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文檔簡介
1、隨著視頻監(jiān)控技術的發(fā)展,視頻監(jiān)控已經從傳統(tǒng)的“看”的階段逐步進入了智能視頻監(jiān)控的方向。智能視頻監(jiān)控技術是將傳統(tǒng)的視頻中人工觀察轉變成為對視頻內容進行自動分析,判斷視頻中的異常行為,起到自動報警的目的。智能視頻技術已經成為視頻監(jiān)控中的重要研究方向。
智能視頻監(jiān)控中,運動對象檢測是識別對象行為的基礎。傳統(tǒng)運動對象檢測算法主要針對背景固定的情況,這樣就導致了實際應用中監(jiān)控場景需固定的缺陷,由此,大大限制了監(jiān)控系統(tǒng)適用范圍。
2、 論文針對該問題,進行了深入研究,即在研究圖像背景生成算法的基礎上,結合圖像拼接、配準方法,設計了相應的軟件系統(tǒng)架構,并針對實際應用提出了一系列的算法以及優(yōu)化方法,以滿足實際應用中充分利用球機視角變化特性,擴大監(jiān)控場景范圍的目的。
論文所述主要研究內容和創(chuàng)新點包括:
(1)闡述了基于運動場景下的運動目標檢測的系統(tǒng)框架,以及系統(tǒng)的軟硬件構成,使用大華球機在一個15米高處設立了面對道路交通情況的實驗環(huán)境,并用微軟的開發(fā)工
3、具VC2010實現(xiàn)了球機配置和運動檢測軟件。針對配置軟件的人工參與過多,配置成功率不高的問題,提出了采用圖像配準作為輔助手段的自動配置算法。
?。?)針對圖像配準和拼接問題,深入研究了圖像配準算法的基本原理和方法,比較了多種圖像配準技術。針對運動場景下的全景配準的實際應用要求,選擇基于SURF算法作為圖像配準的核心理論。研究了圖像拼接算法,深入分析了仿射變換在圖像拼接中的應用,并在系統(tǒng)中應用了相應的算法實現(xiàn)對圖像的拼接。
4、 ?。?)針對道路監(jiān)控中運動對象較多,場景中圖像角點提取中存在大量虛假角點,導致圖像配準效果不佳的問題,提出了角點的選擇算法。利用運動目標在場景中,停留時間較短的特性,引入了衰減因子,選擇場景中穩(wěn)定角點作為圖像配準的角點,以達到提高配準效果的目的。
?。?)提出了在背景生成算法基礎上的動態(tài)場景運動目標檢測方案,在研究運動對象檢測算法的基礎上對其中典型的背景生成算法進行深入探討,分析其算法的優(yōu)缺點,針對其缺陷提出了相應的算法。
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