本文關(guān)鍵詞：監(jiān)控視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：監(jiān)控視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺學(xué)科的熱點(diǎn)問題。目前,計(jì)算機(jī)視覺廣泛應(yīng)用于交通監(jiān)控、智能機(jī)器人等多個(gè)重要領(lǐng)域,其技術(shù)也隨著其應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)展而不斷發(fā)展,但是復(fù)雜場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)仍是較難的研究課題。本文圍繞復(fù)雜場(chǎng)景中監(jiān)控視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問題,通過全局外觀一致性建模和場(chǎng)景語義建模,消除噪聲、動(dòng)態(tài)背景等因素的影響,從而準(zhǔn)確地提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。本文的主要工作如下：(1)提出一種基于全局外觀一致性的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先,利用傳統(tǒng)的ViBe算法得到初步的檢測(cè)結(jié)果,利用初步的檢測(cè)結(jié)果估計(jì)出全局外觀的混合高斯模型(GMM),利用GMM模型對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)一步分類,為更好的抑制場(chǎng)景中的噪聲,最后使用超像素對(duì)結(jié)果后處理,實(shí)驗(yàn)表明基于全局外觀一致性的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)動(dòng)態(tài)背景具有較高魯棒性,且在整個(gè)場(chǎng)景中對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)效果更為準(zhǔn)確。(2)提出一種融合空間分布先驗(yàn)和場(chǎng)景語義先驗(yàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。利用訓(xùn)練監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)得到目標(biāo)空間分布先驗(yàn)信息,以此反映場(chǎng)景內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出現(xiàn)的概率；并由場(chǎng)景圖像獲取場(chǎng)景語義先驗(yàn)信息,并在混合高斯背景建模算法的基礎(chǔ)上加入空間分布先驗(yàn)與場(chǎng)景語義先驗(yàn)信息以改進(jìn)算法。實(shí)驗(yàn)表明,該方法合理的消除了場(chǎng)景中大量樹木、草地等區(qū)域帶來的噪聲干擾,使得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)更為魯棒。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 高斯混合模型 場(chǎng)景語義 超像素 空間分布 場(chǎng)景語義
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展10-11
• 1.2.2 國內(nèi)外研究和應(yīng)用現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的工作與安排12-14
• 第二章 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法概述14-27
• 2.1 幀間差分法14-17
• 2.1.1 幀間差分法原理15-16
• 2.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析16-17
• 2.2 光流法17-20
• 2.2.1 光流法檢測(cè)原理17-20
• 2.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析20
• 2.3 背景減除法20-26
• 2.3.1 均值建模背景減除法21-22
• 2.3.2 合高斯背景建模22-24
• 2.3.3 ViBe算法24-25
• 2.3.4 實(shí)驗(yàn)分析25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于全局外觀一致性的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)27-41
• 3.1 復(fù)雜場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)面臨的問題27-30
• 3.2 基于全局外觀一致性的檢測(cè)算法30-34
• 3.3 基于超像素分割的后處理34-36
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析36-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 融合目標(biāo)空間分布先驗(yàn)和場(chǎng)景語義先驗(yàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)41-52
• 4.1 監(jiān)控視頻中的目標(biāo)空間分布先驗(yàn)信息41-44
• 4.1.1 目標(biāo)空間分布先驗(yàn)信息的獲取42-43
• 4.1.2 空間分布先驗(yàn)分析43-44
• 4.2 監(jiān)控視頻中的場(chǎng)景語義先驗(yàn)信息44-45
• 4.3 融合目標(biāo)空間分布先驗(yàn)與場(chǎng)景語義先驗(yàn)信息的GMM算法45-47
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 論文工作總結(jié)52
• 5.2 工作展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 致謝57-58
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文58-59
• 攻讀碩士期間參與的項(xiàng)目59

【相似文獻(xiàn)】

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