稀疏運(yùn)動(dòng)對(duì)象的視頻快速瀏覽算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)、社會(huì)的迅速進(jìn)步和人民的生活不斷改善,大眾對(duì)公共安全保障系統(tǒng)的需求與日俱增并且要求越來(lái)越高,從而促進(jìn)了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展。視頻監(jiān)控系統(tǒng)記錄的視頻數(shù)據(jù)對(duì)事件的事后追溯和調(diào)查具有重要的意義。當(dāng)發(fā)生異常情況時(shí)需要調(diào)閱和回放保存的原始視頻,但是保存的原始視頻數(shù)據(jù)少則幾天多則數(shù)月。要在海量的視頻中準(zhǔn)確查找到感興趣的目標(biāo),若通過(guò)傳統(tǒng)的回放原始視頻的方法需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力,其過(guò)程枯燥乏味,容易造成精神疲倦從而導(dǎo)致疏忽和錯(cuò)誤。因

2、此,尋求一種快速瀏覽海量視頻中感興趣目標(biāo)的方法是十分必要的。
　　 本文的主要完成研究工作如下:
　　 1.本文實(shí)現(xiàn)的視頻快速瀏覽方法中綜合使用了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及分割技術(shù)、目標(biāo)跟蹤技術(shù)。因此,對(duì)常用的目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤方法進(jìn)行了介紹,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比分析,指出各個(gè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍。
　　 2.本文利用SURF特征進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,通過(guò)匹配模板圖像和視頻序列中各個(gè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的SURF特征確定目標(biāo)位置。文中用于目標(biāo)匹配的

3、特征是圖像中的局部性特征,具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性,對(duì)縮放、小視角改變、噪聲、亮度變化具有很好的適應(yīng)性。實(shí)驗(yàn)表明該方法是一種簡(jiǎn)潔有效的目標(biāo)跟蹤識(shí)別方法。
　　 3.本文利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與分割、目標(biāo)跟蹤等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了一種視頻快速瀏覽方法,該方法主要應(yīng)用于視頻中運(yùn)動(dòng)對(duì)象相對(duì)稀疏的情況。并實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)對(duì)象疊加密度的動(dòng)態(tài)控制,解決了長(zhǎng)短視頻劃分歸類和運(yùn)動(dòng)對(duì)象疊加密度的平衡問(wèn)題。播放密度的動(dòng)態(tài)控制是指能通過(guò)統(tǒng)計(jì)分割出的對(duì)象密度來(lái)交互控制合成