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文檔簡介
1、隨著通信技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,視頻監(jiān)控在日常安防中具有越來越重要的作用。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控模式主要是將采集視頻數(shù)據(jù)存儲到監(jiān)控中心的服務(wù)器中,僅有單一查看功能,已不能滿足用戶的需求。這種依靠人工對運(yùn)動行人分析,不僅缺乏對異常信息及時(shí)預(yù)警的功能,而且準(zhǔn)確率較低。本文基于運(yùn)動目標(biāo)檢測、行人識別與行人異常行為檢測算法展開研究,并設(shè)計(jì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)\(yùn)動行人異常行為發(fā)出警報(bào)。
首先,為了更好的進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測,提出了一種改進(jìn)
2、的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。結(jié)合圖像分塊和均值法建立背景模型,運(yùn)用圖像分塊與當(dāng)前幀自適應(yīng)權(quán)重更新背景模型,并采用自適應(yīng)閡值分割目標(biāo),克服了背景中運(yùn)動殘影、光線變化干擾以及前景分割效果差的缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能夠快速準(zhǔn)確檢測出運(yùn)動目標(biāo)。
其次,針對單特征行人識別度低的問題,提出了基于多特征融合的行人檢測算法。該方法融合了改進(jìn)的多尺度HOG特征與CSSF特征,全面準(zhǔn)確的描述了行人局部特征與全局特征。設(shè)計(jì)了一種Adaboost強(qiáng)分類
3、器進(jìn)行行人檢測。在INRIA行人庫上的實(shí)驗(yàn)表明,本文方法大幅提高了行人檢測精度。
然后,針對行人異常行為檢測中存在的問題,在目標(biāo)跟蹤基礎(chǔ)上,對行人的形狀和運(yùn)動軌跡特征進(jìn)行多特征提取,充分描述了行人行為信息,并運(yùn)用先驗(yàn)知識對上述特征進(jìn)行量化,檢測行人異常行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能夠有效檢測行人異常行為,包括異常摔倒、異常跑步和徘徊。
最后,在上述算法基礎(chǔ)上,對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)需求進(jìn)行分析與設(shè)計(jì),利用VisualSt
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