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文檔簡介
1、在現今復雜的安全形式和迫切的市場需求共同推動下,智能視頻技術作為一種全新的安全監(jiān)管手段,已成為近年來信息科學和安防技術領域中的研究和應用熱點。智能視頻將傳統(tǒng)視頻監(jiān)控技術和現代模式識別圖形圖像處理算法結合,在無需外界干預的情況下,通過對視頻數據流的分析,自動完成場景中目標的檢測和跟蹤,并在此基礎上進行目標行為理解和輔助決策,實現人不在回路中的智能監(jiān)控,帶來了監(jiān)控技術的革命。
盡管智能視頻的基本流程很早就被提出,相關核心算法也已經
2、過了較長時間的發(fā)展,但智能視頻技術在實際應用中仍然面臨一些困難:現有算法易受真實環(huán)境中光照變化等各種干擾因素的影響,目標的特殊運動狀態(tài)以及與背景環(huán)境區(qū)分性不佳同樣會導致算法性能的急劇下降。因此,能有效應對復雜背景條件和目標特殊運動狀態(tài)、準確高效且穩(wěn)定性好的運動目標檢測與跟蹤算法仍將是很長一段時間內研究者們追求的目標。本文立足于智能視頻分析技術的應用研究,對智能視頻系統(tǒng)中的運動目標檢測和目標跟蹤等若干核心關鍵問題進行研究,全文涉及到的主要
3、工作包括以下幾方面:
1.針對現有傳統(tǒng)GMM算法應對低速目標時易出現前景破碎的性能局限,提出了基于前景模型匹配和短時穩(wěn)定度的運動目標檢測算法。算法對傳統(tǒng)GMM算法中背景模型匹配失敗時生成的前景模型加以利用并引入前景模型匹配和更新機制防止前景模型向背景模型轉換導致的慢速目標漏檢,同時提出短時穩(wěn)定度指標衡量一段時間內的像素值波動以應對低區(qū)分性目標。實驗結果表明短時穩(wěn)定度和前景模型結合增強了算法對低速低區(qū)分性目標的適應性。
4、 2.提出了一種基于前景模型匹配和短時穩(wěn)定度的遺留物檢測算法。遺留物是慢速目標的極限情況,算法中使用前景模型表征遺留物,并以最高的優(yōu)先級保證其先于背景模型和后來像素值進行匹配,降低了背景模型與遺留物誤匹配的錯誤風險,防止遺留物被背景吸收。多場景下的遺留物檢測實驗結果驗證了算法的可行性。
3.在多維統(tǒng)計信號分析理論框架下提出了基于十六通道獨立分量分析算法并綜合四種不同觀測信號生成方式的運動目標檢測算法。獨立分量分析和主分量分析算
5、法是現今較有代表性的多維統(tǒng)計信號分析方法,現有基于獨立分量分析和主分量分析的運動目標檢測算法大多使用單一觀測信號生成方式和雙通道信號進行檢測,無法為前景分離提供更多有效信息,常導致目標檢測不完整。大量的對比實驗驗證了不同通道數和觀測信號生成方式下ICA算法的檢測性能差異,證明了使用大通道數和多種觀測信號生成方式帶來的檢測性能提升,同時也驗證了多維統(tǒng)計方法和其他多種運動目標檢測方法在算法特性上存在的差異。
4.針對現有基于Mea
6、nshift的目標跟蹤算法使用固定量化階數生成核直方圖的問題,提出了使用直方圖動態(tài)量化級的Meanshift目標跟蹤算法。算法在大景深場景中根據目標尺寸的變化動態(tài)改變直方圖階數,并使用動態(tài)時間規(guī)整算法進行不同維度特征的匹配。對比實驗結果表明改進算法能在大景深場景中自動調節(jié)量化級階數,并以此達到更低的平均幀處理耗時。
5.作為對前述理論的綜合和工程化運用,在上述智能視頻核心算法的基礎上設計實現了一套智能視頻系統(tǒng)。按照智能視頻的一
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