傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在使用功能有限、視頻數據可用價值低、無自主分析能力等缺點。隨著網絡傳輸速度的革命,不斷增加的攝像機與呈幾何數量增長的數據量更加突顯出整個軟硬件系統(tǒng)和后期運維的潛在問題。因此,開發(fā)一種能夠進行故障診斷與智能分析的視頻監(jiān)控系統(tǒng)就顯得尤為重要。本文研究了圖像預處理、運動目標檢測和圖像后處理等技術,作為運動目標提取和處理的一部分,實現越界偵測、警戒區(qū)域入侵偵測、物品遺留偵測及運動目標跟蹤四大智能分析功能。又通過主客觀圖像質量評價體系的研究,分析視頻監(jiān)控系統(tǒng)從前端到末端各環(huán)節(jié)可能出現的故障類型及原因,對視頻監(jiān)控系統(tǒng)使用過程中出現的圖像模糊、黑白圖像、取流異常等故障開展了四個區(qū)域的周期性檢查診斷。通過研究智能視頻分析功能的實現,使視頻監(jiān)控具備事件決策與事件分析判斷的功能,切實提高監(jiān)控系統(tǒng)的自主分析能力,最終呈現出一套可實際應用的具備分析與診斷功能的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)。本文以甘肅會展建筑群為應用對象,通過分析建筑特性,利用智能視頻分析功能提升整體安防水平。同時配合圖像質量診斷技術的應用,支持視頻監(jiān)控系統(tǒng)可靠運行。開發(fā)了一套有智能視頻分析功能又兼具圖像質量自診斷功能的視頻監(jiān)控系統(tǒng),提... 

【文章來源】：蘭州理工大學甘肅省

【文章頁數】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

原有模擬視人工注視“電視墻”視頻畫面是無法視墻”的作用基本已被降至最低

視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能分析與圖像質量診斷10將視頻存儲服務器與智能分析、圖像診斷服務器并行搭建，保障智能功能可靠性、及時性。攙袒袞衩圖2.3智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)架構智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中包含智能視頻分析系統(tǒng)與圖像質量診斷系統(tǒng)，兩套系統(tǒng)既獨立運行又相互關聯(lián)，一個用作“前端”圖像分析與識別，另一個最大程度地保障著整套智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)穩(wěn)定運行。其工作流程與步驟可概括為圖2.4和圖2.5。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能分析與圖像質量診斷14視網膜的椎狀細胞進行刺激來感受顏色的，將多種強度的顏色疊加在一起就可以生成其他的顏色。根據上述原理，任何彩色的顏色方程均可用式（3.1）表示：BGRF(3.1)其中α,β,γ是紅綠藍三色的三色系數，也稱為三色的混合比例。如下圖3.2所示，分別以R.G.B三個參數建立坐標系，在這個三維直角坐標顏色系統(tǒng)中，(0,0,0)為黑色，(1,1,1)為白色，中間為其它各種顏色。圖3.2彩色RGB立方示意圖另外一種YUV圖像是利用顏色編碼方式來描述圖像，Y元素表示明亮度，U和V表示色度與濃度，因為人眼對彩色細節(jié)的分辨能力會比對亮度細節(jié)的分辨能力低，所以需要把RGB空間表示的彩色圖像變換到YUV顏色空間，彩色圖像轉變?yōu)榛叶葓D時，每一種彩色空間都會產生一個亮度分量信號和兩個色度分量信號，而且亮度信號(Y)和色度信號(U、V)是相互獨立的。YUV空間相當于對RGB空間做了一個線性變化。從RGB格式到YUV格式的轉換公式見下式(3.2)：Y0.299R0.587G0.114BU0.147R0.289G0.436B(3.2)V0.615R0.515G0.100B通過分析兩種顏色模型的相關特性，我們對RGB顏色模型與YUV顏色模型分別做運動目標提取的運算。下面以室內攝像機采集到的單幀畫面為例，首先得到RGB顏色空間下識別到的前景目標（圖3.3）。直接對RGB顏色模式下的圖像提取前景目標會出現很大的偏差，前景人物已和背景圖像（白墻）融為一體。圖3.3對RGB圖像運用MATLAB程序提取前景目標（二值化圖像）

【參考文獻】：
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本文編號：2970878