從2010年起,也就是互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的這些年,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用場景越來越多,�？低�、大華還有國外的霍尼韋爾等安防公司紛紛推出了各種各樣的監(jiān)控設(shè)備產(chǎn)品,從之前的本地硬盤相機(jī)到現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)化相機(jī),到家家戶戶都有的智能攝像頭,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)對于我們的安全起到了很大的作用,也有利于治安穩(wěn)定和社會安寧。移動目標(biāo)的檢測和跟蹤是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù),基于移動目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù),系統(tǒng)不僅可以獲取運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動方向、速度等運(yùn)動特征信息,同時還能夠?yàn)檫M(jìn)一步的運(yùn)動目標(biāo)的分類、行為理解等提供相應(yīng)數(shù)據(jù)信息,對于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化起到關(guān)鍵作用,具有十分重要的研究意義。本文研究的目標(biāo)及仿真對象都是基于靜態(tài)背景下視頻監(jiān)控系統(tǒng)采集的的視頻,視頻可以看做是在時間軸上的圖像序列。因此,本文首先就目標(biāo)檢測跟蹤中的一些理論知識,包括目標(biāo)檢測與跟蹤的總體框架、數(shù)字圖像中的預(yù)處理技術(shù)以及目標(biāo)特征提取等方法進(jìn)行分析研究,為文章后續(xù)章節(jié)中研究目標(biāo)檢測與跟蹤算法打下基礎(chǔ)。除此之外,本文的主要研究對象是視頻圖像序列中移動目標(biāo)檢測和跟蹤有關(guān)技術(shù)和算法。其中,目標(biāo)檢測是對視頻監(jiān)控系統(tǒng)采集的視頻圖像序列中是否有移動目標(biāo)進(jìn)... 

【文章來源】：成都理工大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

中值濾波效果圖

a. 原始圖像 b. 均值濾波后圖像圖 2-3 均值濾波效果圖2.2 圖像的二值化圖像的二值化，就是將圖像中各個位置的像素值用 0 和 1 兩個值來表示的二值化在移動目標(biāo)檢測中被用來分離檢測目標(biāo)和非檢測目標(biāo)，在移動目標(biāo)中，在目標(biāo)被檢測出來后，我們通常將檢測出的目標(biāo)與背景進(jìn)行二值化，通置合適的閾值，將背景與檢測的移動目標(biāo)分離開來。式（2-2）給出了圖像化的表達(dá)式：{DxyTkDxyTkkRxy≥<=1,(,)0,(,)(,)(2上式中，T 是我們選定的閾值，圖像中處于位置（x,y）的像素的值 Dk(x于等于閾值 T 時，則將該點(diǎn)的像素值賦值為 1，當(dāng)像素值小于閾值 T 時，點(diǎn)的像素值賦值為 0。在計算機(jī)屏幕顯示中，像素值為 1 的像素點(diǎn)顯示為白素值為 0 的像素點(diǎn)顯示為黑色，這樣二值化后的圖像，將由彩色圖像或者灰

圖 2-4 膨脹和腐蝕示意圖，膨脹是要對圖像相鄰的像素進(jìn)行連接合并值化后的圖像中常常被用來對產(chǎn)生的空洞進(jìn)（2-3）給出了膨脹操作的數(shù)學(xué)表達(dá)式：X ⊕ B={p ∈ε 2 :p=x+b,x∈X且b∈B}膨脹操作的示意圖：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于OpenCV的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤[J]. 羅翊坤.  中國新通信. 2016(12)
[2]基于Matlab實(shí)時運(yùn)動目標(biāo)跟蹤檢測系統(tǒng)[J]. 汪惠蘭,林航飛,李賠龍.  計算機(jī)安全. 2012(03)
[3]視頻序列中的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤[J]. 李春生,龔曉峰.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2009(23)
[4]基于背景減法的目標(biāo)檢測在Matlab中的實(shí)現(xiàn)方法[J]. 李紅倫,李勃,阮湘輝,李文兵.  云南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2009(S2)
[5]基于區(qū)域形心及其矢量方向的視頻對象跟蹤[J]. 張貝貝,肖國強(qiáng),江健民.  計算機(jī)應(yīng)用. 2007(06)
[6]一種基于運(yùn)動陰影的目標(biāo)檢測算法[J]. 郭利生,郭立,焦榮惠,鄭軍.  模式識別與人工智能. 2007(02)
[7]三維人臉建模與應(yīng)用[J]. 徐成華,王蘊(yùn)紅,譚鐵牛.  中國圖象圖形學(xué)報. 2004(08)
[8]融合人臉輪廓和區(qū)域信息改進(jìn)人臉檢測[J]. 方昱春,王蘊(yùn)紅,譚鐵牛.  計算機(jī)學(xué)報. 2004(04)
[9]基于步態(tài)的身份識別[J]. 王亮,胡衛(wèi)明,譚鐵牛.  計算機(jī)學(xué)報. 2003(03)
[10]一種具有良好魯棒性的實(shí)時跟蹤方法[J]. 田原,譚鐵牛,孫洪贊.  自動化學(xué)報. 2002(05)

博士論文
[1]面向視頻監(jiān)控的動態(tài)目標(biāo)檢測、跟蹤與識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 徐楊.東北大學(xué) 2012

碩士論文
[1]移動目標(biāo)識別與跟蹤方法研究與設(shè)計[D]. 劉萌萌.北方工業(yè)大學(xué) 2017
[2]復(fù)雜場景下運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的研究[D]. 王新.江蘇大學(xué) 2017
[3]視頻監(jiān)控中移動目標(biāo)檢測與跟蹤算法設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D]. 葉光輝.電子科技大學(xué) 2017
[4]室內(nèi)監(jiān)控中移動檢測與跟蹤算法的改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)[D]. 丁方靜.東南大學(xué) 2017
[5]監(jiān)控視頻中的前景提取和目標(biāo)檢測跟蹤算法研究[D]. 郭達(dá)潔.浙江大學(xué) 2016
[6]視頻監(jiān)控下運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤與控制系統(tǒng)的研究[D]. 李俊勰.南昌大學(xué) 2014
[7]視頻監(jiān)控中移動目標(biāo)的檢測跟蹤[D]. 吳健.南京郵電大學(xué) 2013
[8]視頻序列中運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤算法研究[D]. 李杰.西南交通大學(xué) 2010



本文編號：3460235