傳統(tǒng)的基于監(jiān)控視頻的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)及行為分析大多是圍繞視頻圖像本身進(jìn)行研究,如圖像內(nèi)人體結(jié)構(gòu)、圖像顏色相似度等,忽略了監(jiān)控視頻內(nèi)所包含的大量的地理信息,難以實(shí)現(xiàn)將視頻監(jiān)控與地理空間信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)。將視頻監(jiān)控信息與地理空間的時(shí)空信息相互融合,把靜態(tài)的地理空間信息賦予其動(dòng)態(tài)屬性,可以大大提高視頻監(jiān)控信息的分析、理解能力。因此,本文建立視頻監(jiān)控圖像與地理空間的互映射模型,將視頻圖像信息與地理空間信息相互融合,通過研究室內(nèi)動(dòng)態(tài)目標(biāo)時(shí)空特征信息提取及行為識(shí)別方法,解決了室內(nèi)動(dòng)態(tài)目標(biāo)定位及動(dòng)態(tài)目標(biāo)行為識(shí)別這一技術(shù)問題,達(dá)到了視頻監(jiān)控與地理空間信息有機(jī)融合的目的。本文的具體內(nèi)容和成果如下:(1)建立一種基于EPnP的視頻監(jiān)控圖像的地理空間坐標(biāo)互映射模型,找到圖像像素點(diǎn)與地理空間對(duì)應(yīng)點(diǎn)坐標(biāo)的互對(duì)應(yīng)關(guān)系,將圖像像素點(diǎn)賦予地理空間坐標(biāo),利用此模型實(shí)現(xiàn)視頻幀所包含的室內(nèi)動(dòng)態(tài)目標(biāo)在地理空間內(nèi)的精準(zhǔn)定位,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的快速、準(zhǔn)確定位。(2)提出一種融合幀差法與改進(jìn)Vibe的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法,通過增加對(duì)閃爍像素的檢測(cè)以及結(jié)合基于HSV色彩空間的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)陰影去除方法,有效解決了Vibe算法處理動(dòng)態(tài)目標(biāo)產(chǎn)生的鬼影、陰... 

【文章來源】：桂林理工大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 室內(nèi)視覺定位技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)及行為識(shí)別研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目的和意義
    1.4 論文的技術(shù)路線
    1.5 論文的章節(jié)安排
第2章 相機(jī)標(biāo)定與地理空間映射原理與方法
    2.1 地理約束平面構(gòu)建方法
    2.2 視頻監(jiān)控與地理空間互映射模型構(gòu)建方法
        2.2.1 相機(jī)內(nèi)部參數(shù)矩陣確定方法
        2.2.2 相機(jī)外部參數(shù)矩陣確定方法
        2.2.3 視頻監(jiān)控與地理空間互映射模型
    2.3 實(shí)驗(yàn)分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)與時(shí)空特征提取
    3.1 動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)方法概述
        3.1.1 幀間差分法算法原理
        3.1.2 Vibe背景建模算法原理
    3.2 改進(jìn)的Vibe行人目標(biāo)檢測(cè)算法
        3.2.1 基于閃爍像素檢測(cè)的背景模型優(yōu)化
        3.2.2 基于HSV色彩空間的陰影去除
        3.2.3 對(duì)比分析
    3.3 動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤及時(shí)空特征提取
        3.3.1 基于感知哈希算法的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤
        3.3.2 單幀圖像動(dòng)態(tài)目標(biāo)時(shí)空信息提取
        3.3.3 視頻連續(xù)幀序列動(dòng)態(tài)目標(biāo)時(shí)空數(shù)據(jù)提取
    3.4 實(shí)驗(yàn)分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于SVM的動(dòng)態(tài)目標(biāo)行為檢測(cè)
    4.1 基于時(shí)空特征的動(dòng)態(tài)目標(biāo)行為分類
        4.1.1 室內(nèi)行為時(shí)空特征提取
        4.1.2 特征向量構(gòu)建方法
    4.2 支持向量機(jī)
    4.3 基于SVM的動(dòng)態(tài)目標(biāo)行為檢測(cè)
        4.3.1 SVM建模與檢測(cè)
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 論文的總結(jié)
    5.1 總結(jié)
    5.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)
    5.3 論文的不足之處
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)介
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]幀間差法對(duì)TLD跟蹤算法的改進(jìn)[J]. 付苗,邢藏菊.  電子設(shè)計(jì)工程. 2017(07)
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碩士論文
[1]視覺室內(nèi)定位中圖像特征點(diǎn)匹配算法研究[D]. 萬柯.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于標(biāo)識(shí)的室內(nèi)視覺定位算法研究[D]. 關(guān)凱.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]結(jié)合全局和局部特征的人體行為識(shí)別技術(shù)研究[D]. 陶玲.武漢工程大學(xué) 2014
[4]機(jī)器人雙目視覺定位技術(shù)研究[D]. 林琳.西安電子科技大學(xué) 2009



本文編號(hào)：2928847