基于智能移动终端的视频运动目标检测算法研究

发布时间：2021-12-23 20:27

　　运动目标检测技术是计算机视觉领域最为基础的一环,该技术主要根据视频中背景区域与运动区域像素点变化的不同,从视频中提取感兴趣的目标,目标检测的质量会直接对后续的跟踪,监控,异常行为检测等目的造成影响。传统的固定摄像头摄取的视频大多数都处于静态背景,而近年来随着智能手机及航拍器等移动设备的普及,人们通过智能移动设备摄取的视频信息也逐年增多,通过智能终端直接检测视频中运动目标可以减少人力消耗。但由于环境影响及拍摄时设备的移动,这些视频的背景都不再静止。因此,针对上述问题,本文综合考虑智能终端的硬件限制及内存消耗,结合背景补偿算法,设计实现基于智能移动终端的视频运动目标检测算法。本文的主要研究内容如下:1.针对摄像设备移动导致的背景偏移问题,研究分析传统的背景补偿算法,提出基于改进SURF算子的背景补偿算法。首先通过SURF算子对被检测图像进行特征提取,再通过二进制的特征描述算法对特征点进行描述,然后通过汉明距离进行匹配及RANSAC算法剔除误匹配点。相较传统算法,改进算法在提升实时性的同时,具备较高的准确性及鲁棒性。实验证明,本文算法在尺度,旋转角度及光照强度不同的条件下,都具有良好的匹配效... 

【文章来源】：宁波大学浙江省

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
引言
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 课题研究现状
        1.2.1 目标检测技术研究现状
        1.2.2 背景补偿算法研究现状
    1.3 智能终端检测问题
    1.4 论文的主要研究内容及组织架构
        1.4.1 主要研究内容
        1.4.2 本文组织架构
2 运动目标检测相关理论
    2.1 背景补偿相关理论
        2.1.1 运动参数建模
        2.1.2 特征点检测算法介绍
    2.2 静态背景下的目标检测理论介绍
        2.2.1 帧间差分法
        2.2.2 背景差分法
        2.2.3 光流法
    2.3 本章小结
3 基于SURF算子的改进背景补偿算法研究
    3.1 SURF算子
        3.1.1 SURF算子的特征点检测
        3.1.2 特征点描述
    3.2 改进的SURF算子
        3.2.1 基于描述阶段的改进
        3.2.2 特征点匹配
    3.3 实验结果分析
        3.3.1 不同旋转角度的图像检测效果对比
        3.3.2 不同光照条件下的图像检测效果对比
        3.3.3 不同尺度条件下的图像检测效果对比
        3.3.4 实验效果分析
    3.4 本章小结
4 基于改进Vibe算法的运动目标检测
    4.1 Vibe算法
        4.1.1 背景模型的建立
        4.1.2 前景检测
        4.1.3 背景模型更新
    4.2 改进的Vibe算法
        4.2.1 运动参数估计
        4.2.2 背景转换及更新因子的重设
        4.2.3 边缘检测
        4.2.4 形态学处理
    4.3 实验结果分析
        4.3.1 背景转换效果
        4.3.2 目标检测效果
    4.4 本章小结
5 基于移动终端的视频目标检测系统
    5.1 OpenCV介绍
    5.2 Android介绍
    5.3 移动终端软件整体设计
        5.3.1 背景补偿模块设计
        5.3.2 运动检测模块
    5.4 实验结果与分析
        5.4.1 背景补偿实验
        5.4.2 运动目标检测实验
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
在学研究成果
致谢
Abstract of Thesis
论文摘要


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进的Vibe和Canny边缘检测算法的运动目标检测[J]. 贺超宇,郑紫微.  数据通信. 2018(02)
[2]基于灰度差分与模板的Harris角点检测快速算法[J]. 张立亭,黄晓浪,鹿琳琳,陈竹安,徐志宽.  仪器仪表学报. 2018(02)
[3]基于属性重要度的决策树算法[J]. 王蓉,刘遵仁,纪俊.  计算机科学. 2017(S2)
[4]基于NSST和改进数学形态学的遥感图像目标边缘提取[J]. 吴诗婳,吴一全,周建江.  图学学报. 2017(04)
[5]基于改进Sobel算子的动态自动调焦算法研究[J]. 褚翔,祝连庆,娄小平,孟晓辰,潘志康.  应用光学. 2017(02)
[6]基于仿射变换的运动补偿[J]. 颜尧平,卢朝阳,吴成柯.  中国图象图形学报. 1997(05)

硕士论文
[1]智能移动终端运动背景下视频运动目标检测技术研究[D]. 赵婷.宁波大学 2017
[2]基于运动补偿及全局背景优化的目标检测[D]. 张维.安徽大学 2016
[3]动态背景下的视频目标检测与跟踪研究[D]. 李恒年.郑州大学 2016
[4]动态背景多目标检测与跟踪技术研究[D]. 苏杭.电子科技大学 2016
[5]动态背景下运动目标的检测与跟踪[D]. 张苑欣.西安电子科技大学 2015
[6]基于特征点的目标检测与跟踪快速算法研究[D]. 贺元晨.西安电子科技大学 2014
[7]航拍视频中运动目标的检测与跟踪算法研究[D]. 李文辉.西安电子科技大学 2014



本文编号：3549135