智能視頻監(jiān)控中運動目標檢測技術研究.pdf

1、計算機智能視頻監(jiān)控是計算機視覺領域一個新興的應用方向和備受關注的前言課題，是計算機科學、機器視覺、圖像工程、模式識別、人工智能等多學科高科技的結(jié)晶。運動物體視覺分析作為智能監(jiān)控中的一項核心技術，它包括運動物體檢測與提取、物體分類、事件檢測、行為識別和分析等，而運動物體檢測與提取又是其中的基礎和關鍵。在運動物體檢測與提取中，陰影的存在會導致物體的錯誤分類或者使不同物體相互融合，為后續(xù)的高級處理帶來錯誤的結(jié)果，導致不能夠很好的跟蹤物體以及對

2、物體的行為進行理解和描述。 本文在總結(jié)和分析了國內(nèi)外相關研究的基礎上，分別在前景區(qū)域檢測與提取、運動物體的陰影檢測與去除及目標跟蹤技術三個方面作了一定的研究： 1)在前景區(qū)域檢測與提取中，討論各種常用的背景提取方法原理時，著重分析了混合高斯背景建模方法，指出減背景技術中存在分割閾值難以合理選取的不足。選用混合高斯前景建模的方法來實現(xiàn)運動目標檢測，從而避開分割閾值難以選取這一難題。為了防止漏檢，本文改進了混合前景建模方法，

3、增加了判斷為前景點的條件并與原有條件采用“或”策略，所以也產(chǎn)生了部分假前景，但經(jīng)過精心的后處理，獲得的前景圖不僅好于處理前，而且也明顯優(yōu)于混合高斯背景建模再采用減背景技術獲得的前景圖。 2)在陰影檢測與去除方面，首先介紹了本文陰影檢測中用到的相關理論基礎，包括形態(tài)學處理、光流計算和運動目標陰影的特性，然后分析了HSV顏色空間去陰影方法不能有效消除微弱陰影和虛影的原因。針對HSV法的不足，本文提出了一種在HSV法的基礎上應用光流法