本文關鍵詞：智能視頻監(jiān)控人群檢測研究與應用

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【摘要】：靜態(tài)場景圖像序列是指當攝像機固定靜止時即背景圖像不變情況下的運動圖像序列,跟蹤和檢測其中的運動目標是計算機視覺領域中具有技術挑戰(zhàn)的課題之一,其中運動人群的行為檢測一直是近年來的研究熱點之一,而且它在現代工業(yè)、民用和航空等領域有著廣闊的應用前景。對該問題的研究不應局限于某些特定領域,應該廣泛地結合數學、控制學以及計算機科學等學科,對它的研究具有重要的理論價值和現實意義。本課題中,以較為通用的CIF格式的視頻文件為研究對象,開發(fā)建立序列動態(tài)對象鏈接庫系統(tǒng)(MiddleDll層)將視頻文件自行封裝處理,通過MiddleDll作為一個“層”來連接視頻分析和顯示系統(tǒng)。本文在分水嶺算法(WSA)和色彩空間理論(CS)對視頻文件進行預處理分析基礎上,通過數據過濾層將數據進行了初步的分類,并儲存在一個三維數組中,利用視頻幀間差分算法(VFD)進行動態(tài)目標捕捉,在運動目標個體輪廓線識別技術中,提出了基于能量極小值原理的均值平移Meanshift改進算法,對人群視頻圖像中的運動目標輪廓線進行了識別修正,解決了原有算法過度分割和輪廓線無法閉合的問題,為統(tǒng)計視頻區(qū)域內的人群個數提供了基礎數據�；谝陨侠碚撗芯�,開發(fā)制作了“智能視頻監(jiān)控運動目標密度檢測”應用軟件。通過軟件應用試驗表明,該軟件運行符合人群檢測要求,實現了基于智能視頻監(jiān)控的人群密度在線檢測。
【關鍵詞】：智能視頻 運動目標 輪廓分割 能量極小
【學位授予單位】：上海應用技術學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題背景及意義9-10
• 1.2 國內外研究現狀10-12
• 1.3 本文研究內容12-13
• 第2章 視頻處理的理論基礎13-21
• 2.1 視頻圖像基礎13-15
• 2.1.1 視頻圖像的表示方法13-14
• 2.1.2 視頻圖像處理的注意事項14-15
• 2.2 運動目標檢測15-18
• 2.3 幀間差分法18-20
• 2.4 本章小結20-21
• 第3章 視頻圖像處理21-41
• 3.1 顏色空間概述21-24
• 3.2 YUV顏色空間24-30
• 3.2.1 YUV的采樣格式24-25
• 3.2.2 YUV彩色的存儲格式25-30
• 3.3 分水嶺算法30-40
• 3.3.1 分水嶺分割算法概念30-31
• 3.3.2 梯度圖像處理31-35
• 3.3.3 分水嶺標記對象35-36
• 3.3.4 基于RGB彩色空間的分水嶺算法實現36-40
• 3.4 本章小結40-41
• 第4章 均值平移Meanshift算法的改進和應用41-53
• 4.1 Meanshift算法理論41-48
• 4.1.1 特征空間無參數核密度估計41-42
• 4.1.2 核函數42-44
• 4.1.3 多維核Meanshift算法44-48
• 4.2 Meanshift算法步驟48-49
• 4.3 改進的Meanshift算法49-52
• 4.3.1 算法描述49-51
• 4.3.2 改進的Meanshift算法實現51-52
• 4.4 本章小結52-53
• 第5章 系統(tǒng)實現53-60
• 5.1 系統(tǒng)實現過程中主要問題描述53-57
• 5.2 系統(tǒng)運行結果與分析57-59
• 5.3 本章總結59-60
• 第6章 總結與展望60-63
• 6.1 應用價值60
• 6.2 全文總結60-61
• 6.3 不足與展望61-63
• 附錄163-65
• 參考文獻65-68
• 致謝68-69
• 攻讀學位期間所開展的科研項目和發(fā)表的學術論文69-70

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前2條

1 龔紅仿;Visual Basic應用軟件系統(tǒng)集成的窗體調控技術的研究[J];長沙電力學院學報(自然科學版);2004年01期

2 高麗;楊樹元;李海強;;一種基于標記的分水嶺圖像分割新算法[J];中國圖象圖形學報;2007年06期

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本文編號：530651