本文關(guān)鍵詞：智能視頻監(jiān)控中的目標(biāo)檢測(cè)及分類技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),對(duì)于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平的提高成為視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的技術(shù)升級(jí)的核心任務(wù)。而對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分類識(shí)別技術(shù)及基于規(guī)則的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為分析技術(shù)的研究成為了視頻監(jiān)控智能化的重要研究?jī)?nèi)容之一。它們屬于高層次圖像語(yǔ)義分析,目前還面臨許多難點(diǎn),最主要還是因?yàn)榈蛯哟魏椭袑哟蔚膱D像信息源帶來(lái)的影響。本文重點(diǎn)研究了基于幾何特征的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類識(shí)別技術(shù)及基于絆線檢測(cè)規(guī)則的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為分析技術(shù),主要的工作有:(1)針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)外輪廓對(duì)目標(biāo)分類識(shí)別中的幾何特征提取的影響,設(shè)計(jì)了一種精度更高的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)外輪廓提取方法。首先通過(guò)GMM前景檢測(cè)方法得到粗步確定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域,然后通過(guò)含標(biāo)記的分水嶺方法進(jìn)行外輪廓區(qū)域粗步定位,最后通過(guò)基于HVS空間陰影去除方法及目標(biāo)重構(gòu)方法進(jìn)行外輪廓區(qū)域精確定位,從而提取出精確的外輪廓。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,能夠得到更精確的外輪廓。(2)為提高基于幾何特征的目標(biāo)分類識(shí)別方法的平均識(shí)別率,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)方法。首先,在模式類的預(yù)定義上,依據(jù)目標(biāo)的外輪廓形態(tài)差異,將預(yù)定義的模式類進(jìn)一步細(xì)分成子模式類;其次,在特征提取上,先提取出高維度特征,再使用偽劃分的方式形成子特征向量組來(lái)多角度描述目標(biāo);最后在分類器分類策略上利用上述子特征向量組的分類結(jié)果綜合判定得到最終分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)預(yù)定義的4個(gè)模式類(人、小汽車、電動(dòng)車、小人群)有好的結(jié)果,平均識(shí)別率達(dá)到了99.48%,相對(duì)于傳統(tǒng)方法提高了1.8%到4.0%左右。(3)針對(duì)當(dāng)前絆線檢測(cè)方法的智能化水平較低的情形,設(shè)計(jì)了一種面向智能視頻監(jiān)控的智能方法。該方法首先利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的軌跡信息和計(jì)算幾何算法完成單向和雙向絆線檢測(cè);通過(guò)擴(kuò)展定義軌跡異常規(guī)則,完成對(duì)可疑目標(biāo)的判別;其次利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類識(shí)別方法分類獲取違規(guī)目標(biāo)的類別;最后通過(guò)與違規(guī)目標(biāo)關(guān)聯(lián)的多種基礎(chǔ)信息和事件生成機(jī)制,生成面向智能視頻監(jiān)控中可用的違規(guī)事件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有較好的檢測(cè)效果,事件信息平均正確率達(dá)到91.6%。
【關(guān)鍵詞】：視頻監(jiān)控 目標(biāo)檢測(cè) 外輪廓提取 目標(biāo)分類識(shí)別 智能絆線檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TN948.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3 本文主要研究工作14-15
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排15-17
• 2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及外輪廓提取研究17-34
• 2.1 常用的目標(biāo)檢測(cè)方法17-20
• 2.1.1 光流場(chǎng)方法17-18
• 2.1.2 幀間差方法18-19
• 2.1.3 背景差方法19-20
• 2.2 一種精確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)外輪廓提取方法20-26
• 2.2.1 前景檢測(cè)20-22
• 2.2.2 輪廓區(qū)域粗略定位22-24
• 2.2.3 輪廓區(qū)域精確定位24-26
• 2.3 實(shí)驗(yàn)與分析26-33
• 2.3.1 目標(biāo)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)26-29
• 2.3.2 外輪廓提取實(shí)驗(yàn)29-33
• 2.4 小結(jié)33-34
• 3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類識(shí)別技術(shù)研究34-61
• 3.1 目標(biāo)分類理論基礎(chǔ)34-45
• 3.1.1 預(yù)備知識(shí)34-35
• 3.1.2 特征描述35-41
• 3.1.3 分類器41-45
• 3.2 一種基于幾何特征的改進(jìn)目標(biāo)分類識(shí)別方法45-53
• 3.2.1 特征提取46-49
• 3.2.2 子特征向量組生成49-50
• 3.2.3 最小錯(cuò)分貝葉斯分類器50-52
• 3.2.4 綜合判定52-53
• 3.3 實(shí)驗(yàn)與分析53-60
• 3.3.1 方法描述53-54
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)54-60
• 3.4 小結(jié)60-61
• 4 智能絆線檢測(cè)技術(shù)研究61-69
• 4.1 絆線檢測(cè)及智能絆線檢測(cè)61
• 4.2 基本規(guī)則制定及判定61-63
• 4.3 軌跡異常規(guī)則制定及判定63
• 4.4 有效檢測(cè)區(qū)域設(shè)置63-64
• 4.5 目標(biāo)事件生成64-65
• 4.6 實(shí)驗(yàn)與分析65-68
• 4.6.1 方法描述65-66
• 4.6.2 實(shí)驗(yàn)66-68
• 4.7 小結(jié)68-69
• 5 總結(jié)與展望69-71
• 5.1 總結(jié)69
• 5.2 展望69-71
• 致謝71-72
• 參考文獻(xiàn)72-78
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果78

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