智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、從監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展來看，監(jiān)控技術(shù)大致可分為三個(gè)階段：人力現(xiàn)場監(jiān)控、人力視頻監(jiān)控和智能視覺監(jiān)控。目前，世界各國政府和學(xué)者都在密切關(guān)注著新一代的監(jiān)控技術(shù)——智能視覺監(jiān)控技術(shù)。智能視覺監(jiān)控技術(shù)涉及圖像處理、圖像分析、機(jī)器視覺、模式識(shí)別、人工智能等眾多研究領(lǐng)域，是一個(gè)跨學(xué)科的綜合問題，也是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的前沿課題，具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和巨大的潛在市場價(jià)值、社會(huì)效益。視覺監(jiān)控系統(tǒng)的智能化分析過程由運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測、分類、跟蹤和視頻分析等幾個(gè)基本環(huán)節(jié)組成，

2、其中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測是基礎(chǔ)。由于背景圖像的動(dòng)態(tài)變化，如天氣、光照、陰影以及背景干擾的影響，使得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測成為一項(xiàng)相當(dāng)困難的工作。因此，對智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法的研究具有非常重要的意義。 本課題來源于山東省科技攻關(guān)項(xiàng)目——“智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)”，研究和設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)。項(xiàng)目在基于海康DS-4004H板卡的基礎(chǔ)上，利用Visual C++、?？礢DK、SQL Server 2000等編寫了視覺監(jiān)控系統(tǒng)軟件，系統(tǒng)包括

3、六個(gè)獨(dú)立部分：中心數(shù)據(jù)庫、本地?cái)?shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)管理中心、視頻服務(wù)器、監(jiān)控中心和流媒體客戶端。系統(tǒng)借鑒多媒體監(jiān)控系統(tǒng)的方法，在視頻服務(wù)器端采用傳感器與攝像頭相配合，實(shí)現(xiàn)了簡單的多媒體入侵檢測。 本文介紹了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的一些基本方法：光流法、時(shí)間差分法、背景差法，并對各種方法進(jìn)行分析和比較，指出其優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用范圍。本文將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的改進(jìn)方式分為三類。針對固定攝像機(jī)情況下的視覺監(jiān)控系統(tǒng)，提出了一種改進(jìn)的快速混合高斯模型算法。通過分析方差

4、和均值在混合高斯模型中的作用，同時(shí)考慮方差學(xué)習(xí)率的復(fù)雜性，省略了方差更新；對不同方差進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較，確定了方差的合適取值，且均值學(xué)習(xí)率采用定值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法比傳統(tǒng)檢測方法有更好的實(shí)時(shí)性與可靠性。如果僅僅應(yīng)用于智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)入侵檢測（當(dāng)前景占場景的比例大于一個(gè)常數(shù)時(shí)即認(rèn)為發(fā)生入侵）時(shí)，由于本文算法受噪聲和光照緩變等影響較小，所以不需進(jìn)行形態(tài)濾波，從而可進(jìn)一步減小計(jì)算量。 檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的二值前景圖像后，需要確定每個(gè)目標(biāo)的