煤矿智能视频监控中的运动目标检测研究

发布时间：2017-09-20 17:51

  本文关键词：煤矿智能视频监控中的运动目标检测研究

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【摘要】：针对煤矿智能视频监控环境存在各种复杂动态场景变化的情况,研究了运动目标检测中的3个重要环节:背景建模与更新、前景检测和运动阴影检测与去除。针对这3个环节,提出了相应的处理方法:基于IFCM聚类算法的自适应背景建模与更新方法,对像素灰度取值进行无监督聚类,自适应选取不同个数的聚类构建各像素背景模型,随场景变化进行聚类修改、添加和删除以完成背景自动更新;联合背景差分信息、三帧差分信息和空间邻域信息的前景检测方法,据此获得较为准确的前景目标;运动阴影检测与去除方法,依据在阴影覆盖前后的灰度图像中,像素具有亮度值相关性和纹理特征值不变性,实现了运动阴影的检测与去除。实验结果验证了本文所提方法的有效性和优越性。
【作者单位】： 江苏师范大学智能教育学院;中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心;
【关键词】： 煤矿视频监控 运动目标检测 背景建模 前景检测 运动阴影检测
【基金】：国家科技支撑计划项目(2012BAH12B00) 江苏师范大学博士学位教师科研支持项目(2015XLR18)
【分类号】：TD76;TN948.6
【正文快照】： 0引言煤矿智能视频监控作为现代矿井安全生产系统中必不可少的组成部分,对保障煤矿企业的安全、高效生产具有十分重要的意义[1]。运动目标检测是视频监控中的关键步骤之一,为后续运动目标分类、跟踪以及行为分析等提供必要的基础。目前,各煤矿生产企业主要配备固定式摄像机进

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本文编号：889533