文档介绍：摘要频监控在理论和应用上都面临着很多难题。国内外大批学者投身于该领域进行探计算机智能视频监控是计算机视觉领域一个重要的应用方向和备受关注的前沿课题,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技术的结晶。计算机智能视频监控是在不需要人为干预情况下,利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为,得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释,从而指导和规划行动。简单的视频监控系统已经广泛应用于社会生活的各个方面,但计算机智能视索和研究,并且取得了大量的成果。本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究。主要内容包括运动目标检测和提取,运动目标跟踪等。本文首先对目标检测技术进行了研究,主要包括光流场方法、瞬时差分法和背景模型法。其次,对图像分割方法进行了总结分类,研究了图像分割的各种传统方法并给出了图像分割的度量。在研究已有目标检测和图像分割方法的基础上,提出了一种适合于复杂背景多运动目标检测与提取的新方法。接着,本文对目标跟踪方法进行了总结分类。经过分析指出,目标位置预测是快速稳定的进行目标跟踪的一项关键技术。研究了已有的几种目标预测技术,并将其用于缩小目标匹配的搜索范围,提高了目标跟踪的速度。最后,提出了一个视频序列运动目标检测与跟踪的算法。关键词:运动目标检测;图像分割;目标跟踪;对称差分:滤波器西北工业大学硕士学位论文摘要
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研究背景及意义第一章绪论觉和应用研究学者适时提出新一代监控一视频监控的概念。视频监控在不需要人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沿课题。伴随网络技术和数字视频技术的飞速发展,监控技术正向着智能化、网络化方向不断前进。监控系统功能日益强大,但是目前大部分系统依然需要工作人员不问断地监视分析场景内的活动,日夜值守,工作量繁重。因此计算机视为干预情况下,利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为,从而既能完成目常管理又能在异常情况发生时及时做出反应。计算机视频监控系统不仅符合信息产业的未来发展趋势,而且代表了监控行业的未来发展方向,蕴藏着巨大的商机和经济效益,受到学术界、产业界和管理部门的高度重视。近年来,各行各业对视频监控需求不断升温。生活中有小区安全监控,电讯行业有基站监控,银行系统有柜员机监控,林业部门有火情监控,交通方面有违章、流量监控等等。从功能上讲,视频监控可用于安全防范、信息获取和指挥调度等方面。虽然监控摄像机已经广泛地存在于银行、商场、停车场和交通路口等,但现有的视频监控系统,通常只是录制视频图像,用来当作事后证据盿”挥谐浞址⒒邮凳敝鞫募嗫刈饔谩H绻韵钟械氖悠导嗫叵低臣右愿进,实现对被监控目标的自动检测与提取、识别、跟踪、运动分析与理解,则可以节省大量的人力物力资源,极大的方便社会生活的各个方面。因而研究智能视频监视技术有着重要的理论与现实意义。西北工业大学硕士学位论文
。的目标是为未来城市和战场监控开发一种自动视频线性模型定位、基于扩展卡尔曼滤波器的车辆跟踪算法⑷说脑硕泳跫嗫基目前,对计算机视频监控的研究与应用方兴未艾。计算机视频监控是利用计算机视觉和图像处理的方法对图像序列进行运动检测、目标分类、目标跟踪以及对监视场景中目标行为的理解与描述。其中,运动检测、目标分类、目标跟踪属于视觉中的低级和中级处理部分,目前困难较大。年至年,在美国国防高级研究计划局资助下,卡内基梅隆大学、戴维芯恐行牡燃讣抑芯炕购献鳎:涎兄屏艘恢质理解技术,主要应用于未来战争中人力监控费用昂贵、环境危险或者人力监控无法实现等的场合。不但能进行一般性的军事安全监控,如军事基地、军械弹药库和边海防线的监控;而且能够进行局部战场的实时监控,如敌方军力部署及调动情况等。英国雷丁大学已开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究。隡等公司也正逐步将基于视觉的手势识别接口应用于商业领域中。大学的实时视觉监控系统不仅能够定位人和分割出人的身体部分,而且通过建立外观模型来实现对多人的跟踪,可以检测和跟踪室外环境中的人,并对他们之间简单的交互进行监控。国外的研究还有多传感器监控,使用多个传感器对某一地区协同监控;以及飞行器监控,如对从热气球上拍摄的视频图像进行分析和处理。目前在国内的研究机构中,中国科学院北京自动化研究所模式识别国家重点实验室的视觉监