基于視頻分析的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設計.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是在不需人為干擾的情況下，計算機對監(jiān)控器傳輸?shù)男畔⑦M行分析處理。它涉及到很多學科，包括計算機科學，模式識別，計算機視覺等。隨著計算機硬件、軟件、網(wǎng)絡的發(fā)展，給智能監(jiān)控提供了新的發(fā)展機遇。人工監(jiān)控，在很多領(lǐng)域，既費人力，也不現(xiàn)實。隨著國家提出的三網(wǎng)合一，建立基于網(wǎng)絡的監(jiān)控平臺成為一種發(fā)展趨勢。計算機智能監(jiān)控不僅在實際中有很重要的應用，而且在理論上也具有重大的研究意義。
　　本文研究了智能監(jiān)控的若干關(guān)鍵技術(shù)，提出了用HTM

2、解決傳統(tǒng)跟蹤算法的容錯性低、時間復雜度大等問題。HTM(Hierarchical Temporal Memory)是Jeff Hawkins等人于2007年提出的在人工智能領(lǐng)域的一項新的理論框架和技術(shù)。HTM網(wǎng)絡中引入了時間和層次結(jié)構(gòu)。它具有堅實的神經(jīng)生理學、數(shù)學、計算機科學基礎(chǔ)和非常廣闊的應用前景，尤其是在計算機視覺相關(guān)的方面具有非常重要的研究和應用價值。
　　本文的的主要工作有以下五個方面：
　　1．深入研究智能視頻監(jiān)控

3、的若干關(guān)鍵技術(shù)，包括目標的檢測、跟蹤以及行為的理解的常用經(jīng)典算法，以及這些算法的優(yōu)缺點。
　　2．分析目標檢測中的傳統(tǒng)高斯混合模型，提出對高斯模型的改進。用改進后的高斯混合模型作為目標的檢測算法。
　　3．深入研究HTM網(wǎng)絡的基本理論，它的樹狀層級結(jié)構(gòu)，節(jié)點的結(jié)構(gòu)，分析時間因素的影響，并研究網(wǎng)絡的學習和推理算法。
　　4．提出用HTM網(wǎng)絡做目標跟蹤，并且分析在基于HTM網(wǎng)絡的系統(tǒng)中影響性能的關(guān)鍵因素。
　　5．設