本文關(guān)鍵詞： 紅外監(jiān)控 人形識(shí)別 HOG AdaBoost 嵌入式　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：智能監(jiān)控是通過(guò)獲取監(jiān)控目標(biāo)的視頻圖像信息,對(duì)視頻圖像進(jìn)行監(jiān)視、記錄并根據(jù)視頻圖像信息自動(dòng)做出控制、報(bào)警等安全防范措施,廣泛應(yīng)用于軍事、海關(guān)、公安、消防、林業(yè)、鐵路等公共場(chǎng)合�；诩t外視頻圖像的室內(nèi)入侵檢測(cè)技術(shù)成為當(dāng)前智能監(jiān)控領(lǐng)域的熱點(diǎn)。本文結(jié)合嵌入式處理平臺(tái)和模式識(shí)別技術(shù),以實(shí)現(xiàn)室內(nèi)入侵紅外智能監(jiān)控系統(tǒng)并進(jìn)行報(bào)警。本文介紹了視頻監(jiān)控技術(shù)、人形檢測(cè)算法及嵌入式圖像處理系統(tǒng)的最新研究進(jìn)展,闡述了紅外熱成像儀的基本原理,提出了一套完整的基于嵌入式下的紅外視頻圖像下人形檢測(cè)方案。首先,提取紅外視頻圖像中的前景目標(biāo);通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證背景差分法、MSER和Vibe算法對(duì)前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取的區(qū)別,Vibe算法取得了較好的分割效果。然后,對(duì)提取出的輪廓進(jìn)行特征描述,分別比較不變矩、DCT和HOG特征描述算子,本文使用改進(jìn)的HOG方法來(lái)描述紅外人形的特征,實(shí)現(xiàn)了對(duì)紅外視頻圖像下人形的特征提取。針對(duì)人形姿勢(shì)的多樣性以及室內(nèi)入侵檢測(cè)的前提下,本文制作紅外視頻下的人形數(shù)據(jù)庫(kù),包括直立、彎腰、背包、胖瘦、遠(yuǎn)近距離等多種形態(tài),并利用AdaBoost實(shí)現(xiàn)紅外監(jiān)控視頻下的人形識(shí)別分類。最后,將上述提出的算法移植到嵌入式開發(fā)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)入侵目標(biāo)的識(shí)別且產(chǎn)生報(bào)警信號(hào)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與測(cè)試,本文提出的檢測(cè)算法能有效的識(shí)別出室內(nèi)入侵對(duì)象,整體識(shí)別率高達(dá)88.36%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Intelligent monitoring is a kind of security measure which is widely used in military, customs, public security, fire prevention and so on, through obtaining video image information of monitoring target, monitoring video image, recording and automatically making control and alarm according to video image information, etc. Indoor intrusion detection technology based on infrared video image has become a hot spot in the field of intelligent monitoring in public places such as forestry and railway. This paper combines embedded processing platform and pattern recognition technology. In order to realize the indoor intrusion infrared intelligent monitoring system and alarm, this paper introduces the latest research progress of video surveillance technology, human shape detection algorithm and embedded image processing system, and expounds the basic principle of infrared thermal imager. A complete human shape detection scheme based on embedded infrared video image is proposed. Firstly, the foreground target of infrared video image is extracted. The difference between the background difference method and Vibe algorithm for foreground moving object extraction is verified by experiments. Then, the extracted contour is characterized by the feature description, and the invariant moments are compared with the HOG feature description operator. In this paper, the improved HOG method is used to describe the feature of infrared human form, and the feature extraction of human form in infrared video image is realized, aiming at the diversity of human pose and the premise of indoor intrusion detection. In this paper, the human form database of infrared video is made, including upright, stooping, backpack, fat, distant distance and so on. Finally, we use AdaBoost to realize the classification of human form under infrared surveillance video. The proposed algorithm is transplanted to the embedded development platform to realize the indoor intrusion target recognition and generate alarm signal. Through experimental verification and testing, the detection algorithm proposed in this paper can effectively identify the indoor intrusion object. The overall recognition rate is as high as 88.36. The experimental results show that it has certain engineering application value.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1493122