發(fā)布時(shí)間：2018-05-12 10:30

  本文選題：人物越界檢測(cè) + 背景建模�。� 參考：《電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：視頻監(jiān)控中的人物越界檢測(cè)技術(shù)對(duì)于地鐵的運(yùn)營及管理具有很重要的意義。不僅能為單位,企業(yè)節(jié)約人力成本,更能在全天24小時(shí)不間斷的實(shí)時(shí)監(jiān)控中實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能。本課題來源于本單位的智能人物越界檢測(cè)項(xiàng)目,目的是為企業(yè)提供可靠的人物越界檢測(cè)系統(tǒng)。本文采用背景差即首先建立背景模型,然后用當(dāng)前幀減去背景圖像的方法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)。在利用連通區(qū)域檢測(cè)得到圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域之后,采用跟蹤與分類交互工作的方法達(dá)到人物檢測(cè)的目的。本文在對(duì)物體的運(yùn)動(dòng)和由于光照變化引起的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行相關(guān)的統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn),對(duì)于光照變化所引起的運(yùn)動(dòng)要慢于多數(shù)物體的運(yùn)動(dòng)。依據(jù)這一統(tǒng)計(jì)結(jié)果,本文從聚類模型中引申出較好應(yīng)對(duì)光照變化的背景模型,而這種模型不要求場(chǎng)景中的像素值在時(shí)間軸上要服從高斯分布。實(shí)驗(yàn)表明,在各類不同場(chǎng)景下,我們的建模方法比OPENCV中的兩種方法具有更好的適應(yīng)能力。對(duì)于場(chǎng)景中的光照變化,物體劇烈擺動(dòng)等問題,本文中的建模方法也有較好的處理結(jié)果。系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計(jì)嚴(yán)格遵照軟件工程設(shè)計(jì)規(guī)范,從需求分析、概要設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和測(cè)試幾個(gè)方面對(duì)人物越界檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。首先采用數(shù)據(jù)流圖分析了系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的流動(dòng)情況;然后采用結(jié)構(gòu)化的設(shè)計(jì)方法描述了系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)和模塊接口,并對(duì)主要模塊采用程序流程圖進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì);最后我們對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行用例測(cè)試,并展示了系統(tǒng)的主要輸入輸出界面以及實(shí)際應(yīng)用效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本系統(tǒng)在普通條件下具有很好的人物越界檢測(cè)能力;在光照變化強(qiáng)烈、陰雨等惡劣天氣情況下,系統(tǒng)仍能達(dá)到較好的人物越界檢測(cè)預(yù)警效果。
[Abstract]:In this paper , the background model is set up in this paper , which is based on the analysis of demand , the outline design , the detailed design , the realization and the test .

【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)】：TP391.41;TN948.6
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本文編號(hào)：1878260