文档介绍：武汉理工大学
硕士学位论文
智能视频监控中运动目标检测技术研究
姓名:陈勇
申请学位级别:硕士
专业:通信与信息系统
指导教师:郭金旭
20071101
摘要计算机智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前言课题,是计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别、人工智能等多学科高科技的结晶。运动物体视觉分析作为智能监控中的一项核心技术,它包括运动物体检测与提取、物体分类、事件检测、行为识别和分析等,而运动物体检测与提取又是其中的基础和关键。在运动物体检测与提取中,阴影的存在会导致物体的错误分类或者使不同物体相互融合,为后续的高级处理带来错误的结果,导致不能够很好的跟踪物体以及对物体的行为进行理解和描述。本文在总结和分析了国内外相关研究的基础上,分别在前景区域检测与提取、运动物体的阴影检测与去除及目标跟踪技术三个方面作了一定的研究:在前景区域检测与提取中,讨论各种常用的背景提取方法原理时,着重分析了混合高斯背景建模方法,指出减背景技术中存在分割阈值难以合理选取的不足。选用混合高斯前景建模的方法来实现运动目标检测,从而避开分割阈值难以选取这一难题。为了防止漏检,本文改进了混合前景建模方法,增加了判断为前景点的条件并与原有条件采用“或”策略,所以也产生了部分假前景,但经过精心的后处理,获得的前景图不仅好于处理前,而且也明显优于混合高HSVHSVHSV结果证明了该方法的有效性和实时性。在运动目标跟踪方面,讨论了跟踪算法的原理,分析了初始窗口的大小对于概率分布图的影响。在利用相关文献提出的加权直方图改善概率分布图的同时,为了彻底消除非运动区域亦具有概率分布值的影响,本文提出了一种利用二值化前景图进一步修正概率分布图的改进算法。关键词:智能视频监控,运动目标检测,阴影检测,跟踪斯背景建模再采用减背景技术获得的前景图。在阴影检测与去除方面,首先介绍了本文阴影检测中用到的相关理论基
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。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含基他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑一,
1课题研究的背景和意义界各国政府和学者已开始密切关注新一代的监控技术