智能視頻監(jiān)控技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控技術(shù)是計算機(jī)視覺領(lǐng)域近年來新興的一個研究方向。它主要的研究目標(biāo)是利用計算機(jī)視覺技術(shù)、圖像視頻處理技術(shù)和人工智能技術(shù)對監(jiān)控視頻的內(nèi)容進(jìn)行高層語義分析，并且根據(jù)分析的結(jié)果對視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行控制，從而使視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有較高的智能化水平。因此，智能視頻監(jiān)控技術(shù)在公共安防、智能交通等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景，成為國內(nèi)外專家學(xué)者研究的熱點。 實際視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的場景往往是錯綜復(fù)雜、變化無常的，而準(zhǔn)確地對運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤是進(jìn)行行為理

2、解等后續(xù)處理的基礎(chǔ)。本文的研究目標(biāo)是針對固定攝像機(jī)下的復(fù)雜監(jiān)控場景，研究相應(yīng)環(huán)境下人的檢測和跟蹤的相關(guān)模型及算法。 本文針對三種常用的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法和不同背景模型的研究和分析，提出了融入陰影檢測和混合高斯模型的目標(biāo)檢測算法，并對目標(biāo)檢測結(jié)果進(jìn)行建模，為后續(xù)跟蹤提供了準(zhǔn)確有效的輸入。通過Matlab對該算法進(jìn)行仿真，實驗結(jié)果表明，該算法能夠有效的處理多模態(tài)背景并對運(yùn)動陰影有很好的抑制作用。 針對現(xiàn)有粒子濾波算法多采用手動

3、選取待跟蹤目標(biāo)的缺點，本文提出了自動建模的粒子濾波跟蹤算法。通過對上述章節(jié)中的檢測目標(biāo)進(jìn)行自動建模，為基于顏色的粒子濾波跟蹤算法提供有效的模型輸入，實現(xiàn)了運(yùn)動目標(biāo)的自動建模和跟蹤。通過Matlab進(jìn)行算法仿真，采用PETS2006通用測試視頻進(jìn)行實驗，實驗驗證了自動目標(biāo)建模的有效性，跟蹤結(jié)果顯示粒子濾波算法對于非剛體的人的跟蹤有很好的魯棒性。 針對基于顏色的單一視覺信息在復(fù)雜監(jiān)控場景下描述目標(biāo)不充分及缺乏穩(wěn)定性的缺點，本文提出了