在智能視頻監(jiān)控中,前景目標檢測的目的是提取感興趣前景目標并將其用于中高層視頻分析技術。因此,視頻前景檢測具有重要的研究價值,也是智能視頻監(jiān)控的核心內容。針對目前尚未解決或部分解決的前景檢測挑戰(zhàn),分析了當前視頻前景目標檢測方法的不足,并提出有效的視頻前景檢測算法,同時設計并實現(xiàn)了視頻前景檢測系統(tǒng)。本文的主要工作如下:1、提出了基于背景復雜度自適應距離閾值修正SuBSENSE（Self-Balanced Sensitivity Segmenter,SuBSENSE）算法。針對SuBSENSE算法中初始化模型不準確和復雜動態(tài)場景下距離閾值更新慢造成前景漏檢和錯檢問題,提出了一種改進初始化方式和基于背景復雜度自適應距離閾值修正的SuBSENSE算法。在算法初始化階段,通過改進的三幀差法創(chuàng)建背景模型從而提高模型的真實性。在模型更新階段,通過時間一致性和空間一致性度量背景復雜度,結合定義的背景復雜度修正得到的距離閾值,得到更準確的距離閾值用于像素分類。實驗結果表明,該算法相較于原算法的整體檢測效果得到一定程度的提升。2、提出了基于置信度加權融合與視覺注意的前景檢測方法。針對樣本一致性的像素分類算法... 

【文章來源】：江蘇大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 技術難點與挑戰(zhàn)
    1.4 論文主要工作
    1.5 技術路線和章節(jié)安排
        1.5.1 技術路線
        1.5.2 章節(jié)安排
第二章 相關技術概述
    2.1 引言
    2.2 顏色空間
        2.2.1 RGB顏色空間
        2.2.2 HSV顏色空間
        2.2.3 RGB與 HSV顏色空間互相轉化
    2.3 LBSP紋理特征
    2.4 背景減除法基本理論
        2.4.1 模型表示
        2.4.2 模型初始化
        2.4.3 前景檢測
        2.4.4 模型更新
    2.5 視覺注意機制
        2.5.1 視覺注意機制簡述
        2.5.2 顯著性檢測基本原理
第三章 基于背景復雜度自適應修正SuBSENSE算法
    3.1 引言
    3.2 SuBSENSE算法
        3.2.1 初始化模型
        3.2.2 前景檢測
        3.2.3 模型更新
    3.3 基于背景復雜度自適應距離閾值修正SuBSENSE算法
        3.3.1 改進的模型初始化方式
        3.3.2 背景復雜度的度量方式
        3.3.3 距離閾值修正策略
        3.3.4 算法描述與分析
    3.4 實驗結果與分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)集與參數(shù)設置
        3.4.2 算法評價指標
        3.4.3 整體效果對比與分析
        3.4.4 動態(tài)場景下的實驗定量分析
    3.5 本章小結
第四章 基于置信度加權融合與視覺注意的前景檢測方法
    4.1 引言
    4.2 樣本一致性的像素分類方法概述及其不足
    4.3 基于置信度加權融合和視覺注意的前景檢測方法
        4.3.1 基于置信度加權融合的像素分類算法
        4.3.2 樣本置信度和權值自適應更新
        4.3.3 基于視覺注意的靜止前景檢測算法
        4.3.4 算法描述與分析
    4.4 實驗結果與分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)集與參數(shù)設置
        4.4.2 定量分析
        4.4.3 定性分析
    4.5 本章小結
第五章 視頻前景檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)框架介紹
        5.1.1 核心功能介紹
        5.1.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)模塊及算法實現(xiàn)
        5.2.1 視頻輸入模塊實現(xiàn)
        5.2.2 前景檢測模塊實現(xiàn)
        5.2.3 數(shù)據(jù)存儲
    5.3 系統(tǒng)實現(xiàn)效果
        5.3.1 前景檢測系統(tǒng)主頁面
        5.3.2 視頻前景檢測效果
        5.3.3 存儲功能展示
    5.4 本章小結
第六章 總結與未來工作
    6.1 工作總結
    6.2 未來展望
參考文獻
致謝
附錄 :攻讀碩士學位期間取得的科研成果



本文編號：3269225