由于我國教育條件差異很大,城市的學(xué)校教育資源往往要比偏遠(yuǎn)農(nóng)村的教育資源好很多。為了使農(nóng)村學(xué)生也能受到良好的教育,全國高校和廠商已開始研發(fā)課堂錄播系統(tǒng)。課堂錄播系統(tǒng)是利用目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤以及行為檢測等相關(guān)圖像處理技術(shù),在沒有人工干預(yù)的情況下,實(shí)現(xiàn)攝像頭對教學(xué)過程自動錄制的一種系統(tǒng)。本論文主要對課堂錄播系統(tǒng)中行為檢測與目標(biāo)跟蹤進(jìn)行研究,主要的工作和成果包括以下幾點(diǎn):（1）提出了一種基于運(yùn)動估計(jì)的學(xué)生行為檢測方法,主要應(yīng)用于學(xué)生站立行為和坐下行為的檢測。本系統(tǒng)首先通過攝像頭采集YUV數(shù)據(jù)幀,把YUV數(shù)據(jù)幀轉(zhuǎn)換為灰度圖像,其次對灰度圖像進(jìn)行中值濾波,接著對相鄰幀進(jìn)行幀間差分操作和形態(tài)學(xué)處理,提取運(yùn)動輪廓的外接矩形框,對運(yùn)動輪廓矩形框所在的圖像塊進(jìn)行運(yùn)動估計(jì),以求出運(yùn)動輪廓矩形框所在圖像塊內(nèi)各個宏塊的水平位移矢量和豎直位移矢量,由各個宏塊的位移矢量求出當(dāng)前運(yùn)動輪廓的水平位移矢量和豎直位移矢量,進(jìn)而求出當(dāng)前運(yùn)動輪廓所在圖像塊的運(yùn)動角度大小,最后根據(jù)連續(xù)若干運(yùn)動輪廓所在圖像塊的運(yùn)動角度大小的值來判斷學(xué)生的行為。本系統(tǒng)的學(xué)生行為檢測方法充分考慮了課堂錄播系統(tǒng)中對視頻處理的實(shí)時性要求,有效地減少了運(yùn)算... 

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 課堂錄播系統(tǒng)簡介
        1.1.2 課堂錄播系統(tǒng)中行為檢測和目標(biāo)跟蹤
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究難點(diǎn)和工作內(nèi)容
        1.3.1 論文研究難點(diǎn)
        1.3.2 論文工作內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 課堂錄播系統(tǒng)中目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤
    2.1 課堂錄播系統(tǒng)構(gòu)成
    2.2 視頻中的運(yùn)動目標(biāo)檢測
        2.2.1 圖像預(yù)處理
        2.2.2 常用的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法
    2.3 核相關(guān)濾波跟蹤基礎(chǔ)
        2.3.1 相關(guān)濾波
        2.3.2 循環(huán)矩陣
        2.3.3 核技巧
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于運(yùn)動估計(jì)的學(xué)生行為檢測算法
    3.1 基于直接劃線算法學(xué)生行為檢測
        3.1.1 直接劃線法算法思想
        3.1.2 直接劃線法算法弊端
    3.2 基于光流法學(xué)生行為檢測
        3.2.1 光流法學(xué)生行為檢測算法思想
        3.2.2 光流法學(xué)生行為檢測算法弊端
    3.3 基于運(yùn)動估計(jì)算法學(xué)生行為檢測
        3.3.1 視頻采集和預(yù)處理
        3.3.2 幀間差分獲取運(yùn)動區(qū)域輪廓
        3.3.3 運(yùn)動輪廓區(qū)域作運(yùn)動估計(jì)
        3.3.4 求取運(yùn)動輪廓的運(yùn)動角度
        3.3.5 判斷當(dāng)前學(xué)生行為站起和坐下
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        3.4.2 幀間差分法間隔幀數(shù)確定
        3.4.3 分割閾值對幀差法的影響
        3.4.4 運(yùn)動輪廓的篩選
        3.4.5 學(xué)生站立和坐下檢測實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于核相關(guān)濾波的長時間目標(biāo)跟蹤算法
    4.1 引言
    4.2 核相關(guān)濾波跟蹤器
        4.2.1 引入循環(huán)矩陣
        4.2.2 引入核技巧
    4.3 基于核相關(guān)濾波和再檢測機(jī)制的目標(biāo)跟蹤算法
        4.3.1 提取樣本特征
        4.3.2 目標(biāo)再檢測模塊
        4.3.3 算法具體流程
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
附錄3 學(xué)生行為檢測和師生跟蹤視頻縮略圖
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于回歸分析和主成分分析的噪聲方差估計(jì)方法[J]. 吳疆,尤飛,蔣平.  電子與信息學(xué)報(bào). 2018(05)
[2]智能錄播系統(tǒng)中站立人臉檢測定位的實(shí)現(xiàn)[J]. 劉小芳,魏偉波,譚璐.  青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(01)
[3]利用核技巧和迭代量化的圖像檢索算法[J]. 楊源,查宇飛,覃兵,梁兵兵,楊麗薇,李運(yùn)強(qiáng).  西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(01)
[4]基于自適應(yīng)特征選擇的多尺度相關(guān)濾波跟蹤[J]. 沈秋,嚴(yán)小樂,劉霖楓,孔繁鏘,王丹丹.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[5]基于深度分層特征的激光視覺焊縫檢測與跟蹤系統(tǒng)研究[J]. 鄒焱飚,周衛(wèi)林,陳向志.  中國激光. 2017(04)
[6]基于自適應(yīng)卷積特征的目標(biāo)跟蹤算法[J]. 蔡玉柱,楊德東,毛寧,楊福才.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[7]高清全自動錄播系統(tǒng)的建設(shè)[J]. 李志剛.  南京廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(04)
[8]基于后驗(yàn)HOG特征的多姿態(tài)行人檢測[J]. 劉威,段成偉,遇冰,柴麗穎,袁淮,趙宏.  電子學(xué)報(bào). 2015(02)
[9]基于滑動窗的混合高斯模型運(yùn)動目標(biāo)檢測方法[J]. 周建英,吳小培,張超,呂釗.  電子與信息學(xué)報(bào). 2013(07)
[10]“智能錄播系統(tǒng)”關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展趨勢探析[J]. 吳建家,符水波.  中國教育信息化. 2010(12)

碩士論文
[1]課堂視頻錄播系統(tǒng)中運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究[D]. 趙以國.南京郵電大學(xué) 2015
[2]視頻圖像預(yù)處理技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 胡靜.南京理工大學(xué) 2014



本文編號：3701895