【摘要】：隨著人民生活質(zhì)量的迅速提高，工業(yè)生產(chǎn)、家居生活服務(wù)、公共場所等各個領(lǐng)域的正常工作都要求智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的協(xié)助，并且對于智能監(jiān)控系統(tǒng)的性能要求也越來越高。所謂智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)就是指在不需要人為幫助的情況下，自動的對監(jiān)控攝像頭獲取的相關(guān)信號利用圖像處理、模式識別和機器學(xué)習(xí)等相關(guān)工具進行處理，主要包括目標檢測跟蹤、目標動作識別和行為分析等。目前市場上的已經(jīng)投入使用的多數(shù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)都沒有智能分析能力或者智能分析能力不足，因此在不增加硬件成本和大大減少人力成本的前提下，努力提升現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的性能，使其盡量達到先進監(jiān)控系統(tǒng)所具有的功能，是一個非常重要的研究課題。 本課題主要是解決實驗室現(xiàn)有的�？狄曨l監(jiān)控系統(tǒng)的智能化分析功能不足的問題。主要內(nèi)容是利用提出的目標檢測跟蹤算法對獲得的�？颠h程實時視頻流進行目標檢測和定位，，進而提取感興趣目標的有關(guān)特征，比如目標輪廓和軌跡，從而為目標的動作識別和行為分析打下堅實基礎(chǔ)。最終目標是使該視頻監(jiān)控系統(tǒng)逐漸具有現(xiàn)有的先進智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)所具有的所有智能分析功能。 首先利用海康提供的SDK中的相關(guān)接口函數(shù)獲得通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膶崟r視頻流，并將獲取的YV12視頻格式轉(zhuǎn)為常用的RGB格式，然后利用時間和空間信息相結(jié)合的背景建模方法進行目標檢測。根據(jù)實時視頻的前N幀為視頻圖像中的每個像素點建立一個由多個碼字組成的碼本背景模型，這個模型充分的描述了像素序列的時間信息；同樣利用這N幀視頻圖像根據(jù)局部不變?nèi)Ｊ浇⑾袼乜臻g紋理背景模型。對于當前幀的某個像素點，當且僅當它同時滿足碼本和紋理背景模型時，此點為背景點，否則判為前景點。其中碼本背景模型利用增加和刪除碼字的形式更新背景，紋理背景模型采用傳統(tǒng)的背景更新方法進行背景更新。最后本文還利用檢測結(jié)果繪制了目標的輪廓和運動軌跡。 本文將目標跟蹤的研究看作目標和背景二分類的問題。首先根據(jù)目標檢測結(jié)果或手動標注進行目標位置初始化，在初始化目標窗口周圍采集正負樣本并提取正負樣本的尺度不變矩形特征和Hog特征訓(xùn)練樸素貝葉斯分類器，然后在下一幀目標模板周圍采集待檢測的目標矩形樣本。最后將貝葉斯分類器結(jié)果最大樣本區(qū)域的作為當前目標位置，從而實現(xiàn)了當前幀到下一幀的目標跟蹤。其中分類器在跟蹤過程中是不斷更新的。 本文在提升視頻監(jiān)控系統(tǒng)分性能方面僅做了基礎(chǔ)性的目標檢測和跟蹤工作，對于目標的動作識別和行為分析仍需要進一步研究。
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【學(xué)位授予單位】：濟南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;TN948.6

【參考文獻】

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本文編號：2497912