本文選題：達(dá)芬奇技術(shù) + 視頻分析��； 參考：《浙江大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著視頻監(jiān)控的智能化發(fā)展,對視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識別以及實(shí)時(shí)位置的準(zhǔn)確了解,在智能監(jiān)控系統(tǒng)中顯得愈來愈重要。然而,在監(jiān)控終端上,對目標(biāo)的跟蹤,有著延時(shí)長、準(zhǔn)確性不夠以及場景適應(yīng)性差等問題,它們嚴(yán)重限制了智能監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)用性。因此,高效、準(zhǔn)確的目標(biāo)跟蹤的研究與實(shí)現(xiàn)對于安防智能化發(fā)展具有重要意義。本論文針對現(xiàn)有的智能跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)在智能化、跟蹤準(zhǔn)確性以及環(huán)境適應(yīng)性的不足,研究設(shè)計(jì)了基于視頻分析的智能跟蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)的終端采用TMS320DM8127為主處理器,選用高清CMOS傳感器采集視頻,基于達(dá)芬奇技術(shù),按模塊組建視頻采集與分析軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)還定制了靈活的通信機(jī)制用于各模塊間的交互,設(shè)計(jì)了視頻采集、跟蹤分析以及結(jié)果上報(bào)的業(yè)務(wù)流水框架。采用閾值自適應(yīng)的VIBE算法提取前景,有效地去除前景中的目標(biāo)殘影�？扇斯ゎA(yù)先定制感興趣目標(biāo)的特點(diǎn),算法將依照這些特點(diǎn)進(jìn)行跟蹤目標(biāo)的自動(dòng)化選擇。而單目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤基于目標(biāo)特征在線學(xué)習(xí)的TLD算法。為解決跟蹤算法在智能終端上的性能瓶頸,對智能跟蹤算法及其在DSP上的移植進(jìn)行了多方優(yōu)化,包括優(yōu)化算法、利用跟蹤結(jié)果進(jìn)行反饋、配合硬件資源進(jìn)行優(yōu)化等。測試結(jié)果表明,本論文研究的智能跟蹤系統(tǒng),能滿足高效、智能和強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)性的智能跟蹤應(yīng)用要求。在智能跟蹤終端上,平均每幀視頻跟蹤分析延時(shí)在120毫秒以內(nèi)。某具體場景下的測試中,對多目標(biāo)的平均跟蹤準(zhǔn)確率為86.2%。
[Abstract]:This paper presents an intelligent tracking system based on video analysis .

【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 王輝;宋建新;;一種基于閾值的自適應(yīng)Vibe目標(biāo)檢測算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2015年S1期

2 黃凱奇;陳曉棠;康運(yùn)鋒;譚鐵牛;;智能視頻監(jiān)控技術(shù)綜述[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2015年06期

3 高文;朱明;賀柏根;吳笑天;;目標(biāo)跟蹤技術(shù)綜述[J];中國光學(xué);2014年03期

4 閆慶森;李臨生;徐曉峰;王燦;;視頻跟蹤算法研究綜述[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2013年S1期

5 程立英;張丹;趙姝穎;薛定宇;;一種基于TLD改進(jìn)的視覺跟蹤算法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2013年09期

6 張超;吳小培;周建英;戚培慶;王營冠;呂釗;;基于改進(jìn)高斯混合建模和短時(shí)穩(wěn)定度的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2012年10期

7 韓慧英;潘婭;;基于Davinci的嵌入式Web視頻監(jiān)控系統(tǒng)[J];兵工自動(dòng)化;2010年04期

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1 江博;基于Kalman的TLD目標(biāo)跟蹤算法研究[D];西安科技大學(xué);2013年

2 劉麗繁;VIBE系統(tǒng)的需求分析研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

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本文編號：1813395