基于嵌入式的室内入侵红外智能监控系统实现

发布时间：2018-02-06 00:17

  本文关键词： 红外监控 人形识别 HOG AdaBoost 嵌入式　出处：《西南科技大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：智能监控是通过获取监控目标的视频图像信息,对视频图像进行监视、记录并根据视频图像信息自动做出控制、报警等安全防范措施,广泛应用于军事、海关、公安、消防、林业、铁路等公共场合。基于红外视频图像的室内入侵检测技术成为当前智能监控领域的热点。本文结合嵌入式处理平台和模式识别技术,以实现室内入侵红外智能监控系统并进行报警。本文介绍了视频监控技术、人形检测算法及嵌入式图像处理系统的最新研究进展,阐述了红外热成像仪的基本原理,提出了一套完整的基于嵌入式下的红外视频图像下人形检测方案。首先,提取红外视频图像中的前景目标;通过实验验证背景差分法、MSER和Vibe算法对前景运动目标的提取的区别,Vibe算法取得了较好的分割效果。然后,对提取出的轮廓进行特征描述,分别比较不变矩、DCT和HOG特征描述算子,本文使用改进的HOG方法来描述红外人形的特征,实现了对红外视频图像下人形的特征提取。针对人形姿势的多样性以及室内入侵检测的前提下,本文制作红外视频下的人形数据库,包括直立、弯腰、背包、胖瘦、远近距离等多种形态,并利用AdaBoost实现红外监控视频下的人形识别分类。最后,将上述提出的算法移植到嵌入式开发平台,实现了室内入侵目标的识别且产生报警信号。通过实验验证与测试,本文提出的检测算法能有效的识别出室内入侵对象,整体识别率高达88.36%。实验结果表明具有一定的工程应用价值。
[Abstract]:Intelligent monitoring is a kind of security measure which is widely used in military, customs, public security, fire prevention and so on, through obtaining video image information of monitoring target, monitoring video image, recording and automatically making control and alarm according to video image information, etc. Indoor intrusion detection technology based on infrared video image has become a hot spot in the field of intelligent monitoring in public places such as forestry and railway. This paper combines embedded processing platform and pattern recognition technology. In order to realize the indoor intrusion infrared intelligent monitoring system and alarm, this paper introduces the latest research progress of video surveillance technology, human shape detection algorithm and embedded image processing system, and expounds the basic principle of infrared thermal imager. A complete human shape detection scheme based on embedded infrared video image is proposed. Firstly, the foreground target of infrared video image is extracted. The difference between the background difference method and Vibe algorithm for foreground moving object extraction is verified by experiments. Then, the extracted contour is characterized by the feature description, and the invariant moments are compared with the HOG feature description operator. In this paper, the improved HOG method is used to describe the feature of infrared human form, and the feature extraction of human form in infrared video image is realized, aiming at the diversity of human pose and the premise of indoor intrusion detection. In this paper, the human form database of infrared video is made, including upright, stooping, backpack, fat, distant distance and so on. Finally, we use AdaBoost to realize the classification of human form under infrared surveillance video. The proposed algorithm is transplanted to the embedded development platform to realize the indoor intrusion target recognition and generate alarm signal. Through experimental verification and testing, the detection algorithm proposed in this paper can effectively identify the indoor intrusion object. The overall recognition rate is as high as 88.36. The experimental results show that it has certain engineering application value.
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1493122