基于OpenCV視頻監(jiān)控的海事監(jiān)管技術(shù)研究.pdf

1、內(nèi)河航運作為我國現(xiàn)代綜合運輸體系的重要組成部分，是我國社會經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力之一。隨著內(nèi)河船舶數(shù)量的快速增長，通航密度越來越大，對于內(nèi)河渡船，由于船體小、載員數(shù)量少，超載、霧航、偏航等違規(guī)航行情況時有發(fā)生，從而極易導(dǎo)致撞船、沉船等交通事故。目前渡船安全監(jiān)管是內(nèi)河海事監(jiān)管體系的重要監(jiān)管方向，加強渡船監(jiān)控、管理和違法取證的力度，提高監(jiān)管的技術(shù)手段成為了迫切的需求。
　　計算機智能視頻監(jiān)控是計算機視覺領(lǐng)域一個備受關(guān)注的前沿課題，隨著計

2、算機視覺技術(shù)的成熟發(fā)展，智能視頻監(jiān)控技術(shù)在交通管理中的應(yīng)用越來越廣泛，起到了提升科學(xué)化管理水平、節(jié)約人力成本和減少交通事故等作用。本文提出了基于OpenCV計算機視覺庫的內(nèi)河渡船超載監(jiān)管系統(tǒng)，實現(xiàn)渡船乘客超載監(jiān)管，強化內(nèi)河海事監(jiān)管體系。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)視頻圖像的預(yù)處理。完成了OpenCV視覺庫的配置，通過OpenCV將視頻流分割成視頻幀圖像，對視頻幀圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過灰度化，直方圖均衡化，圖像降噪，圖像形態(tài)學(xué)處

3、理等過程，得到質(zhì)量改善后的圖像。
　　(2)改進(jìn)的運動目標(biāo)識別檢測算法。分析對比了常用的運動目標(biāo)檢測算法和背景建模方法，根據(jù)實際檢測場景中存在光線變化、目標(biāo)遮擋等影響因素，設(shè)計了將三幀差分法、背景差分算法和混合高斯背景建模算法相結(jié)合的目標(biāo)檢測算法。
　　(3)改進(jìn)的運動目標(biāo)跟蹤算法。分析了本系統(tǒng)目標(biāo)跟蹤算法的難點，通過對KalmanShift跟蹤算法進(jìn)行充分的研究，將它與目標(biāo)運動軌跡預(yù)測的思想融合，實現(xiàn)了改進(jìn)的KalmanS