基于OpenCV的智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著人們物質(zhì)生活水平的提高和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越重視對(duì)突發(fā)事件的預(yù)防和緊急事件的應(yīng)對(duì)。智能視覺監(jiān)控是實(shí)現(xiàn)安全監(jiān)控的重要手段之一，它能在不需要人干預(yù)的情況下，對(duì)視頻圖像序列進(jìn)行分析自動(dòng)檢測(cè)、跟蹤與識(shí)別監(jiān)控場(chǎng)景中的目標(biāo)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更高層的行為理解和行為分析。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤是智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
　　 視覺監(jiān)控系統(tǒng)主要包括兩個(gè)部分：一個(gè)是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和提取，另一個(gè)是目標(biāo)的預(yù)測(cè)與跟蹤

2、。本文的主要目標(biāo)是在研究目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法的基礎(chǔ)上，搭建一套跟蹤系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。具體工作如下：
　　 1．研究了視覺監(jiān)控中常用的目標(biāo)檢測(cè)算法——幀間差分法和背景減除法，給出了檢測(cè)原理和步驟，并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)幀差法和高斯模型進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果體現(xiàn)了這兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)合。本文選取混合高斯模型進(jìn)行背景建模。
　　 2．介紹了獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)的基本原理和相關(guān)

3、的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。提出將ICA算法應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)中，同時(shí)，用信息最大化的獨(dú)立分量分析(Infomax)算法在MATLAB7.0環(huán)境下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明ICA是一種有效的目標(biāo)檢測(cè)方法。
　　 3．在目標(biāo)跟蹤方面，本文研究了CamShift跟蹤算法和基于Kalman濾波的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，詳細(xì)介紹了兩種方法的原理和步驟，這為設(shè)計(jì)系統(tǒng)的跟蹤模塊奠定了理論基礎(chǔ)。
　　 4．設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于OpenCV的智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)。本文首先根據(jù)