行人異常智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、智能視頻監(jiān)控技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域一個重要的應(yīng)用方向,同時也是備受關(guān)注的研究課題,涉及計算機視覺、圖像處理、人工智能、模式識別等多個學科知識。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)與傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)最大的區(qū)別在于具有智能性,通過自動分析監(jiān)控視頻的內(nèi)容,實現(xiàn)對監(jiān)控場景中運動目標的檢測、識別和跟蹤,最終實現(xiàn)對目標行為的檢測,給攝像頭賦予“人眼”的功能。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)在北京奧運會、上海世博會等大型場合大放異彩,隨著人們對安防的重視和監(jiān)控技術(shù)的成熟,智能化的視頻監(jiān)

2、控系統(tǒng)將深入到社會的各個角落。
  本文結(jié)合計算機視覺的最新研究理論,在學習使用計算機視覺開發(fā)平臺OpenCV的基礎(chǔ)上,根據(jù)行人跟蹤所得到的軌跡進行異常行為檢測,最終形成了能夠基于單目固定攝像頭進行行人異常行為檢測的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)。本文的主要研究內(nèi)容如下:
  1、在運動物體檢測方面,采用基于混合高斯背景建模的運動物體檢測方法。該方法不僅適用于簡單場景的檢測,同時對于監(jiān)控場景中出現(xiàn)的如:小雨、雪、樹葉輕微擺動等復(fù)雜情況,檢

3、測效果非常好。
  2、在目標跟蹤方面,對基礎(chǔ)算法如:卡爾曼濾波算法、均值漂移算法、粒子濾波算法進行深入地研究,并且比較三種方法在物體跟蹤上的優(yōu)缺點。綜合卡爾曼濾波算法的計算速度快、均值漂移算法的快速收斂特性和粒子濾波算法準確度高的特性,提出基于團塊的自適應(yīng)的物體跟蹤方法。該算法將團塊的狀態(tài)分為三種情況:無遮擋、部分遮擋和嚴重遮擋,根據(jù)不同的狀態(tài)能夠自適應(yīng)的選擇不同的跟蹤算法。在無遮擋情況下,根據(jù)團塊的距離或相似性進行團塊的匹配。

4、在團塊發(fā)生部分遮擋的情況下,采用均值漂移跟蹤算法。在團塊發(fā)生嚴重遮擋的情況下,采用粒子濾波跟蹤方法。實驗證明,該方法能夠很好的解決團塊發(fā)生碰撞時的運動物體跟蹤問題。
  3、在異常行為檢測方面,通過分析徘徊、跌倒、越界行為三種的特征,根據(jù)運動物體跟蹤的結(jié)果,提出基于軌跡的行人徘徊、行人越界、行人跌倒三種異常行為的檢測方法。
  4、本文以O(shè)penCV的團塊跟蹤框架為基礎(chǔ),整合了運動物體檢測、目標跟蹤、行為分析等智能監(jiān)控系統(tǒng)的

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