本文關鍵詞：監(jiān)控視頻靜態(tài)場景幀去除和運動目標檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在這20年中,視頻監(jiān)控經歷了模擬視頻監(jiān)控階段、數字視頻監(jiān)控階段和智能網絡視頻監(jiān)控階段。數字監(jiān)控視頻的出現,為計算機量化分析監(jiān)控視頻數據提供了極大的便利。隨著視頻監(jiān)控行業(yè)市場的穩(wěn)健發(fā)展,以及對市場的良好預期,高清監(jiān)控逐漸取代標清監(jiān)控,高清監(jiān)控已成不可逆轉的趨勢。但是,監(jiān)控設備更換耗資巨大,監(jiān)控視頻導致的“海量”數據信息,以及理論研究和實際應用間的巨大差距,都成為監(jiān)控視頻行業(yè)進一步發(fā)展需要面臨的問題。海量監(jiān)控視頻數據導致數據難于進行有效的管理和分析,監(jiān)控視頻中包含的信息量巨大,但是有用的信息很少。通常情況下,并不是所有的無用信息都能夠被計算機執(zhí)行并處理。但是,監(jiān)控視頻靜態(tài)場景幀反復存儲所造成的存儲空間浪費是可以減少的。隨著高分辨率監(jiān)控時代的到來,目前常用運動目標算法的復雜度就需要降低。為此,本文針對監(jiān)控視頻靜態(tài)場景幀去除和運動目標檢測兩個方面進行了研究。在監(jiān)控視頻靜態(tài)場景幀去除方面:監(jiān)控視頻靜態(tài)場景幀的去除,不僅能夠降低監(jiān)控視頻的數據量,節(jié)約成本,還能夠縮短回看監(jiān)控視頻時發(fā)現關注問題的必要時間。通過對幀間差分閾值分析,發(fā)現幀間差分法的時效性較高,能夠對監(jiān)控場景做到及時的檢測。通過分析幀差檢測像素的特點后,構建了一個檢測點抑制方法,這樣處理后能夠減少近似靜態(tài)幀的存儲。通過對單異常信息幀分析,構建了一個單異常幀處理機制,能夠進一步減少無異常信息片段。試驗表明,本文提到的監(jiān)控視頻靜態(tài)幀去除方法是可行的。在運動目標檢測方面:結合著高斯法、碼本法、幀間差分法和統計值法等幾種方法的優(yōu)點,提出了一種高效的雙模板運動目標檢測方法。通過討論該方法模板的更新過程和雙模版更新機制,說明了雙模版運動目標檢測的原理。試驗表明,本文提出的雙層模板運動目標檢測方法,不僅能夠對運動目標進行有效的檢測,而且能夠有效去除監(jiān)控場景中運動物體由于停止運動時間過長被融入背景后突然再次運動所產生的“鬼影”。
【關鍵詞】：運動目標檢測 監(jiān)控視頻靜態(tài)幀去除 背景建模 雙背景建模 鬼影去除
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TN948.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景、目的及意義9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究目的及意義10-11
• 1.2 國內外研究現狀11-13
• 1.2.1 運動目標檢測國內外現狀11-12
• 1.2.2 監(jiān)控視頻靜態(tài)幀去除現狀12-13
• 1.3 論文主要內容和結構13-14
• 第二章 運動目標檢測方法14-32
• 2.1 簡單背景運動目標檢測方法及特點分析14-20
• 2.1.1 幀間差分法14-15
• 2.1.2 均值法15-19
• 2.1.3 統計值法19-20
• 2.1.4 中值法20
• 2.2 復雜場景運動目標檢測方法及特點分析20-29
• 2.2.1 高斯法20-26
• 2.2.2 碼本法26-28
• 2.2.3 核密度法28-29
• 2.2.4 ViBe法29
• 2.3 其它方法簡單闡述29-30
• 2.4 小結30-32
• 第三章 監(jiān)控視頻靜態(tài)場景幀去除32-50
• 3.1 幀差選取分析32-34
• 3.1.1 幀差閾值分析32-33
• 3.1.2 單像素幀差分析33-34
• 3.2 改進的ViBe算法和噪聲處理34-42
• 3.2.1 ViBe算法描述34
• 3.2.2 突閃像素檢測34-35
• 3.2.3 ViBe去噪分析35-37
• 3.2.4 異常幀參考閾值分析37-42
• 3.3 異常幀判斷閾值和單異常幀42-44
• 3.3.1 監(jiān)控模板42-43
• 3.3.2 異常幀判斷閾值43-44
• 3.3.3 單異常幀44
• 3.4 靜態(tài)場景幀去除試驗44-50
• 3.4.1 試驗流程44-46
• 3.4.2 試驗運行界面46-47
• 3.4.3 各參數作用47-48
• 3.4.4 試驗數據結果及分析48-50
• 第四章 雙模板運動目標檢測50-57
• 4.1 雙模板描述50-52
• 4.1.1 雙模板構建50-51
• 4.1.2 模板初始化51
• 4.1.3 緩沖模板51
• 4.1.4 雙模板的更新51-52
• 4.2 算法及思路52-54
• 4.2.1 檢測流程52
• 4.2.2 算法描述52-53
• 4.2.3 算法簡易流程圖53
• 4.2.4 臨近背景像素去除53-54
• 4.3 試驗及分析54-57
• 4.3.1 試驗界面及參數分析54-55
• 4.3.2 試驗及結果分析55-57
• 總結與展望57-60
• 參考文獻60-64
• 攻讀學位期間取得的研究成果64-65
• 致謝65

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本文編號：456521