文档介绍：成都理工大学
硕士学位论文
智能视频监控中运动目标识别技术的研究
姓名:周禄
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:苗放
20090501
摘要
智能视频监控中运动目标识别技术的研究
作者简介:周禄,男,1983年12月生,师从成都理工大学苗放教授,2009年06
月毕业于成都理工大学计算机应用技术专业,获得工学硕士学位。
摘要
在公共安防领域,视频监控发挥着越来越重要的作用。目前,视频监控正在朝
数字化、网络化和智能化三个方向发展,由于编码格式的快速发展,以及监控前端
设备的发展,数字化和网络化已经发展的比较成熟,而智能化却一直没有得到大规
模的应用和部署,传统的视频监控模式,只能单纯的接收视频内容,监控人员必须
将全部注意力集中在视频内容上,由于人的精力有限,监控人员长时间盯着监视器
时注意力会下降,异常事件经常发生漏报,使得传统的监控方式陷入“眼观六路,
熟视无睹”的困境;总之,目前的视频监控是离不开人的高度参与。基于这种状况,
智能视频监控是一个发展趋势,是视频监控系统发展的必由之路。
智能视频监控的智能性体现在它能通过图像分析,自动识别异常事件,减轻了
安防监控人员的工作量,减少了对异常事件的漏报和误报。在静止背景下,大多异
常事件都是由于运动目标造成的,因此,视频画面中的运动目标的检测、跟踪和识
别是智能视频监控中的关键性技术。
运动目标的识别属于计算机视觉领域的研究范畴,有着巨大的理论价值和经济
价值。运动目标的检测、跟踪和分类又是运动目标行为识别的前提,要识别监控图
像中运动目标的行为,必须解决这三大问题。
本文在运动目标检测方面,在原有算法的基础上提出了一种自定义防区的运动
目标检测算法,有效地解决了检测算法中存在的效率问题,能有效的屏蔽噪声的影
响,并且讨论了阴影消除方面的问题;在跟踪算法方面,使用卡尔曼滤波器预测运
动目标下一帧的位置,经过计算后,可实现多目标的跟踪,并提出了一种基于目标
顶端的多目标跟踪算法,是一种改进的基于区域的多目标跟踪算法,这种方法不仅
简单实用,而且能有效的处理遮挡问题;在运动目标分类方面,介绍了一种基于多
特征融合的目标分类方法,使用运动目标的速度、面积和宽高比识别出交通监控中
I
成都理工大学硕士学位论文
常见的三种角色,行人、汽车和自行车。在此基础上给出了运动目标简单的行为识
别的基本方法,并讨论了汽车超速、逆向行驶和行人徘徊方面的具体实现方法。
关键词:目标检测目标跟踪目标识别卡尔曼滤波高斯背景模型
II
Abstract
Research on Technology of Moving Object
Recognition in Intelligent Visual Surveillance
Introduction of the author: Zhou Lu, Male, was born in December, 1983, whose
tutor was Professor Miao Fang. He graduated from Chengdu University of Technology in
Computer Application Technology major and was granted the Master Degree in June,
2009.
Abstract
In the field of public security, video surveillance is playing an increasingly important
role. Recently, video surveillance has three developing directions--digital, networked and
intelligent, encoding format and as a result of the rapid development of front-end
equipment, digital working have developed more mature except intelligent.
Traditional video surveillance can only receive video content, and security personnel
must focus on it. Human's energy is limited, so people's attention will decline