本文選題：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)　切入點(diǎn)：高斯模型　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也隨之走進(jìn)了千家萬(wàn)戶,人們的日常生活越來(lái)越離不開(kāi)各種智能設(shè)備,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)也應(yīng)運(yùn)而生。用計(jì)算機(jī)視覺(jué)代替人眼去識(shí)別視頻中的目標(biāo),不僅能大大的提高工作效率,同時(shí)還能解決很多人眼解決不了的問(wèn)題,在這樣的前提下,視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法變得越來(lái)越重要。一個(gè)好的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確的將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從視頻當(dāng)中提取出來(lái),不僅應(yīng)用在人們?nèi)粘Ｉ畹男^(qū)、車站等人群密集的地方,同時(shí)在交通、軍事、醫(yī)療方面都有著廣泛的應(yīng)用,而且在將視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取出來(lái)之后,我們還可以對(duì)其進(jìn)行跟蹤、行為分析等進(jìn)一步的操作。因此,迅速又完整的提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是視頻挖掘分析的基礎(chǔ)。本文首先介紹了光流法、幀間差分法和背景差分法這三種傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的基本原理,并分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn),還介紹了平均值法、中值法、核密度估計(jì)法和單高斯模型這四種背景建模的方法,旨在通過(guò)對(duì)以上幾種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程的分析,對(duì)不足之處做出改進(jìn),然后結(jié)合每種算法的優(yōu)點(diǎn),總結(jié)出一套適用度更加廣泛、目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。本文所闡述的算法主要是對(duì)幀間差分法做出改進(jìn),提出了改進(jìn)之后的五幀差分法,使得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果更加精細(xì),同時(shí)還解決了邊緣不夠連續(xù)的問(wèn)題,從而保證了信息的完整性;此外,還針對(duì)混合高斯模型中,計(jì)算量過(guò)于龐大,以及?取值只能固定不變的問(wèn)題做出了改進(jìn),通過(guò)將視頻圖像分塊運(yùn)算,大大降低了匹配算法的運(yùn)算量,同時(shí)還提出了一種新的方案,使?能夠根據(jù)當(dāng)前視頻流過(guò)的幀數(shù)自適應(yīng)取值,能夠在視頻剛開(kāi)始之初,就迅速完成背景建模,之后為了更好的抑制噪聲,再逐漸減小?的取值。由于幀間差分法對(duì)光照變化不敏感,但是對(duì)于連續(xù)迅速變化的動(dòng)態(tài)背景,其運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果就會(huì)大打折扣;而混合高斯模型恰恰適用于變換復(fù)雜的動(dòng)態(tài)背景,卻對(duì)光照的強(qiáng)烈變化異常敏感。因此,本算法融合了二者的優(yōu)點(diǎn),互相取長(zhǎng)補(bǔ)短,將改進(jìn)后的五幀差分法和改進(jìn)后的混合高斯模型結(jié)合起來(lái),共同完成監(jiān)控視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of computer technology, Internet technology has also entered thousands of households, people's daily life is more and more inseparable from a variety of intelligent equipment, intelligent video surveillance system also came into being.Using computer vision instead of human eyes to identify video targets can not only greatly improve work efficiency, but also solve problems that cannot be solved by many people's eyes.Moving target detection algorithms in video are becoming more and more important.A good moving target detection algorithm can extract moving target from video in real time and accurately. It is not only used in the crowded places of people's daily life, such as community, station and so on, but also in traffic, military, etc.Medical applications are widely used, and after extracting moving targets from video, we can track them, analyze their behavior and so on.Therefore, the fast and complete extraction of moving targets is the basis of video mining and analysis.In this paper, the basic principles of three traditional moving target detection methods, optical flow method, inter-frame difference method and background difference method, are introduced, and their respective advantages and disadvantages are analyzed.The kernel density estimation method and single Gao Si model are four background modeling methods, which aim to improve the shortcomings of each algorithm by analyzing the above process of moving target detection, and then combining the advantages of each algorithm.A set of moving target detection algorithms with wider applicability and more accurate target detection results are summarized.The algorithm described in this paper is mainly to improve the method of inter-frame difference, and the improved five-frame difference method is put forward, which makes the detection result of moving target more precise, and solves the problem that the edge is not continuous enough.In order to ensure the integrity of the information; in addition, the mixed Gao Si model, the calculation is too large, and?The problem that the value can only be fixed is improved. By dividing the video image into blocks, the computational complexity of the matching algorithm is greatly reduced. At the same time, a new scheme is proposed.Can choose the value according to the frame number of the current video flow, can finish the background modeling quickly at the beginning of the video, and then reduce gradually in order to suppress the noise better?The value ofBecause the inter-frame differential method is not sensitive to the illumination change, but the moving target detection results will be greatly reduced for the continuous and rapidly changing dynamic background, and the mixed Gao Si model is suitable for the transformation of complex dynamic background.But it is very sensitive to intense changes in light.Therefore, this algorithm combines the advantages of the two methods and makes up for each other's weaknesses. The improved five-frame differential method is combined with the improved mixed Gao Si model to detect moving targets in surveillance video.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(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)：1718095