【摘要】：近年來(lái),隨著“平安城市”、“智慧城市”等工程的深入開(kāi)展,在每個(gè)城市的主干道、次干道以及街角小巷的兩側(cè)和道路交叉口都布設(shè)了大量的監(jiān)控?cái)z像機(jī),主要用于監(jiān)控行人和車輛等運(yùn)動(dòng)目標(biāo),這些監(jiān)控?cái)z像機(jī)24小時(shí)不間斷拍攝,產(chǎn)生了大量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù),如何在海量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確的查詢感興趣運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成為研究的熱點(diǎn)和挑戰(zhàn),監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)高效組織和檢索方法是解決這一問(wèn)題的核心。監(jiān)控視頻不僅具有豐富的內(nèi)容信息同時(shí)還包含了大量的時(shí)空信息,根據(jù)研究側(cè)重點(diǎn)的不同,現(xiàn)有的監(jiān)控視頻組織和檢索方法主要分為基于時(shí)空的方法和基于內(nèi)容的方法兩大類,監(jiān)控視頻的時(shí)空檢索方法雖然檢索速度和精度較高,但此類方法更多的是集中于視頻傳感器或視頻段層面的空間檢索,沒(méi)有關(guān)注視頻中目標(biāo)的檢索;基于內(nèi)容的檢索雖然能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)視頻中感興趣目標(biāo)的檢索,但由于視頻數(shù)據(jù)量巨大、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)匹配困難等原因,導(dǎo)致其在檢索效率和精度方面不盡如人意。因此,亟需發(fā)展一種時(shí)空內(nèi)容統(tǒng)一的監(jiān)控視頻組織和檢索方法來(lái)結(jié)合兩類方法各自的優(yōu)勢(shì),克服兩類方法各自的缺點(diǎn),提高方法的實(shí)際應(yīng)用能力�；谝陨涎芯勘尘�,本文以完全固定監(jiān)控?cái)z像機(jī)采集的視頻為研究對(duì)象,著重研究了時(shí)空內(nèi)容相統(tǒng)一的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)組織模型的構(gòu)建,提出了監(jiān)控視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取和匹配方法,發(fā)展了一套時(shí)空約束下視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢索理論和方法。本文的主要研究?jī)?nèi)容及成果如下:(1)多層次監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)組織方法。本文分析了現(xiàn)有監(jiān)控視頻組織方法,面向視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)空內(nèi)容檢索,設(shè)計(jì)了多層次視頻組織結(jié)構(gòu),提出了監(jiān)控視頻多層次時(shí)空內(nèi)容組織模型;厘定了多層次視頻組織模型的屬性描述定義,實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控視頻多層次時(shí)空內(nèi)容組織方法。(2)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)多特征提取與匹配方法。本文基于ViBe算法和SSD算法設(shè)計(jì)了視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位方法;在分析了不同圖像特征在表達(dá)圖像內(nèi)容方面具有不同側(cè)重點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出了基于多特征相似度融合的目標(biāo)匹配方法和匹配結(jié)果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。(3)時(shí)空約束下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢索方法。本文設(shè)計(jì)了地理視頻覆蓋檢索方法和時(shí)空約束下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)方向、速度等信息獲取方法,分析了路網(wǎng)對(duì)車輛目標(biāo)的時(shí)空約束作用,以此為基礎(chǔ),顧及目標(biāo)與監(jiān)控?cái)z像機(jī)主光軸的方位關(guān)系,提出了路網(wǎng)約束下的車輛檢索方法,有效剔除無(wú)效匹配數(shù)據(jù),提高了檢索的效率和精度。(4)監(jiān)控視頻時(shí)空內(nèi)容組織與檢索系統(tǒng)。本文基于已有的研究成果,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了“監(jiān)控視頻時(shí)空內(nèi)容組織與檢索系統(tǒng)”。本文研究提供了一種新的監(jiān)控視頻時(shí)空內(nèi)容相統(tǒng)一的組織方法,豐富和擴(kuò)展了監(jiān)控視頻檢索領(lǐng)域的理論和方法,從應(yīng)用角度出發(fā),可為公共安防領(lǐng)域提供監(jiān)控視頻感興趣目標(biāo)的快速、準(zhǔn)確檢索,從而為進(jìn)一步的分析和決策提供有效的支持。
【圖文】：

２．１．１邐攝像機(jī)成像模型逡逑攝像機(jī)的鏡頭是一個(gè)凸透鏡，感光元件就處在這個(gè)凸透鏡的焦點(diǎn)附近，透鏡逡逑成像模型是攝像機(jī)成像模型的簡(jiǎn)化，圖２．１所示的是基本的透鏡成像原理。逡逑物邐像逡逑＜邐ｕ邐＾—ｆ￣￣？逡逑＜——ｖ邐？逡逑圖２．１透鏡成像原理逡逑其中，物體到透鏡光心的距離Ｕ稱為物距，透鏡光心到焦點(diǎn)的距離／稱為焦逡逑距，物像到透鏡光心的距離Ｖ稱為像距。三者關(guān)系滿足公式（２．１）。逡逑１１１邋…逡逑（２－°逡逑透鏡成像模型中，如果將焦距看作是透鏡中心到感光元件的距離就成了小孔逡逑成像模型，小孔成像模型如圖２．２所示。逡逑物體邐＼逡逑凸透鏡邐像平面逡逑圖２．２小孔成像模型逡逑１２逡逑

２．１．１邐攝像機(jī)成像模型逡逑攝像機(jī)的鏡頭是一個(gè)凸透鏡，感光元件就處在這個(gè)凸透鏡的焦點(diǎn)附近，透鏡逡逑成像模型是攝像機(jī)成像模型的簡(jiǎn)化，圖２．１所示的是基本的透鏡成像原理。逡逑物邐像逡逑＜邐ｕ邐＾—ｆ￣￣？逡逑＜——ｖ邐？逡逑圖２．１透鏡成像原理逡逑其中，，物體到透鏡光心的距離Ｕ稱為物距，透鏡光心到焦點(diǎn)的距離／稱為焦逡逑距，物像到透鏡光心的距離Ｖ稱為像距。三者關(guān)系滿足公式（２．１）。逡逑１１１邋…逡逑（２－°逡逑透鏡成像模型中，如果將焦距看作是透鏡中心到感光元件的距離就成了小孔逡逑成像模型，小孔成像模型如圖２．２所示。逡逑物體邐＼逡逑凸透鏡邐像平面逡逑圖２．２小孔成像模型逡逑１２逡逑
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TN948.6

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本文編號(hào)：2603901