【摘要】：隨著智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,監(jiān)控視頻的智能分析技術(shù)逐漸融入到人們的生活中,并逐步進(jìn)入人們的各項(xiàng)生產(chǎn)中,成為研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)監(jiān)控視頻不能及時(shí)從大量的監(jiān)控視頻資源中準(zhǔn)確地提取所需信息,監(jiān)控視頻智能分析技術(shù)因其高效、準(zhǔn)確的特點(diǎn)受到人們的青睞,應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣。其中,監(jiān)控視頻智能分析技術(shù)應(yīng)用于建筑節(jié)能方面是其應(yīng)用領(lǐng)域之一,具有重要的研究?jī)r(jià)值,并為現(xiàn)代建筑節(jié)能提供新的思路。本文對(duì)大型公共建筑監(jiān)控系統(tǒng)中的智能監(jiān)控分析技術(shù)做了研究,并提出了一些新的算法,利用智能監(jiān)控視頻分析技術(shù)來實(shí)現(xiàn)人員的檢測(cè)、追蹤、與室內(nèi)人數(shù)估計(jì),建立人員模型,并歸納出建筑物內(nèi)的實(shí)驗(yàn)室和辦公室的的人員分布規(guī)律,提出關(guān)于空調(diào)系統(tǒng)和照明系統(tǒng)相應(yīng)的建筑節(jié)能策略,實(shí)現(xiàn)建筑節(jié)能的高效化與智能化,并用eQuest做了節(jié)能模擬實(shí)驗(yàn)。本文的主要研究工作如下:1.針對(duì)建筑物內(nèi)光線暗,對(duì)比度和分辨率低的樓道環(huán)境,本文提出了基于直方圖均衡化與Retinex的圖像增強(qiáng)算法。視頻圖像經(jīng)過圖像增強(qiáng)處理后,提高了相應(yīng)后續(xù)處理算法的準(zhǔn)確性。2.經(jīng)過傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法處理而得到的前景目標(biāo)是不完整的、不精確的,對(duì)于這個(gè)問題本課題提出一種基于顏色和紋理特征的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,用視頻第一幀建立顏色背景模型和基于XCS-LBP的紋理背景模型,在前景檢測(cè)時(shí)用顏色模型進(jìn)行前景初次判斷,初判斷為背景再通過紋理模型進(jìn)行前景的二次判斷,提高前景檢測(cè)的準(zhǔn)確度,最終得到的前景進(jìn)行前景更正處理使獲得的前景更加完整。3.針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤,本文提出了基于SURF(Speeded Up Robust Features)特征匹配算法和Kalman的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。首先,卡爾曼濾波算法用于估計(jì)當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置,并提取特征點(diǎn),通過區(qū)域與模板間的特征點(diǎn)進(jìn)行特征匹配,把匹配成功的特征點(diǎn),選取特征的重心作為當(dāng)前目標(biāo)位置,返回給卡爾曼預(yù)測(cè)器,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤,能夠滿足監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)跟蹤算法實(shí)時(shí)性和魯棒性的要求。4.為了獲得區(qū)域內(nèi)的室內(nèi)人數(shù),本文提出了基于雙絆線的室內(nèi)人數(shù)估計(jì)策略。根據(jù)估計(jì)的區(qū)域人員數(shù)據(jù),對(duì)相應(yīng)區(qū)域的人員分布模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與歸納得出相應(yīng)區(qū)域的人員分布和變化規(guī)律。5.根據(jù)前期監(jiān)控視頻智能分析技術(shù)的研究,利用其對(duì)公共建筑內(nèi)人員的檢測(cè)、跟蹤、室內(nèi)人數(shù)的估計(jì)、人員分布模型的建立,提出相應(yīng)的節(jié)能策略,最后用eQuest軟件模擬了能源消耗量,顯示了節(jié)能策略的高效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明根據(jù)監(jiān)控視頻智能分析技術(shù)應(yīng)用在建筑節(jié)能中,全年電能消耗減少11.7%,空調(diào)系統(tǒng)的電能消耗減少14.2%,全年照明系統(tǒng)的電能消耗減少2.7%,因此監(jiān)控視頻智能分析技術(shù)應(yīng)用在建筑節(jié)能中具有巨大的節(jié)能潛力。
【學(xué)位授予單位】：山東建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TU111.195

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