本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容的監(jiān)控視頻檢索系統(tǒng)研究　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 監(jiān)控視頻 CBIR 關(guān)鍵幀 ROI SIFT特征 云平臺(tái)

【摘要】：隨著監(jiān)控設(shè)備硬件的成熟和計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步,監(jiān)控設(shè)備在安全防控、交通管理、刑事偵查等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。一方面是全世界都面臨的嚴(yán)峻反恐形勢(shì),另一方面是民眾不斷增強(qiáng)的安全防控意識(shí),在這樣的雙重背景下,視頻監(jiān)控正在發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。但是視頻文件包含的信息量非常巨大,如何進(jìn)行準(zhǔn)確、高效地處理和分析是一個(gè)難題。在公安刑偵領(lǐng)域,目前對(duì)于監(jiān)控視頻中嫌疑人目標(biāo)的追蹤大都依靠人力來(lái)完成,其效率非常低�，F(xiàn)有的監(jiān)控視頻檢索方法在效率和準(zhǔn)確率上表現(xiàn)較差。針對(duì)上述問(wèn)題,我們迫切地需要新的技術(shù)手段來(lái)解決,希望能夠?qū)崿F(xiàn)更準(zhǔn)確、更快速地在監(jiān)控視頻中查找相關(guān)目標(biāo)。為了解決這些問(wèn)題,本文深入研究了基于內(nèi)容的監(jiān)控視頻檢索的相關(guān)技術(shù),具體來(lái)說(shuō),本文的主要研究工作如下:(1)為了解決傳統(tǒng)關(guān)鍵幀及關(guān)鍵幀ROI提取算法的準(zhǔn)確度普遍較低的問(wèn)題,本文提出了一種基于人體檢測(cè)的關(guān)鍵幀及ROI提取算法。該算法通過(guò)引入人體檢測(cè)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了更準(zhǔn)確地選取關(guān)鍵幀以及更精準(zhǔn)地標(biāo)定關(guān)鍵幀ROI區(qū)域。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠更準(zhǔn)確地提取關(guān)鍵幀和關(guān)鍵幀ROI。(2)現(xiàn)有的人體檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的檢測(cè)效果并不理想,會(huì)造成嫌疑人目標(biāo)的漏檢。為了改善在復(fù)雜場(chǎng)景下的人體檢測(cè)效果,本文提出了多部位最優(yōu)特征組合的人體檢測(cè)算法,提高了復(fù)雜場(chǎng)景下人體檢測(cè)的準(zhǔn)確率。(3)深入研究了關(guān)鍵幀檢索匹配算法,針對(duì)傳統(tǒng)SIFT算法存在的缺陷,本文采用有監(jiān)督的LPP算法和基于向量夾角的近似最近鄰匹配算法對(duì)SIFT特征進(jìn)行降維和加速匹配,有效提高了SIFT特征點(diǎn)的匹配速度。為了提高檢索的準(zhǔn)確率,本文提出了一種融合顏色特征的改進(jìn)SIFT算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法的檢索準(zhǔn)確率更高。(4)本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)監(jiān)控視頻檢索云平臺(tái),主要包括云平臺(tái)的構(gòu)建、圖像處理模塊和數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的開(kāi)發(fā)部署等工作。該平臺(tái)可以提供穩(wěn)定、高效、準(zhǔn)確的檢索服務(wù),并生成檢索報(bào)告為刑偵人員提供參考。通過(guò)性能測(cè)試實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該平臺(tái)的功能穩(wěn)定而實(shí)用。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1321128