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1、鐵路運(yùn)輸兼顧客運(yùn)和貨運(yùn),在我國占有舉足輕重的地位。但現(xiàn)階段鐵路運(yùn)輸還無法做到全封閉運(yùn)行,由于鐵路基礎(chǔ)防護(hù)設(shè)施的薄弱常常會(huì)導(dǎo)致鐵路事故的發(fā)生。如何有效地進(jìn)行防護(hù),減少危險(xiǎn)事故的發(fā)生,成為了社會(huì)普遍關(guān)注的問題。隨著鐵道部綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范的出臺(tái),視頻監(jiān)控技術(shù)將被廣泛地應(yīng)用到鐵路的安全防護(hù)方面,其應(yīng)用將在一定程度上減少鐵路事故的發(fā)生,保護(hù)鐵路運(yùn)輸以及人們生命財(cái)產(chǎn)的安全。 本文研究的內(nèi)容就是在鐵路視頻監(jiān)控環(huán)境下,讓計(jì)算機(jī)在不需要人
2、參與的情況下,通過對(duì)視頻序列的處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)入侵行為的自動(dòng)檢測(cè)和分析,并對(duì)危險(xiǎn)行為做出報(bào)警。論文的主要工作有: 1)提出了采用一種適合于鐵路應(yīng)用的改進(jìn)的混合高斯模型進(jìn)行背景建模的方法,并與混合高斯模型進(jìn)行了對(duì)比,實(shí)驗(yàn)證明,對(duì)圖像中不同部分分別進(jìn)行背景更新,可以更好地適應(yīng)場(chǎng)景的變化。同時(shí)基于背景差分法進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)檢測(cè),并實(shí)現(xiàn)了基于Kalman濾波器的運(yùn)動(dòng)跟蹤算法。 2)發(fā)展了適用于鐵路的視頻語義理解的高層處理框架,提出了基于軌
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