智能监控系统中运动检测与目标跟踪模块的设计与实现

发布时间：2022-09-27 21:11

　　传统的监控系统使用起来不够方便,耗时耗力,虽然在最初的查看监控视频等基础功能上增加了如电子围栏、行人检测等功能,但仍然难以满足日益增长的各种应用场景的需要。近几年,图像处理领域的技术日益成熟,能够支持相应的工业领域的应用落地。在本文中,从智能监控系统所需实现的功能切入,对构建系统所使用的技术进行了调研,将传统的这类系统与最新的图像处理算法相结合,设计并实现了一个更为实用和智能的系统。本次研发的系统包含数据获取、监控视频查看、运动检测、目标跟踪、异常预警、系统设置等模块。其中,数据获取、监控视频查看模块能够支持对历史监控数据和实时监控数据的获取、查看与存储。在运动检测模块中,通过采用混合高斯法的变形实现,提升了时间效率,增强的模块的实时性。目标跟踪模块针对Camshift算法在跟踪目标过程中可能产生的迭代次数过多或跟踪失败的问题,提出利用预测模型与Camshift算法相结合的方法,使得在下一帧目标位置的寻找上迭代次数大为减少,这使得本文的算法在跟踪对象运动速度快导致计算量增大和易跟丢的问题上得到了一定的提升。异常预警模块能够在设置的预警时间段内,对发生的异常运行情况进行报警。系统设置模块... 

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
    1.2 与本课题有关的国内外研究现状
        1.2.1 智能监控的国内外研究状况
        1.2.2 运动检测技术的国内外研究状况
        1.2.3 目标跟踪算法的国内外研究状况
    1.3 本课题研究的主要内容
    1.4 本论文的章节安排
第2章 智能监控需求分析和关键技术介绍
    2.1 系统分析
        2.1.1 智能监控系统的应用场景
        2.1.2 系统功能及性能需求
    2.2 相关技术介绍
        2.2.1 运动检测算法和技术介绍
        2.2.2 目标跟踪介绍
    2.3 本章小结
第3章 智能监控及跟踪检测系统设计
    3.1 智能监控及跟踪检测系统整体设计
        3.1.1 系统整体架构设计
        3.1.2 系统整体架构
        3.1.3 智能监控系统概要设计
        3.1.4 系统整体执行流程设计
        3.1.5 系统数据库设计
    3.2 系统详细设计
        3.2.1 数据获取保存模块详细设计
        3.2.2 监控视频查看模块详细设计
        3.2.3 运动检测模块详细设计
        3.2.4 目标跟踪模块详细设计
        3.2.5 异常预警模块详细设计
        3.2.6 系统设置模块详细设计
    3.3 本章小结
第4章 智能监控及跟踪检测系统的实现
    4.1 引言
    4.2 智能监控及跟踪检测系统模块实现
        4.2.1 数据获取模块的实现
        4.2.2 监控视频查看模块的实现
        4.2.3 运动检测模块的实现
        4.2.4 目标跟踪模块的实现
        4.2.5 异常预警模块的实现
        4.2.6 系统设置模块的实现
    4.3 本章小结
第5章 智能监控及跟踪检测系统测试
    5.1 引言
    5.2 系统所需的测试环境
    5.3 系统测试设计
    5.4 系统功能测试
        5.4.1 数据获取模块测试
        5.4.2 监控视频查看模块测试
        5.4.3 运动检测模块测试
        5.4.4 目标跟踪模块测试
        5.4.5 异常预警模块测试
        5.4.6 系统设置模块测试
    5.5 系统性能测试
    5.6 系统测试结果
        5.6.1 功能测试结果
        5.6.2 系统性能测试指标与结果
    5.7 本章小结
结论
参考文献
致谢
个人简历


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于区域卷积神经网络和光流法的目标跟踪[J]. 吴进,董国豪,李乔深.  电讯技术. 2018(01)
[2]基于SIFT特征匹配的运动目标检测及跟踪方法[J]. 康晓梅,穆柯楠,康贤.  电子设计工程. 2018(01)
[3]基于OpenCV的组合优化多目标检测追踪算法[J]. 郑玺,李新国.  计算机应用. 2017(S2)
[4]基于高斯混合模型的移动目标跟踪[J]. 时磊,鲁华栋.  微型电脑应用. 2017(12)
[5]基于特征点检测与光流法的运动目标跟踪算法[J]. 陈戈,董明明.  电子测量技术. 2017(12)
[6]运动目标检测与跟踪[J]. 魏洪峰,韩志艳.  渤海大学学报(自然科学版). 2017(04)
[7]基于颜色直方图概率分布的目标跟踪算法研究[J]. 李宁,汪利庆,李迅.  湖北工程学院学报. 2017(06)
[8]基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪[J]. 杜海顺,李嘉宸,魏兆敏,周毅.  河南大学学报(自然科学版). 2017(06)
[9]基于改进高斯混合模型的运动目标检测与跟踪[J]. 郅季炘.  现代电子技术. 2017(21)
[10]基于计算机图像处理的智能监控技术研究[J]. 李倩.  安阳师范学院学报. 2017(05)

博士论文
[1]智能视频监控下的多目标跟踪技术研究[D]. 李彤.中国科学技术大学 2013
[2]智能视频监控中运动目标检测的算法研究[D]. 郭玲.华南理工大学 2013
[3]复杂背景下运动目标检测和识别关键技术研究[D]. 解晓萌.华南理工大学 2012
[4]智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究[D]. 袁国武.云南大学 2012

硕士论文
[1]基于OpenCV的运动目标检测跟踪的研究[D]. 侯胜彬.电子科技大学 2014
[2]智能监控系统的运动目标检测跟踪算法研究与实现[D]. 于海彬.哈尔滨工业大学 2013
[3]智能视频监控中运动目标跟踪技术研究[D]. 岑银.西南交通大学 2010
[4]视频序列中运动目标检测与跟踪技术研究[D]. 徐以美.西安电子科技大学 2008
[5]智能监控系统若干关键技术的研究和实现[D]. 楼晓燕.浙江工业大学 2005
[6]智能监控及其关键技术研究[D]. 张国波.四川大学 2003



本文编号：3681632