基于非參數(shù)背景模型的復雜視頻場景運動目標檢測.pdf

1、視頻序列中運動對象的檢測和跟蹤是智能監(jiān)控系統(tǒng)中對高層次動作或者事件理解的基礎步驟,在交通場景、敏感安防場景等智能監(jiān)控系統(tǒng)中起重要作用。交通場景中基于計算機視頻分析的車流量檢測、車速監(jiān)控、違章事件分析等都給交通決策部門提供了依據(jù);在安防監(jiān)控應用中,計算機通過監(jiān)視器視頻分析對敏感區(qū)域異常人員的訪問控制,可以預防犯罪以及減少人力監(jiān)控成本。另外在人體運動分析、視頻編碼等其他機器視覺以及多媒體研究領域之中,運動檢測與跟蹤算法也是其預處理中的重要步

2、驟。
　　本文首先介紹了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基本原理和系統(tǒng)軟件硬件組成架構,和本系統(tǒng)的設計方案。隨后介紹了基于背景減的視頻序列運動檢測的理論基礎,以及相關的圖象處理技術和模式識別理論。這部分是視頻運動檢測系統(tǒng)的基本架構和技術原理。
　　接下來本文著重探討了在諸如夜間場景等復雜背景情況下,如何利用非參數(shù)核密度估計建立背景模型來進行運動目標檢測和分割,本文提出的方法在非參數(shù)高斯核密度背景建模的基礎上,對背景的光場擾動等干擾進行有效的抑