隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,視頻監(jiān)控系統(tǒng)越來(lái)越多地被應(yīng)用在人們的日常生活中。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)由于攝像頭位置固定,能夠獲取的視野范圍有限,且存在盲區(qū),會(huì)留下潛在的安全隱患。另外,當(dāng)視頻畫面內(nèi)行人較多時(shí),安保人員的監(jiān)察效率會(huì)有所下降。通過(guò)視頻拼接和目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),能夠?qū)⒍嗦酚兄丿B區(qū)域的視頻拼接成具有廣闊視野的全景視頻,并實(shí)時(shí)檢測(cè)場(chǎng)景內(nèi)的動(dòng)目標(biāo),對(duì)于提升視頻監(jiān)控的效率具有重要意義。對(duì)此,本文研發(fā)了基于Hi3559的全景拼接與行人檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)采用模塊化的設(shè)計(jì)思想,分為流媒體處理模塊、視頻拼接模塊和行人檢測(cè)模塊。其中,流媒體處理模塊負(fù)責(zé)三路視頻數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理工作,并將算法處理后的全景視頻數(shù)據(jù)編碼后進(jìn)行推送,供瀏覽器訪問(wèn);視頻拼接模塊基于SURF算法實(shí)現(xiàn)視頻圖像的特征點(diǎn)提取,使用最近鄰與次近鄰算法實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的匹配,并結(jié)合RANSAC算法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行提純,最后基于最佳縫合線完成三路視頻的融合,拼接過(guò)程使用開發(fā)板的AVS模塊實(shí)現(xiàn)硬件加速。行人檢測(cè)模塊基于GMM檢測(cè)前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo),使用開發(fā)板的IVE模塊實(shí)現(xiàn)GMM建模、前景檢測(cè)、后處理、連通區(qū)域標(biāo)定等操作及硬件加速。系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠完成三路... 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１傳統(tǒng)監(jiān)控改進(jìn)方案??

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文?相關(guān)技術(shù)??圖像Ａ采集——？圖像Ａ預(yù)處理——??＾圖像配準(zhǔn)＿？圖像融合一？輸出圖像??？??圖像Ｂ采集一？圖像Ｂ預(yù)處理——??圖２－１圖像拼接流程圖??１）圖像采集：通過(guò)攝像頭等設(shè)備，獲取輸入圖像數(shù)據(jù)，本文使用的視頻采??集設(shè)備是ＩＭＸ３３４模組。??２）圖像預(yù)處理：對(duì)輸入圖像進(jìn)行去噪、曝光調(diào)整、畸變矯正等預(yù)處理工作，??為后續(xù)的圖像配準(zhǔn)做準(zhǔn)備。預(yù)處理工作的好壞，影響后續(xù)圖像拼接的速率和精確??程度。本文的圖像采集和預(yù)處理工作都在流媒體處理模塊的視頻采集模塊中完成。??３?）圖像配準(zhǔn)：圖像配準(zhǔn)就是將在不同時(shí)間或者不同視角下獲取的多幅圖像，??使用相關(guān)的圖像配準(zhǔn)算法對(duì)圖像之間的重疊區(qū)域做處理，并計(jì)算用于將多幅圖像??變換到同一坐標(biāo)系下的變換矩陣，實(shí)現(xiàn)空間位置對(duì)齊的過(guò)程１４?５１。??４）圖像融合：圖像融合技術(shù)能夠?qū)⑴錅?zhǔn)后的多幅圖像，拼接成一幅完整的??全景圖像，并消除明顯的拼接痕跡和嵬影等現(xiàn)象，使得圖像整體更加平滑１４６１。??圖像拼接的關(guān)鍵在于圖像配準(zhǔn)和圖像融合。圖像配準(zhǔn)決定了圖像拼接的準(zhǔn)確??程度，圖像融合決定了最后輸出圖像是否自然。下面對(duì)圖像配準(zhǔn)和圖像融合做具??體介紹。??２．２．１圖像配準(zhǔn)??圖像配準(zhǔn)是通過(guò)提取圖像的特征信息，如顏色、紋理等，對(duì)齊多幅圖像的重??疊區(qū)域，并將不同視角下的多幅圖像變換到同一平面下的過(guò)程。從數(shù)學(xué)角度講，??普通的圖像可以用二維矩陣進(jìn)行表示，所以圖像配準(zhǔn)的目的就是計(jì)算出圖像的變??換矩陣，實(shí)現(xiàn)多幅圖像到同一坐標(biāo)系下的變換。??變換矩陣能用來(lái)表征圖像之間的幾何變換關(guān)系，間接地表示相機(jī)的相對(duì)位置??關(guān)系。圖像的幾何變換關(guān)系可分為剛體變換、相似變換、仿射

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文?相關(guān)技術(shù)??變換可以用３＊３的透視變換矩陣完成，該變換矩陣也稱單應(yīng)性矩陣（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ??Ｍａｔｒｉｘ）。通過(guò)單應(yīng)性矩陣，能夠?qū)⒉煌暯窍碌膱D像變換到同一平面，為后續(xù)??圖像融合做準(zhǔn)備，其變換示意圖如圖２－２所示。??－?Ｏ＇?＾?－??．（議：〉Ｈ??ｐｂｎｏｉ?ｓｒｎｆａｃｃ??圖２－２透視變換示意圖??單應(yīng)性矩陣Ｈ的表達(dá)式如式（２－１）所示：??■ａｌｌ?ａ１２?ａ１３＿??／／?＝?ａ２１?ａ２２?ａ２３?（２－１）??－ａ３１?ａ３２?ａ３３＿??其中Ｇ１１?，２１表示線性變換，比如縮放、剪切、旋轉(zhuǎn)。丨￥３１用于平移，??Ｌａ２ｉ?ａ２２」?Ｌａ２３ｊ??［％ｉ?ａ３２］產(chǎn)生透視變換。??假設(shè)圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)的齊次坐標(biāo)分別為１）和１），則透視變換的??通用變換公式如式（２－２）所示：??ａｌｌ?ａ１２?ａ１３＇??［ｘ＇?，ｙ＇，?１］?＝?［ｕ，Ｖ，?１］?＾２１?ａ２２?ａ２３?（２－２）??－ａ３１?ａ３２?ａ３３．??矩陣展開并代入之后可得變換后的圖像坐標(biāo)表示如式（２－３）所示：??ａｘｌｕ?＋?ａ２１ｖ?＋?ａ３ｉ??義，—???ａ１３ｕ?＋?ａ２３ｖ?＋?ａ３３??（２－３）??，ａ１２ｕ?＋?ａ２２ｖ?＋?ａ３２??—??ａ１３ｕ?＋?ａ２３ｖ?＋?ａ３３??由于使用的是齊次坐標(biāo)系，所以可以進(jìn)行任意尺度的縮放，對(duì)式（２－３）同時(shí)除??以以后，變換矩陣只剩下８?jìng)�(gè)自由度，因此只需要４組對(duì)應(yīng)點(diǎn)就可以唯一確??定一個(gè)透視變換的單應(yīng)性矩陣模型。在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，由于噪聲等干擾因素??的存在，通常需要遠(yuǎn)大于４組的點(diǎn)對(duì)并結(jié)合其他算法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于視覺的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤綜述[J]. 尹宏鵬,陳波,柴毅,劉兆棟.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(10)
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本文編號(hào)：2960570