本文選題：目標(biāo)檢測 + 目標(biāo)跟蹤��； 參考：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：我國是產(chǎn)煤大國,隨著開采規(guī)模的不斷擴(kuò)大,受到井下特殊環(huán)境的影響,違規(guī)、誤操作、冒頂?shù)仍斐傻氖鹿试絹碓蕉�。為保證安全,目前煤礦企業(yè)都配備了視頻監(jiān)控系統(tǒng)。但由于部分工人對井下安全意識不夠強(qiáng),以及設(shè)備重地、瓦斯等有害氣體含量超標(biāo)地區(qū)、巷道等危險地區(qū)的警示效果不明顯,因此需要進(jìn)一步通過視頻監(jiān)控系統(tǒng)加大監(jiān)管力度。由于井下環(huán)境比較特殊,本文研究了針對性的檢測與跟蹤算法,能夠從危險區(qū)域提取目標(biāo),方便之后的處理,并給出了視頻監(jiān)控系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)思路與軟件設(shè)計(jì)流程。主要工作如下：針對井下視頻照度低的狀況,提出了視頻增強(qiáng)算法：通過對采集到的視頻圖像進(jìn)行自適應(yīng)中值濾波,以達(dá)到去除噪聲的效果；然后對處理好的圖像,對各個分量進(jìn)行等比例變換,以達(dá)到對視頻增強(qiáng)的目的。由于井下光照不均勻,有很多逆光情況,而且目標(biāo)人員與背景相似度過高,導(dǎo)致了目標(biāo)檢測的困難,因此,本文提出了基于模糊理論的井下人員目標(biāo)檢測方法,通過定義目標(biāo)區(qū)域的隸屬函數(shù),來實(shí)現(xiàn)對人員目標(biāo)的檢測,沒有復(fù)雜的計(jì)算,實(shí)時性較高。人員目標(biāo)跟蹤方面,本文采用了基于Kalman濾波與Mean-Shift跟蹤算法,避免了單純的均值偏移方法的目標(biāo)大面積遮擋問題與運(yùn)動過快導(dǎo)致跟蹤目標(biāo)失敗的問題,并可以減小搜索時間。實(shí)驗(yàn)證明,此算法可以有效的實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤。系統(tǒng)總體架構(gòu)方面,是由服務(wù)器與客戶端還有嵌入式設(shè)備構(gòu)成,服務(wù)器負(fù)責(zé)保存視頻數(shù)據(jù),客戶端可以實(shí)時的從服務(wù)器端傳輸視頻數(shù)據(jù)來觀看,而嵌入式設(shè)備則負(fù)責(zé)將采集到的視頻數(shù)據(jù)實(shí)時的傳輸?shù)椒⻊?wù)器端。軟件方面采用Linux操作系統(tǒng),三個部分的軟件都采用C++來實(shí)現(xiàn)程序,編解碼采用當(dāng)前主流的H.264標(biāo)準(zhǔn),界面支持則采用奇趣的Qt圖像界面庫,既方便了開發(fā)與維護(hù),同時也節(jié)約了成本。
[Abstract]:China is a big coal-producing country. With the continuous expansion of mining scale, the accidents caused by special underground environment, illegal operation, misoperation and roof fall are more and more. In order to ensure safety, coal mining enterprises are equipped with video surveillance system. But because some workers are not strong enough to underground safety consciousness, and the equipment is heavy, the gas and so on harmful gas content exceeds the standard area, the roadway and so on dangerous area warning effect is not obvious, therefore needs to strengthen the supervision through the video surveillance system. Due to the special underground environment, this paper studies the targeted detection and tracking algorithm, which can extract the target from the dangerous area, which is convenient for processing. The overall design idea and software design flow of the video surveillance system are also given. The main work is as follows: aiming at the low illumination of downhole video, a video enhancement algorithm is proposed: through the adaptive median filter to the collected video image to achieve the effect of noise removal, and then to the processed image, In order to achieve the purpose of video enhancement, each component is transformed in equal proportion. Due to the uneven lighting in the underground, there are a lot of backlighting, and the similarity between the target and the background is too high, which leads to the difficulty of target detection. Therefore, a method of target detection based on fuzzy theory is proposed in this paper. By defining the membership function of the target area, we can detect the target without complicated calculation and high real-time performance. In the aspect of human target tracking, this paper uses Kalman filter and Mean-Shift tracking algorithm to avoid the problem of large area occlusion of the target and the problem that the fast motion leads to the target tracking failure, and the search time can be reduced. Experiments show that the algorithm can effectively achieve target tracking. The overall architecture of the system is composed of server, client and embedded device. The server is responsible for storing video data. The client can transmit video data from the server to watch in real time. The embedded device is responsible for the real-time transmission of the collected video data to the server. In software aspect, the Linux operating system is used, the three parts of the software are implemented by C, the coding and decoding adopt the current mainstream H.264 standard, and the interface support adopts the QT image interface library, which is convenient for development and maintenance. At the same time, it also saves the cost.
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN948.6

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