本文選題：視頻監(jiān)控　切入點(diǎn)：角點(diǎn)法　出處：《電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：視頻監(jiān)控技術(shù)既是一門(mén)多學(xué)科的交叉與結(jié)合的科學(xué)性學(xué)科,也是當(dāng)前被廣泛采用的一種技術(shù)手段。視頻監(jiān)控是當(dāng)前的研究熱點(diǎn),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展與圖像處理技術(shù)的提高,視頻監(jiān)控技術(shù)正越來(lái)越深入地滲透到娛樂(lè)、教育、醫(yī)療、安防、運(yùn)動(dòng)等領(lǐng)域,總體來(lái)說(shuō),視頻監(jiān)控技術(shù)呈現(xiàn)出數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、集成化、智能化的發(fā)展趨勢(shì)。本文通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)樁考系統(tǒng)的分析研究,結(jié)合最新的視頻監(jiān)控技術(shù),深入研究角點(diǎn)法與粒子群優(yōu)化算法等理論方法,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)跟蹤所監(jiān)控運(yùn)動(dòng)的車輛目標(biāo),在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)一套完整的視頻樁考系統(tǒng),在任意天氣條件下均能準(zhǔn)確、無(wú)誤地工作。本文研究的主要內(nèi)容包括:在分析了傳統(tǒng)樁考系統(tǒng)的需求與現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,首先提出了基于角點(diǎn)檢測(cè)算法的車輛輪廓的提取算法,針對(duì)角點(diǎn)法中常用的直線投影法和SUSAN檢測(cè)法兩種算法進(jìn)行了優(yōu)劣分析與論證,并對(duì)SUSAN算法進(jìn)行了自適應(yīng)閾值的改進(jìn);然后描述了當(dāng)前樁考系統(tǒng)視頻監(jiān)控用到的三種算法,即光流場(chǎng)法、背景差分法、幀間差分法,及對(duì)各個(gè)算法優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行評(píng)測(cè)的基礎(chǔ)上,提出了基于粒子群優(yōu)化的車輛跟蹤算法;最后,在此基礎(chǔ)上,使用Microsoft Visual Studio 2008開(kāi)發(fā)工具在windows環(huán)境下設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了軟件算法與系統(tǒng)整體功能結(jié)構(gòu)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明,經(jīng)過(guò)改進(jìn)的SUSAN檢測(cè)算法和粒子群優(yōu)化算法能很好地符合視頻監(jiān)控中的車輛輪廓識(shí)別和車輛跟蹤的需求,基于該算法設(shè)計(jì)的本視頻樁考系統(tǒng)對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的提取識(shí)別穩(wěn)定性高,速度快,效果好,適應(yīng)任意天氣條件下任意車輛的視頻識(shí)別與檢測(cè),準(zhǔn)確率高,提高了考試系統(tǒng)的公平、公正、準(zhǔn)確性,達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。
[Abstract]:Video surveillance technology is not only a interdisciplinary and scientific subject, but also a widely used technical means. Video surveillance is a hot research topic at present, with the development of computer technology and the improvement of image processing technology. Video surveillance technology is more and more deeply penetrated into entertainment, education, medical care, security, sports and other fields. In general, video surveillance technology presents digitization, networking, integration, etc. Through the analysis and research of the traditional pile test system and the latest video surveillance technology, this paper deeply studies the angle point method and particle swarm optimization algorithm to realize the automatic tracking of the moving vehicle target. On this basis, a complete video pile test system is designed, which can work accurately and unmistakably under any weather conditions. The main contents of this paper are as follows: based on the analysis of the requirements and present situation of the traditional pile test system, Firstly, a vehicle contour extraction algorithm based on corner detection algorithm is proposed. The advantages and disadvantages of linear projection method and SUSAN detection algorithm, which are commonly used in corner method, are analyzed and proved, and the adaptive threshold of SUSAN algorithm is improved. Then, the paper describes three algorithms used in video surveillance of piling test system, namely optical flow field method, background difference method, inter-frame difference method, and evaluates the advantages and disadvantages of each algorithm, and proposes a vehicle tracking algorithm based on particle swarm optimization. Finally, on this basis, the software algorithm and the whole function structure of the system are designed and implemented under the windows environment by using the Microsoft Visual Studio 2008 development tool. The improved SUSAN detection algorithm and particle swarm optimization algorithm can well meet the requirements of vehicle contour recognition and vehicle tracking in video surveillance. The video pile test system designed based on this algorithm has high stability for the extraction and recognition of moving targets. The speed is high, the effect is good, and the video recognition and detection of any vehicle under any weather condition is suitable, the accuracy is high, and the fairness, justice and accuracy of the examination system are improved, and the expected goal is achieved.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN948.6;TP18

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本文編號(hào)：1668572