發(fā)布時(shí)間：2020-09-22 11:02

　　 隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)的發(fā)展,大田經(jīng)濟(jì)作物安全問(wèn)題越來(lái)越重要,但大田環(huán)境復(fù)雜,動(dòng)態(tài)背景不連續(xù)又存在草木晃動(dòng)等高頻擾動(dòng)極易造成漏檢、誤檢。大田場(chǎng)景除了易受光照和草木不規(guī)則晃動(dòng)擾動(dòng)等環(huán)境因素影響,在監(jiān)控視頻的大范圍畫(huà)面中,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)顯示小也增加了檢測(cè)難度,很多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法在簡(jiǎn)單場(chǎng)景下效果較好,但在大田場(chǎng)景下誤檢率高,且運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的重要基礎(chǔ),故針對(duì)大田視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)需進(jìn)行深入研究。本文研究了基于時(shí)域的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法和基于視覺(jué)注意力的空間顯著性檢測(cè),在此基礎(chǔ)上研究并提出了一種融合時(shí)空顯著性的大田視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法,本文主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)基于時(shí)域的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法研究針對(duì)目前大田視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)誤檢率高的問(wèn)題,首先研究基于時(shí)域的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的三大類方法,并著重研究?jī)煞N具體的背景差分算法,包括研究混合高斯建模方法以用于后續(xù)對(duì)比試驗(yàn),研究視覺(jué)背景提取算法并分析了其優(yōu)缺點(diǎn)用于后續(xù)改進(jìn),視覺(jué)背景提取算法性能優(yōu)越效果好,但易產(chǎn)生噪點(diǎn)和空洞,后續(xù)可對(duì)其改進(jìn)以得到時(shí)間顯著圖。(2)基于視覺(jué)注意力的空間顯著性檢測(cè)針對(duì)基于時(shí)域的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的缺點(diǎn),從空間角度研究視覺(jué)注意力機(jī)制和空間顯著性檢測(cè)方法,研究不同原理的空間顯著性檢測(cè)方法,主要有基于情景感知、直方圖對(duì)比和密集稀疏重建的方法。研究并提出將密集稀疏重建的方法用于大田空間顯著性檢測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,密集稀疏重建的方法可以在大田環(huán)境下得到更好的空間顯著圖。(3)基于時(shí)空顯著性融合的大田視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法在時(shí)域運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)研究和空間顯著性檢測(cè)的基礎(chǔ)上,本文研究并提出一種時(shí)空顯著性融合的大田視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。首先,在密集稀疏重建方法計(jì)算出大田空間顯著性的基礎(chǔ)上,結(jié)合空間顯著性來(lái)改進(jìn)視覺(jué)背景提取算法從而計(jì)算時(shí)間顯著性,然后用貝葉斯融合法進(jìn)行時(shí)空顯著性融合最終提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法在富有挑戰(zhàn)性干擾因素的復(fù)雜場(chǎng)景下體現(xiàn)出較高的魯棒性,在檢測(cè)所用的5組視頻中,涉及到枝葉搖曳、攝像頭輕微晃動(dòng)、光照等,從效果對(duì)比、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性以及前景目標(biāo)檢測(cè)的完整性3個(gè)角度對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,最終檢測(cè)的平均準(zhǔn)確率達(dá)到92.15%,平均召回率達(dá)到90.75%,優(yōu)于其他同類算法。
【學(xué)位單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S126;TP391.41

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本文編號(hào)：2824294