背景建模作為一類主要的運(yùn)動檢測方法,在各行各業(yè)有著廣泛的應(yīng)用。本文主要針對光照突變情況下的運(yùn)動目標(biāo)檢測和算法提速兩個(gè)方面,提出三種新的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法,并將提出方法應(yīng)用于煤礦井下監(jiān)控視頻中的人員檢測與皮帶機(jī)上大塊異物檢測,為保證煤礦井下人員安全和設(shè)備安全提供一種有效的方法。1.針對光照突變場景,提出一種基于圖像均方差的背景建模方法。該方法利用光照變化不會導(dǎo)致小范圍鄰域像素值均方差產(chǎn)生較大變化的特性,分別計(jì)算圖像四個(gè)方向的均方差并對每一個(gè)均方差建立高斯分布,降低光照變化帶來的不利影響。并且該方法采用自適應(yīng)的參數(shù)更新速率,提高了模型收斂速度。實(shí)驗(yàn)證明,該方法能夠在光照突變情況下保證檢測效果,并且算法噪聲較少,檢測效果良好。井下人員檢測可以使用運(yùn)動目標(biāo)檢測方法實(shí)現(xiàn),但井下人員佩戴礦燈會使場景產(chǎn)生劇烈的光照變化,使常規(guī)方法無法正常檢測,本文將提出方法應(yīng)用于井下人員檢測,保障井下人員安全。2.利用固定攝像頭場景不變的特性,結(jié)合背景建模的思想,提出一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該方法將一張背景圖像與待檢測圖像組成六通道矩陣進(jìn)入網(wǎng)絡(luò),使網(wǎng)絡(luò)在低層卷積時(shí)就可以通過對比待檢測圖像與背景圖像的區(qū)別,排除大部分...

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1LBP編碼示意圖

圖2-1LBP編碼示意圖Figure2-1SchematicofLBPLBP值后，對LBP值建模，而不是對像素本身的值建模，建模GMM相似。對每一個(gè)像素點(diǎn)建立k個(gè)背景中心k,tx，每一個(gè)中k,tw。若當(dāng)前幀圖像的某一點(diǎn)的LBP值tx與其....

圖2-2GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2-2GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Figure2-2StructureofGoogLeNet圖2-3InceptionV1結(jié)構(gòu)示意圖Figure2-3StructureofInceptionV1GoogLeNet通過加深和加寬網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提高網(wǎng)絡(luò)性能，但....

圖2-3InceptionV1結(jié)構(gòu)示意圖

圖2-3InceptionV1結(jié)構(gòu)示意圖Figure2-3StructureofInceptionV1ogLeNet通過加深和加寬網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提高網(wǎng)絡(luò)性能，但是更深更寬致更多的參數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練。Christian等提出Inception結(jié)構(gòu)理規(guī)則，每一個(gè)I....

圖2-4IoU示意圖

2相關(guān)研究到63.4%，低于FastR-CNN的70.0%和FasterR-CNN的7秒45幀，而另兩種方法只有每秒0.5幀和7幀，在處理速勢。性能評價(jià)指標(biāo)(PerformanceIndicatorsofCNN)文第四章使用的網(wǎng)絡(luò)性能評價(jià)指標(biāo)。....

本文編號：3942140