本文關(guān)鍵詞：面向視頻監(jiān)控的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)的快速發(fā)展,智能化監(jiān)控代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工監(jiān)控成為了安防領(lǐng)域的熱點(diǎn)。使用智能監(jiān)控系統(tǒng)在無人為干預(yù)的情況下對(duì)監(jiān)控圖像序列進(jìn)行智能分析,是未來發(fā)展的趨勢(shì)。論文主要研究結(jié)合視頻穩(wěn)像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別技術(shù),并圍繞智能監(jiān)控系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用展開論述。論文研究了視頻穩(wěn)像技術(shù),消除物理運(yùn)動(dòng)模糊,為后續(xù)的智能分析和處理排除干擾。論文對(duì)電子穩(wěn)像技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并分析已有算法的不足。假設(shè)全局抖動(dòng)矢量一致,在塊匹配算法的基礎(chǔ)上,將整張圖像視作一個(gè)塊區(qū)域,使用像素點(diǎn)梯度差進(jìn)行抖動(dòng)估計(jì),并進(jìn)行優(yōu)化。該方法能夠有效消除視頻的抖動(dòng),受噪聲影響小,可達(dá)到亞像素級(jí)精度,接近實(shí)時(shí)穩(wěn)像。在視頻穩(wěn)像的基礎(chǔ)上,論文研究了穩(wěn)定背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。對(duì)于混合高斯模型,論文針對(duì)背景模型的建模速度和模型質(zhì)量進(jìn)行了改進(jìn)。使用了衰減的學(xué)習(xí)率來提高建模初期的更新速率,同時(shí)抑制模型穩(wěn)定后的更新以避免混入緩慢運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)；使用陰影檢測(cè)算法將陰影從背景模型中剔除,減少了光照緩慢變化對(duì)背景模型的影響,提高了穩(wěn)定性。論文使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決特定目標(biāo)識(shí)別問題,重點(diǎn)研究機(jī)器學(xué)習(xí)所使用的特征,將常用的圖像特征分為顏色特征、邊緣特征和紋理特征。針對(duì)安全頭盔佩戴識(shí)別,提出了基于塊的局部二值模式直方圖,使用可變形部件模型作為特征載體,將梯度方向直方圖、顏色頻率、顏色矩和基于塊的局部二值模式直方圖作為特征加入模型,使用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練和檢測(cè),實(shí)現(xiàn)了適用性廣、檢測(cè)率高的安全頭盔佩戴檢測(cè)算法。最后,論文介紹了安全頭盔佩戴識(shí)別應(yīng)用。根據(jù)應(yīng)用需求設(shè)計(jì)了安全頭盔佩戴識(shí)別系統(tǒng),包括視頻穩(wěn)像、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特定目標(biāo)識(shí)別三個(gè)模塊。在視頻穩(wěn)像和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊之間進(jìn)行了協(xié)同優(yōu)化,使用穩(wěn)定的混合高斯模型背景作為視頻穩(wěn)像的參考幀圖像,同時(shí)將檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)區(qū)域從穩(wěn)像的計(jì)算區(qū)域中剔除。使用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)區(qū)域作為特定目標(biāo)識(shí)別的初始檢測(cè)區(qū)域,減少了計(jì)算量,提高了運(yùn)算效率。在特定目標(biāo)識(shí)別中,將行人檢測(cè)與安全頭盔佩戴檢測(cè)相結(jié)合,并利用幀間信息修正分類器的輸出評(píng)分,提高了檢測(cè)率,降低了誤檢率。
【關(guān)鍵詞】：視頻穩(wěn)像 目標(biāo)檢測(cè) 模式識(shí)別 智能監(jiān)控
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN948.6
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 1 緒論12-16
• 1.1 選題背景與研究意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與方向13-14
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 2 視頻穩(wěn)像16-30
• 2.1 引言16-17
• 2.2 抖動(dòng)估計(jì)17-22
• 2.2.1 塊匹配法17
• 2.2.2 灰度投影法17-18
• 2.2.3 特征法18
• 2.2.4 光流法18
• 2.2.5 基于全圖的梯度匹配算法18-22
• 2.3 抖動(dòng)補(bǔ)償和圖像恢復(fù)22
• 2.4 算法優(yōu)化22-24
• 2.5 驗(yàn)結(jié)果24-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 3 穩(wěn)定背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)30-39
• 3.1 引言30
• 3.2 背景建模法30-34
• 3.2.1 平均背景法30
• 3.2.2 混合高斯模型30-34
• 3.2.3 背景預(yù)測(cè)法34
• 3.3 非背景建模法34-35
• 3.3.1 幀差法34-35
• 3.3.2 光流法35
• 3.4 混合高斯模型改進(jìn)35-37
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 4 特定目標(biāo)識(shí)別39-57
• 4.1 引言39
• 4.2 顏色特征39-42
• 4.2.1 顏色直方圖39-40
• 4.2.2 顏色矩40-41
• 4.2.3 顏色聚合向量41
• 4.2.4 顏色相關(guān)圖41-42
• 4.3 邊緣特征42-43
• 4.3.1 基于梯度的邊緣特征42-43
• 4.3.2 Laplace算子43
• 4.4 梯度方向直方圖(HOG)特征43-45
• 4.5 局部二值模式(LBP)特征45-46
• 4.6 安全頭盔佩戴識(shí)別46-52
• 4.6.1 可變形部件模型47-48
• 4.6.2 加入顏色特征48-50
• 4.6.3 基于塊的局部二值模式直方圖50-52
• 4.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果52-56
• 4.8 本章小結(jié)56-57
• 5 安全頭盔佩戴識(shí)別應(yīng)用57-63
• 5.1 引言57
• 5.2 系統(tǒng)流程57-58
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果58-61
• 5.4 本章小結(jié)61-63
• 6 總結(jié)與展望63-66
• 6.1 全文總結(jié)63-64
• 6.2 展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 作者簡(jiǎn)歷70

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本文編號(hào)：286405