智能視頻監(jiān)控目標(biāo)檢測(cè)算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)、電子、多媒體等技術(shù)的快速發(fā)展及人們生活水平的提高，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究及發(fā)展正越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外政府和研究機(jī)構(gòu)的重視。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是智能視頻監(jiān)控技術(shù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，運(yùn)動(dòng)區(qū)域的有效分割直接影響到后續(xù)處理過(guò)程如目標(biāo)跟蹤，識(shí)別分類等的檢測(cè)效果。因此，基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)有十分重要的研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面，本文首先總結(jié)和分析了目前國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的發(fā)展?fàn)顩r，對(duì)幾種目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究，對(duì)其中

2、的背景差算法進(jìn)行了主要研究，包括背景模型的獲取和更新、背景減除等。特別對(duì)高斯分布背景模型進(jìn)行了詳細(xì)探討，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比確定高斯背景模型對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)具有較好的效果，其能夠減小光照變化所引起的干擾，而且對(duì)存在多模態(tài)物體的背景或從背景中增加或去除物體具有較好的魯棒性。
　　 由于在攝像機(jī)拍攝的過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)光線不足，照相機(jī)曝光不均勻以及在進(jìn)行目標(biāo)前景提取時(shí)可能存在閾值選取不當(dāng)?shù)纫蛩氐挠绊懀瑢?dǎo)致背景減除后的二值化圖像中會(huì)含有許多孤立點(diǎn)及孤

3、立的小區(qū)域、小間隙和孔洞，采用形態(tài)學(xué)算法對(duì)二值化圖像作噪聲濾除及連能性檢測(cè)處理后可以得到完整的前景目標(biāo)。
　　 物體的運(yùn)動(dòng)常伴隨有陰影，陰影的存在會(huì)影響目標(biāo)檢測(cè)的精度。本文在詳細(xì)研究了幾種陰影檢測(cè)算法后，對(duì)常用兩種基于顏色空間的陰影檢測(cè)算法進(jìn)行了驗(yàn)證，獲得了較好的效果。
　　 最后提出了基于DM642的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)視頻獲取端采用高性能DSP芯片對(duì)采集的視頻進(jìn)行壓縮并通過(guò)以太網(wǎng)傳送到上位機(jī)，PC 端軟件