【摘要】：隨著人民生活質(zhì)量的迅速提高，工業(yè)生產(chǎn)、家居生活服務(wù)、公共場所等各個(gè)領(lǐng)域的正常工作都要求智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的協(xié)助，并且對(duì)于智能監(jiān)控系統(tǒng)的性能要求也越來越高。所謂智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)就是指在不需要人為幫助的情況下，自動(dòng)的對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭獲取的相關(guān)信號(hào)利用圖像處理、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)工具進(jìn)行處理，主要包括目標(biāo)檢測跟蹤、目標(biāo)動(dòng)作識(shí)別和行為分析等。目前市場上的已經(jīng)投入使用的多數(shù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)都沒有智能分析能力或者智能分析能力不足，因此在不增加硬件成本和大大減少人力成本的前提下，努力提升現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的性能，使其盡量達(dá)到先進(jìn)監(jiān)控系統(tǒng)所具有的功能，是一個(gè)非常重要的研究課題。 本課題主要是解決實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的�？狄曨l監(jiān)控系統(tǒng)的智能化分析功能不足的問題。主要內(nèi)容是利用提出的目標(biāo)檢測跟蹤算法對(duì)獲得的�？颠h(yuǎn)程實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行目標(biāo)檢測和定位，，進(jìn)而提取感興趣目標(biāo)的有關(guān)特征，比如目標(biāo)輪廓和軌跡，從而為目標(biāo)的動(dòng)作識(shí)別和行為分析打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。最終目標(biāo)是使該視頻監(jiān)控系統(tǒng)逐漸具有現(xiàn)有的先進(jìn)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)所具有的所有智能分析功能。 首先利用�？堤峁┑腟DK中的相關(guān)接口函數(shù)獲得通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)視頻流，并將獲取的YV12視頻格式轉(zhuǎn)為常用的RGB格式，然后利用時(shí)間和空間信息相結(jié)合的背景建模方法進(jìn)行目標(biāo)檢測。根據(jù)實(shí)時(shí)視頻的前N幀為視頻圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)建立一個(gè)由多個(gè)碼字組成的碼本背景模型，這個(gè)模型充分的描述了像素序列的時(shí)間信息；同樣利用這N幀視頻圖像根據(jù)局部不變?nèi)Ｊ浇⑾袼乜臻g紋理背景模型。對(duì)于當(dāng)前幀的某個(gè)像素點(diǎn)，當(dāng)且僅當(dāng)它同時(shí)滿足碼本和紋理背景模型時(shí)，此點(diǎn)為背景點(diǎn)，否則判為前景點(diǎn)。其中碼本背景模型利用增加和刪除碼字的形式更新背景，紋理背景模型采用傳統(tǒng)的背景更新方法進(jìn)行背景更新。最后本文還利用檢測結(jié)果繪制了目標(biāo)的輪廓和運(yùn)動(dòng)軌跡。 本文將目標(biāo)跟蹤的研究看作目標(biāo)和背景二分類的問題。首先根據(jù)目標(biāo)檢測結(jié)果或手動(dòng)標(biāo)注進(jìn)行目標(biāo)位置初始化，在初始化目標(biāo)窗口周圍采集正負(fù)樣本并提取正負(fù)樣本的尺度不變矩形特征和Hog特征訓(xùn)練樸素貝葉斯分類器，然后在下一幀目標(biāo)模板周圍采集待檢測的目標(biāo)矩形樣本。最后將貝葉斯分類器結(jié)果最大樣本區(qū)域的作為當(dāng)前目標(biāo)位置，從而實(shí)現(xiàn)了當(dāng)前幀到下一幀的目標(biāo)跟蹤。其中分類器在跟蹤過程中是不斷更新的。 本文在提升視頻監(jiān)控系統(tǒng)分性能方面僅做了基礎(chǔ)性的目標(biāo)檢測和跟蹤工作，對(duì)于目標(biāo)的動(dòng)作識(shí)別和行為分析仍需要進(jìn)一步研究。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(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

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2497912