基于圖像的安全監(jiān)控算法研究.pdf

1、運動對象檢測是計算機視覺和運動圖像編碼研究領域的一個重要課題，在許多領域有著廣泛的應用。特別是在安全監(jiān)控應用中，運動對象檢測是基于視頻的安全監(jiān)控異常報警任務的關鍵算法。運動對象檢測就是判斷視頻序列中是否存在運動目標，并確定運動目標的位置。由于背景一般比較復雜，例如背景中的樹枝葉晃動、場景照明亮度的變化、攝像機的抖動等現(xiàn)象的存在，都給運動對象的正確檢測帶來了極大的挑戰(zhàn)。 本文首先概要介紹了目前運動對象檢測的一些常用方法包括時間差分

2、法、背景差分法、基于光流場的方法，并對各種方法進行了比較，指出其優(yōu)缺點及適用范圍。 由運動對象所形成的圖像序列可分為兩種情況：一種是靜止背景，一種是運動背景。靜止背景下運動對象檢測現(xiàn)有研究較多，其中背景差分法是最常使用的運動對象檢測技術。本文針對室內監(jiān)控的場景特點，提出一種基于自適應混合背景模型的運動對象檢測算法，該算法處理速度快、對場景亮度變化不敏感，并結合運動距離分析進行異常事件檢測，使其能夠適應用戶靈活的異常處理要求。