本文關(guān)鍵詞：交互式警務(wù)實(shí)戰(zhàn)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：為加強(qiáng)我國公安教育訓(xùn)練的信息化建設(shè),提高教育訓(xùn)練的時效性,公安部黨委提出了關(guān)于推進(jìn)公安隊(duì)伍信息化建設(shè)的意見和要求,進(jìn)一步加強(qiáng)科技信息手段在公安實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練中的應(yīng)用。以及提升公安民警訓(xùn)練信息化、實(shí)戰(zhàn)化水平,促進(jìn)民警執(zhí)法過程中的武力使用規(guī)范化、合法化,更好地服務(wù)保障一線實(shí)戰(zhàn),決定研發(fā)應(yīng)用于警務(wù)實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練的信息化系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在面對當(dāng)前嚴(yán)峻的國內(nèi)治安形勢,以及涉恐涉暴事件的增多,全面提高我國警務(wù)執(zhí)法訓(xùn)練的高效性、有效性以及經(jīng)濟(jì)性。基于以上背景,本文利用目標(biāo)識別跟蹤技術(shù)以及流媒體處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互式的警務(wù)實(shí)戰(zhàn)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)。本文簡要介紹系統(tǒng)硬件與軟件構(gòu)成,著重分析改進(jìn)動態(tài)背景下的目標(biāo)識別跟蹤算法以將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于人機(jī)交互式的訓(xùn)練系統(tǒng)中,并闡明該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中的其他主要技術(shù)。根據(jù)該系統(tǒng)需求,提出系統(tǒng)硬件參數(shù)規(guī)格,并依據(jù)功能實(shí)現(xiàn),完成了以下兩方面工作。首先是點(diǎn)目標(biāo)檢測,針對射擊訓(xùn)練實(shí)現(xiàn),在復(fù)雜背景下,通過攝像機(jī)配合,實(shí)現(xiàn)點(diǎn)目標(biāo)檢測,以實(shí)現(xiàn)射擊點(diǎn)判別。接下來是針對射擊結(jié)果,判定射擊區(qū)域。本文提出結(jié)合不同種系統(tǒng)視頻案例情況下使用靜態(tài)或動態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測。使用全局運(yùn)動參數(shù)估計(jì)進(jìn)行運(yùn)動背景補(bǔ)償,實(shí)現(xiàn)動態(tài)背景下運(yùn)動目標(biāo)檢測。針對運(yùn)動目標(biāo)跟蹤,本文提出了使用Kalman濾波器跟蹤算法,并在此基礎(chǔ)上利用CamShift自動跟蹤算法配合實(shí)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域跟蹤。首先利用Kalman濾波器算法在通過迭代的方式預(yù)測該幀中的運(yùn)動目標(biāo)在下一幀中的位置,然后利用CamShift搜索算法實(shí)現(xiàn)精確跟蹤,結(jié)合動態(tài)目標(biāo)識別結(jié)果,得到人體目標(biāo)的區(qū)域劃分。最后本文介紹了該訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的硬件與軟件平臺,實(shí)現(xiàn)并測試了系統(tǒng)主要功能,驗(yàn)證了算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：警務(wù)訓(xùn)練 目標(biāo)檢測 目標(biāo)跟蹤 流媒體
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP277
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 選題背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究思路即內(nèi)容流程圖13-16
• 1.4 章節(jié)安排16-18
• 第2章 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)18-23
• 2.1 系統(tǒng)硬件組織結(jié)構(gòu)18-21
• 2.2 系統(tǒng)軟件21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第3章 射擊點(diǎn)識別與檢測23-35
• 3.1 目標(biāo)區(qū)域校正23-30
• 3.1.1 攝像機(jī)參數(shù)校正24-25
• 3.1.2 幾何校正25-27
• 3.1.3 目標(biāo)區(qū)域校正27-30
• 3.2 射擊點(diǎn)坐標(biāo)提取30-34
• 3.2.1 YUV顏色空間30-31
• 3.2.2 點(diǎn)目標(biāo)識別31-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 第4章 人體目標(biāo)檢測35-61
• 4.1 靜止背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測35-39
• 4.1.1 背景差分法35-37
• 4.1.2 光流法37-38
• 4.1.3 連續(xù)幀差分法38
• 4.1.4 二值化38-39
• 4.1.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39
• 4.2 動態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測39-45
• 4.2.1 全局運(yùn)動參數(shù)模型40-42
• 4.2.2 特征點(diǎn)提取與匹配42-44
• 4.2.3 基于模型的運(yùn)動背景匹配44
• 4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析44-45
• 4.3 目標(biāo)跟蹤模型建立45-50
• 4.3.1 顏色特征46-48
• 4.3.2 直方圖48-49
• 4.3.3 基于顏色直方圖的目標(biāo)模型49-50
• 4.4 運(yùn)動目標(biāo)跟蹤50-54
• 4.4.1 MeanShift跟蹤算法50-53
• 4.4.2 CamShift跟蹤算法53
• 4.4.3 Kalman濾波器在運(yùn)動目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用53-54
• 4.5 人體目標(biāo)區(qū)域分割54-59
• 4.5.1 濾波處理55-58
• 4.5.2 圖像差分58-59
• 4.6 本章小結(jié)59-61
• 第5章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測試61-70
• 5.1 系統(tǒng)硬件平臺61-62
• 5.1.1 攝像機(jī)參數(shù)及特點(diǎn)61
• 5.1.2 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)61-62
• 5.2 系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)62-69
• 5.2.1 目標(biāo)識別算法實(shí)現(xiàn)62-63
• 5.2.2 視頻控制實(shí)現(xiàn)63-64
• 5.2.3 系統(tǒng)軟件開發(fā)平臺64-68
• 5.2.4 測試結(jié)果68-69
• 5.3 本章小結(jié)69-70
• 第6章 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 總結(jié)70-71
• 6.2 展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 致謝76

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