海事場景的視頻監(jiān)控系統(tǒng).pdf

1、本文研究海事場景的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控技術(shù)，即從網(wǎng)絡(luò)上獲取航段和港區(qū)現(xiàn)場的視頻圖像序列，并進(jìn)行分析和處理，對用戶自定義的監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，當(dāng)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)能夠進(jìn)行分級告警。 在運(yùn)動(dòng)檢測方面，本文為視頻幀中的每個(gè)像素位置建立若干個(gè)隨時(shí)間變化的高斯模型，根據(jù)當(dāng)前幀中該像素被高斯模型接受的概率和來區(qū)分該像素(前景和背景)，并實(shí)時(shí)更新高斯模型和調(diào)整高斯模型的個(gè)數(shù)。為了準(zhǔn)確、快速地去除噪聲，本文通過對初次檢測出來的“前景候選點(diǎn)”的3

2、×3鄰域統(tǒng)計(jì)前景點(diǎn)個(gè)數(shù)來抑制噪聲，收到了很好的效果。在目標(biāo)跟蹤方面，本文為每個(gè)檢測出來的目標(biāo)區(qū)域建立包括顏色、形狀和運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)模型，然后在新目標(biāo)和軌跡之間建立距離矩陣和匹配矩陣。對于沒有匹配的新目標(biāo)，通過分析其與沒有匹配的軌跡之間的重疊關(guān)系來判定是否發(fā)生目標(biāo)合并和遮擋，并以合并目標(biāo)的軌跡作為單個(gè)目標(biāo)的軌跡；對于沒有匹配的軌跡，同樣分析其與沒有匹配的新目標(biāo)之間的重疊關(guān)系以及模型之間的相似度來判斷是否發(fā)生目標(biāo)分離，并繼續(xù)更新該目標(biāo)合并前的目

3、標(biāo)軌跡。 本文通過對每幀的前景面積建立一個(gè)實(shí)時(shí)更新的高斯模型來檢測攝像機(jī)晃動(dòng)；又按照5秒的間隔周期性地統(tǒng)計(jì)視頻幀的顏色直方圖，通過直方圖檢測出惡劣天氣或光照變化而關(guān)閉運(yùn)動(dòng)監(jiān)控，防止發(fā)生誤報(bào)警。 本文實(shí)現(xiàn)的海事場景視頻監(jiān)控系統(tǒng)能對來自不同場景的多達(dá)25路視頻信號進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，根據(jù)不同場景的需要可以實(shí)現(xiàn)不同靈敏度的監(jiān)控，具有很好的適用性和魯棒性；同時(shí)能夠處理包括遮擋問題在內(nèi)的復(fù)雜多目標(biāo)跟蹤，按需統(tǒng)計(jì)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)流量情況。