分算法得到目標(biāo)粗略位置的基礎(chǔ)上,通過使用該算法可以獲得指定類型目標(biāo)的精確位置??勺冃尾考P褪且环N基于目標(biāo)特征統(tǒng)計學(xué)習(xí)的檢測算法,該方法使用 HOG描述子作為模型特征,具有良好的幾何和光學(xué)轉(zhuǎn)換不變性;同時由于形變模型的引入,使得該方法對于物體的非剛體形變具有極好的魯棒特性,特別使用于行人等非剛體目標(biāo)檢測的應(yīng)用場景。
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