本文關(guān)鍵詞： 智能監(jiān)控 目標識別 行為分析 智能檢索　出處：《北方工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著校園不斷的擴建,社會人員不斷涌入校園,使得校園內(nèi)的安全隱患逐漸暴露了出來,國家教育部和各地的高校對于"平安校園"安防項目越來越重視,但是普通高�？捎糜谝曨l監(jiān)控系統(tǒng)的投資金額有限,且安保人員有限,導致校園諸多安防死角,本文的研究內(nèi)容就是在這種供求不平衡的背景下應運而生的。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)多數(shù)只停留在錄像階段,靠人工監(jiān)控。當高危區(qū)域入侵時,沒有任何防護作用。耗費人力事后調(diào)取錄像信息判斷視頻內(nèi)容,常錯失最佳追蹤和處置時機。本論文針對以上問題及對系統(tǒng)功能需求分析的基礎(chǔ)上,提出了一種可用于目標識別和行為分析的多路監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計方案并將該方案采用通用化和智能化的方式加以實現(xiàn)。該智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)采用兩個型號為DS-2CD3310D-1的海康威視紅外陣列半球網(wǎng)絡攝像頭作為視頻采集前端,通過以太網(wǎng)的連接,在PC終端對視頻信息進行目標識別、行為分析、檢索和抓拍等智能化"主動"處理。本文設(shè)計的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在傳統(tǒng)Vibe算法的基礎(chǔ)上做出了對于空洞現(xiàn)象的改善,改進了目標檢測算法,同時采用卡爾曼濾波算法實現(xiàn)了目標跟蹤。在目標識別的基礎(chǔ)上,通過入侵檢測算法、周界警戒算法實現(xiàn)了對于運動目標的智能行為分析。在無人值守的狀態(tài),當運動目標觸發(fā)異常報警后,系統(tǒng)對于含有異常事件的視頻幀圖像可以實現(xiàn)自主抓拍,并將圖像存儲到本地。在事后調(diào)查的過程中,可以根據(jù)檢索條件調(diào)取所有符合條件的監(jiān)控視頻幀圖像。該系統(tǒng)設(shè)計并實現(xiàn)模塊化功能后,在實驗室進行了系統(tǒng)聯(lián)調(diào),通過大量實驗證明可以實現(xiàn)對于運動目標的目標識別和行為分析,靈敏度較高。
[Abstract]:With the continuous expansion of the campus, social personnel are constantly pouring into the campus, which gradually exposes the hidden dangers of security in the campus. The Ministry of Education and colleges and universities around the country pay more and more attention to the "safe campus" security project. However, the amount of investment that ordinary colleges and universities can use in video surveillance systems is limited, and the number of security personnel is limited, resulting in a lot of security dead spots on campus. The research content of this paper is under the background of this kind of imbalance of supply and demand. Most of the traditional video surveillance systems only stay in the video stage and rely on manual surveillance. When the high-risk area invades, There is no protective effect. It takes manpower to get video information to judge the video content, and it often misses the best time to track and dispose the video content. Based on the analysis of the above problems and the functional requirements of the system, this paper aims at the above problems, and analyzes the functional requirements of the system. A design scheme of multi-channel monitoring system for target recognition and behavior analysis is proposed, and the scheme is implemented in a general and intelligent way. The intelligent video surveillance system uses two types of DS-2CD3310D-1 sea. Conway infrared array hemispherical webcam is used as the front end of video acquisition. Through the connection of Ethernet, the target recognition and behavior analysis of video information are carried out at the PC terminal. The intelligent video surveillance system designed in this paper improves the void phenomenon based on the traditional Vibe algorithm and improves the target detection algorithm. At the same time, the Kalman filter algorithm is used to realize target tracking. On the basis of target recognition, the intelligent behavior analysis of moving target is realized by intrusion detection algorithm and perimeter alert algorithm. When the moving object triggers the abnormal alarm, the system can capture the video frame image with abnormal events and store the image locally. According to the retrieval condition, all the qualified video frame images can be obtained. After the system is designed and modularized, the system is combined in the laboratory. Through a large number of experiments, it is proved that the target recognition and behavior analysis of moving targets can be realized, and the sensitivity is high.
【學位授予單位】：北方工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN948.6;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1496329