發(fā)布時間：2018-01-09 18:19

  本文關鍵詞：基于計算機視覺的無人值守井場安防視頻監(jiān)控系統研究　出處：《西南石油大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 無人值守井場 計算機視覺 視頻監(jiān)控 目標檢測 EmguCv

【摘要】：隨著油田信息化建設的大力開展,我國建立了大量的無人值守井場,然而多數無人值守井場地處偏遠地區(qū),傳統的安防視頻監(jiān)控系統無法保障其生產安全以及財產安全。因此,加快無人值守井場安防視頻監(jiān)控系統的信息化建設和智能化改造顯得尤為重要。本文在廣泛調研視頻監(jiān)控系統和計算機視覺技術現有研究成果的基礎上,結合無人值守井場的環(huán)境特點,給出了一種能自動監(jiān)測無人值守井場入侵行為的安防視頻監(jiān)控系統方案,完成了安防視頻監(jiān)控系統的總體方案設計,其中包括攝像機選型、現場POE供電、現場視頻信息管理與存儲、遠程視頻傳輸方式、具有運動目標檢測和行人檢測功能的遠程視頻監(jiān)控客戶端軟件,并搭建了相應的系統模擬實驗平臺。在運動目標檢測方面,本文通過實驗分析了幀差法和背景差法在攝像機固定情況下提取運動目標的特點,并結合兩者的優(yōu)點提出了改進背景差法,在全局光照變化的情況下通過對比實驗表明,基于改進背景差法的運動目標檢測效果好于基于混合高斯模型的背景差法。在行人檢測方面,利用了主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法對HOG行人描述特征進行降維后,并在OpenCv的支持下,以INRIA行人數據庫和自行采集的井場實景作為樣本集,通過支持向量機(Support VectorMachine,SVM)進行了行人檢測分類器訓練,實驗表明該分類器具有較高的檢測率。最后,利用EmguCv將改進背景差法和行人檢測算法封裝到了基于C#語言編寫的PC式NVR客戶端軟件,同時該軟件還具備視頻信息管理、視頻信息存儲、視頻信息分析、遠程云臺控制、遠程參數配置等功能。通過對模擬實驗平臺進行的相關測試實驗表明,本文研究的無人值守井場安防視頻監(jiān)控系統具有可行性,且對提高人工視頻監(jiān)控質量、防止人為蓄意入侵以及確保無人值守井場的生產安全和財產安全具有深遠意義。
[Abstract]:With the construction of oilfield informationization vigorously, our country established a large number of unattended site, however most unattended well site in remote areas, security video monitoring system can not guarantee the traditional production safety and property safety. Therefore, to speed up the security video monitoring system for unmanned wellsite informationization construction and intelligent transformation is particularly important. In this paper, based on extensive research of video monitoring system and computer vision technology on existing research results, combined with the environmental features of unmanned wellsite, gives a kind of automatic monitoring of unattended site intrusion security video monitoring system, complete the overall design of video monitoring system, including camera selection, field POE power live video, information management and storage, remote video transmission, a moving target detection and pedestrian detection The function of remote video monitoring client software, and set up a corresponding system simulation platform. In the moving target detection, the characteristics of this experimental analysis by frame difference method and background extraction of moving objects in the camera under fixed difference method, which combines the advantages of improved background subtraction method, the global illumination change under the condition of the experiment shows that the moving target detection effect of improved background subtraction in mixed Gauss model based on the background subtraction. Based on pedestrian detection, using principal component analysis (Principal Component Analysis, PCA HOG) method to describe pedestrians feature dimensionality reduction, and under the support of OpenCv, the INRIA pedestrian database and self collected well as real samples, the support vector machine (Support VectorMachine, SVM) for pedestrian detection and classification for training, experiment The classifier has higher detection rate. Finally, the improved package background difference method and pedestrian detection algorithm to the C# language of the PC NVR client software based on EmguCv, at the same time, the software also has video information management, video storage, video analysis, remote PTZ control, remote parameter configuration and other functions through the relevant. To test the simulation platform show that the unmanned wellsite security video monitoring system in this paper is feasible, and to improve the quality of video surveillance, prevention is of far-reaching significance to ensure human invasion and deliberate unattended site production safety and property safety.

【學位授予單位】：西南石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN948.6

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本文編號：1402150