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

【摘要】：視頻監(jiān)控技術既是一門多學科的交叉與結(jié)合的科學性學科,也是當前被廣泛采用的一種技術手段。視頻監(jiān)控是當前的研究熱點,隨著計算機技術的發(fā)展與圖像處理技術的提高,視頻監(jiān)控技術正越來越深入地滲透到娛樂、教育、醫(yī)療、安防、運動等領域,總體來說,視頻監(jiān)控技術呈現(xiàn)出數(shù)字化、網(wǎng)絡化、集成化、智能化的發(fā)展趨勢。本文通過對傳統(tǒng)樁考系統(tǒng)的分析研究,結(jié)合最新的視頻監(jiān)控技術,深入研究角點法與粒子群優(yōu)化算法等理論方法,實現(xiàn)自動跟蹤所監(jiān)控運動的車輛目標,在此基礎上設計一套完整的視頻樁考系統(tǒng),在任意天氣條件下均能準確、無誤地工作。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)狀的基礎上,首先提出了基于角點檢測算法的車輛輪廓的提取算法,針對角點法中常用的直線投影法和SUSAN檢測法兩種算法進行了優(yōu)劣分析與論證,并對SUSAN算法進行了自適應閾值的改進;然后描述了當前樁考系統(tǒng)視頻監(jiān)控用到的三種算法,即光流場法、背景差分法、幀間差分法,及對各個算法優(yōu)缺點進行評測的基礎上,提出了基于粒子群優(yōu)化的車輛跟蹤算法;最后,在此基礎上,使用Microsoft Visual Studio 2008開發(fā)工具在windows環(huán)境下設計實現(xiàn)了軟件算法與系統(tǒng)整體功能結(jié)構(gòu)。經(jīng)實驗表明,經(jīng)過改進的SUSAN檢測算法和粒子群優(yōu)化算法能很好地符合視頻監(jiān)控中的車輛輪廓識別和車輛跟蹤的需求,基于該算法設計的本視頻樁考系統(tǒng)對移動目標的提取識別穩(wěn)定性高,速度快,效果好,適應任意天氣條件下任意車輛的視頻識別與檢測,準確率高,提高了考試系統(tǒng)的公平、公正、準確性,達到預期目標。
[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.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN948.6;TP18

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本文編號：1668572