發(fā)布時間：2017-07-01 10:25

  本文關鍵詞：多攝像機下的智能視頻監(jiān)控及其在電纜防盜中的應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電纜的被盜已成為影響經(jīng)濟和社會穩(wěn)定的一大因素,智能視頻監(jiān)控能有效的防止電纜的偷盜行為。論文圍繞智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中視頻圖像中運動目標的檢測與跟蹤、多攝像機重疊視域的目標交接問題展開研究工作。首先是運動目標的檢測,由于背景減除法在處理復雜環(huán)境下圖像時具有較強的適用性,本文采用了一種自適應的多�？焖俦尘安罘椒āＴ诨旌细咚鼓Ｐ捅尘安罘椒ǖ幕A上,加入了生存時間這一限制,與權值共同決定背景模型的更新,解決了混合高斯模型背景差方法建立的背景模型對高頻噪聲的抑制問題。在運動目標跟蹤中,針對目標跟蹤容易出現(xiàn)遮擋的問題,本文融合Kalman和MeanShift對傳統(tǒng)目標跟蹤方法進行了改進,算法能適應視頻圖像中目標大小的變化,在較為復雜的場景中也有良好的適應性,實驗表明該算法實時性較好,魯棒性較高。最后進行多攝像機的目標交接,由于攝像機之間的視野分界線FOV(Field of View)只和攝像機的安裝位置以及角度有關,不受外界環(huán)境的影響,因此,本文對多攝像機下視野分界線的提取進行了研究,提出了用SIFT算法和單應性矩陣結合的視野分界線生成算法,并通過實驗驗證了它的有效性。實驗測試表明,論文實現(xiàn)了多攝像機下運動目標的檢測與跟蹤,可滿足電纜防盜的應用需求。
【關鍵詞】：電纜防盜 背景減除法 Kalman 濾波 Mean Shift 目標交接
【學位授予單位】：西南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6;TM73
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-22
• 1.1 選題背景和意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-19
• 1.2.1 視頻監(jiān)控系統(tǒng)的國內(nèi)外現(xiàn)狀10-14
• 1.2.2 運動目標檢測與跟蹤技術國內(nèi)外現(xiàn)狀14-17
• 1.2.3 重疊視域的運動目標交接國內(nèi)外現(xiàn)狀17-19
• 1.3 主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排19-22
• 2 電纜監(jiān)控項目介紹22-25
• 2.1 項目概述22-23
• 2.2 模擬系統(tǒng)環(huán)境搭建23-24
• 2.3 本章小結24-25
• 3 運動目標檢測25-40
• 3.1 運動目標檢測方法25-30
• 3.1.1 概述25-26
• 3.1.2 光流法26-27
• 3.1.3 幀差法27-28
• 3.1.4 背景減除法28-30
• 3.2 基于混合高斯模型的背景差方法30-35
• 3.2.1 概述30
• 3.2.2 模型定義30-31
• 3.2.3 模型參數(shù)更新31-32
• 3.2.4 背景模型建立32-33
• 3.2.5 實驗結果及分析33-35
• 3.3 自適應多�？焖俦尘安钏惴�35-39
• 3.3.1 自適應多�？焖俦尘安罘�35-37
• 3.3.2 實驗結果及分析37-39
• 3.4 本章小結39-40
• 4 運動目標跟蹤40-58
• 4.1 概述40-41
• 4.2 Kalman濾波算法41-45
• 4.2.1 Kalman濾波原理41-43
• 4.2.2 基于Kalman濾波的目標跟蹤算法43-44
• 4.2.3 實驗結果及分析44-45
• 4.3 MeanShift搜索45-51
• 4.3.1 MeanShift概述45-46
• 4.3.2 MeanShift算法在目標跟蹤中的應用46-47
• 4.3.3 MeanShift向量47-49
• 4.3.4 MeanShift算法的實現(xiàn)49-50
• 4.3.5 實驗結果及分析50-51
• 4.4 融合Kalman和MeanShift的運動目標跟蹤51-57
• 4.4.1 概述51
• 4.4.2 自適應的Kalman濾波算法介紹51-52
• 4.4.3 改進的MeanShift算法52-54
• 4.4.4 基于Kalman和改進的MeanShift的運動目標跟蹤54-56
• 4.4.5 實驗結果與分析56-57
• 4.5 本章小結57-58
• 5 多攝像機下運動目標跟蹤58-76
• 5.1 目標交接算法概述58-60
• 5.2 視野分界線恢復算法60-63
• 5.2.1 基于投影不變量的視野分界線恢復算法61-62
• 5.2.2 基于同步視頻序列的視野分界線恢復算法62
• 5.2.3 利用Hough變換的視野分界線恢復算法62-63
• 5.3 基于SIFT和射影變換的視野分界線恢復方法63-68
• 5.3.1 概述63
• 5.3.2 SIFT算法63-65
• 5.3.3 基于SIFT的特征匹配65-66
• 5.3.4 RANSAC直線擬合66-67
• 5.3.5 單應性矩陣的生成67-68
• 5.4 基于視野分界線的目標交接68-69
• 5.5 多攝像機的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)實驗結果與分析69-75
• 5.5.1 電纜防盜模擬環(huán)境搭建69-70
• 5.5.2 視野分界線的恢復70-73
• 5.5.3 多攝像機的目標跟蹤73-75
• 5.6 本章小結75-76
• 6 總結與展望76-78
• 6.1 論文總結76
• 6.2 展望76-78
• 致謝78-79
• 參考文獻79-83
• 攻讀碩士學位期間參與項目83

【參考文獻】

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 郭玲;智能視頻監(jiān)控中運動目標檢測的算法研究[D];華南理工大學;2013年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉翔;基于視頻的運動目標檢測與跟蹤算法研究與應用[D];武漢科技大學;2009年

  本文關鍵詞：多攝像機下的智能視頻監(jiān)控及其在電纜防盜中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：505586