文档介绍：耐法要摘广泛应用于国防建设、交通管制、智能保安等需要实时监控的场所。现有的大多数视频算滤视频监控系统以其直观、方便、信息内容丰富而成为现代安防系统发展的主流,被监控系统仍依赖于监控人员的现场操作,造成了人力资源的浪费,也影响了整个工作系统的效率。因此,研究智能视频监控系统中的关键技术并提高智能视频监控系统的性能具有重要的意义。运动目标检测与跟踪是视频监控系统中一个重要组成部分,对计算机视觉的其他研究领域有着重要的推动作用。因此如何实现对运动目标实时、稳定和有效地检测与跟踪,是一个需要关注和研究的重要问题。本文在目前该领域研究成果的基础上,系统研究了智能视频监控中人体目标的检测,分割和跟踪方面的理论和方法。在运动目标检测算法中,详细介绍了几种常用的目标前景检测方法,并对它们的检测性能进行了评价。在运动人体目标的定位与分割方面,以人体的头部研究为出发点,针对人体头部运动信息的轮廓近似圆形的特征,结合绰牒蚏惴ǎ进行多圆检测来实现多目标头部的定位,进而较快地确定人体目标的准确位置。在目标跟踪算法中,针对目前偎惴ù嬖诘奈侍猓疚奶岢隽瞬捎媚标的颜色信息、纹理信息和运动信息的改进和偎惴ǎ傩Ч得到较大改进。针对单个目标运动时姿势的显著变化,本文在机器学习理论知识的基础上,提出了一种基于狈酵继卣鳌直方图特征和狈酵继卣鞯陌爰喽学习对单目标进行跟踪的方法,使跟踪效果更具鲁棒性。波踪位定部头测检标键关大连理工大学硕士学位论文跟目词一
.蝐,疭琇—篗;;基于视频图像的运动目标检测与跟踪算法研究,.瑄—.,瑃.,’.,.,;
视觉和应用研究者提出新一代监控一视频监控的概念【浚嗫卦诓恍枰H宋8稍で榭绪论引言泛的发展,其中智能化的视频监控系统是近年来计算机视觉领域的一个备受关注的前沿随着视频分析技术及人工智能技术的发展,从图像处理与模式识别发展起来的计算机视觉在近三十年得到了突飞猛进的发展。尽管目前计算机视觉的理论发展仍然不够成熟,但已经得到了广泛的应用,在智能视频监控系统、机器人视觉导航、医学辅导诊断、工业机器人视觉系统、地图绘制,物理的三维重建与识别、智能人机接口等领域得到广课题。从图像处理与模式识别发展起来的计算机视觉研究方向主要是如何利用二维投影图像恢复三维景物世界。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率、运动学与三维重构的视觉计算理论,它的理论基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率与随机过程、图像处理、人工智能等。计算机视觉要达到的最终目的是实现计算机对三维景物世界的理解,即实现人类视觉系统的某些功能。视频图像是对客观事物形象、生动的描述,是直观而具体的信息表达形式,是人类最重要的信息载体。人类主要通过视觉感知外界信息,据统计,人类对外界信息的感知有%以上是通过视觉得到的。在今天的信息社会,随着网络、通信和微电子技术的快速发展和人民物质生活水平的提高,视频监控以其直观方便和内容丰富等特点日益受到人们的青睐,监控产品也正经历着从最初的模拟化走向数字化、网络化、智能化的革命。视频监控是实施安全监控的重要技术手段,它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。它涉及信号与视频处理、通信和计算机视觉等多个学科的研究领域。视频通信、处理和理解是视频监测技术的三大核心技术。尽管成像设备、视频压缩、通信以及数据存储等方面的技术发展迅速并且日趋成熟,监控系统功能日益强大,但是视频内容的分析和理解工作目前仍然主要依靠人工完成,工作量繁重,因此计算机下,利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍摄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,从而既能完成日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,蕴含着巨大的商机和经济效益,受到了学术界、产业界和管理部门的高度重视。大连理工大学硕士学位论文
视频监控相关研究年,肿手薽甅和谭铁牛组织的视觉监控专题讨论会Ⅳ琁计算机视频监控是指通过摄像头采集监控区域的图像,然后将视频信号通过相应的传输网络同轴电缆、光纤、无线或以太网等,传到指定的监控中心或是监控点,进行存储、显示、分析。具体分析过程是利用计算机视觉和图像处理方法对图像序列进行运动检测、运动目标分类、运动目标跟踪以及监视场景中目标行为的理解与描述。运动检测、目标分类和目标跟踪属于视觉中的低级处理部分,行为理解与描述则属于视觉中的高级处理部分。运动检测、目标分类与跟踪是视频监控中研究最多的三个问题,而行为理解与描述则是近年被广泛关注的研究热点。它是指对人的运动模式进行分析和识别,并用自然语言等加以描述。下面对视频监控系统有关发展状况及主要理论做简要概述。国内外研究现状智能视频监控是多学科交叉的前沿研究领域,并且