文档介绍：猷易蔫舞净拨夫哆学位论文智能视频监控技术及其应用研究塾望盥竺望璺芾菟人壤璺垡竺望李赢韬指导教师姓名:申请学位级别:学位授予单位:学位授予日期:吴谨教授武汉科技大学信息科学与工程学院答辩委员会主席:评阅人:分类号:密级:论文定稿日期:王典洪教授柴利教授
论文作者签名:.杰盘趣一一日期:趁袒论文作者签名:李益轾露蓉爹. 至望武汉科技大学研究生学位论文创新性声明研究生学位论文版权使用授权声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门凑铡段浜嚎萍即笱Ч赜谘芯可宦畚氖章工作的规定》执行徒宦畚牡母从〖偷缱影姹荆市砺畚谋徊樵暮徒柙模同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。指导教师签名:日
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摘要硕士学位论文第传统视频监控系统只能实时监视以及存储回放,不具备智能化的功能,随着实际中应用需求的改变,这种视频监控系统已经不能满足现实需求,因此需要开发智能视频监控系统。智能视频监控技术涵盖了数字图像处理、计算机视觉、模式识别、多媒体技术、人工智能等多个领域的知识,视频图像中的运动目标检测与运动目标跟踪是智能视频监控的基础。本文正是基于这样的背景下展开的,首先对智能视频监控系统的基本原理、运用的一些技术、功能与应用进行了概述;然后讨论了智能视频监控系统中要使用的一些方法与图像处理知识;接着探讨了智能视频监控中的运动检测的基本原理以及常用的三种运动检测算法:光流法、时间差分法、背景差分法,并基于混合高斯背景模型提出了两种改进型背景建模方法:自适应学习率的混合高斯背景模型和基于三帧差分法的混合高斯背景模型算法,同时对这几种方法进行了实验比较;然后介绍了智能视频监控系统中的目标跟踪方法:均值漂移、卡尔曼滤波、粒子滤波算法,同时提出了两种改进的运动目标跟踪算法:基于联合特征的跟踪算法以及基于与粒子滤波的跟踪算法,并对前面提到的跟踪算法以及改进的跟踪算法进行实验仿真,对它们的跟踪效果进行了对比;最后结合平安城市视频监控系统讲述了智能视频监控系统在现实当中的应用。关键词:智能视频监控;运动目标检测;运动目标跟踪;均值漂移算法;
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武汉科技大学硕士学位论文录目第摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯相关技术简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文的主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章智能视频监控及图像处理相关知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯智能视频监控系统概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第三章智能视频监控中运动目标检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.,运动目标检测概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..光流法运动目标检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.时间差分法运动目标检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.背景差分法运动目标检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯背景建模方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.〔⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章智能视频监控中目标跟踪算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯