智能视频监控中的运动目标检测与分类算法研究
发布时间：2021-03-08 17:54
随着多媒体技术的快速发展,视频监控系统在公共安全领域发挥着越来越重要的作用,但传统视频监控极大地浪费了人力物力,已经不能符合时代的发展需求,所以视频监控急需向智能化的方向发展。运动目标的检测与分类一直都是智能视频监控中的关键技术。由于监控环境的复杂多变以及目标特征的局限性,目前的运动目标检测与分类算法依然面临着很多难题,所以本文针对智能视频监控中的运动目标检测与分类进行了相应的研究。1.本文根据高斯混合背景模型和帧差法,提出了一种基于GMM（Gaussians Mixture Model）和帧差法的运动目标检测方法。该方法首先提出了一种融合GMM和帧差法的新型图像组合算法,解决了传统GMM和帧差法融合造成的噪声以及目标内部空洞等问题。然后该方法加入了图像修补技术,在空间上对运动目标进行补偿,获得了更好的目标形状。最后该方法运用形态学知识对运动目标进行处理,得到了精确的运动目标图像。实验结果表明,本文提出的运动目标检测方法可以有效的解决运动目标检测不完整、目标内部空洞以及噪声等问题,在后续的运动目标分类过程中起着至关重要的作用。2.本文提出一种多特征融合的运动目标分类方法,解决了单一特征...
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同阈值产生的前景图
（a）视频原图 （b）传统帧差法 （c）本文图3.3 传统帧差法和本文帧差法对车的检测结果对比图（a）视频原图 （b）传统帧差法 （c）本文图3.4 传统帧差法和本文帧差法对行人的检测结果对比图为了客观分析两种算法的性能，本文采取分割准确率、欠分割率作为量化指标来比较两个算法性能的好坏。其中分割准确率是分割正确的像素点个数占总分割像素点个数的百分比，可以反映出检测算法的可靠性。欠分割率是少分割的像素点占真实像素点与少分割的像素点和的百分比，可以反映出分割出来的运动目标对象的内部空洞程度。本文帧差法和传统帧差法的性能对比如表 3.1 所示。表3.1 本文帧差法和传统帧差法的性能指标对比算法 传统帧差法 本文帧差法分割精确率 0.921874 0.915784欠分割率 0.594196 0.478536经过表 3.1 中的数据可以看出，本文帧差法和传统帧差法提取运动目标时在分割精确率上相差不大，说明本文提出的改进的帧差法是有效的。但是本文帧差法的欠分
图3.3 传统帧差法和本文帧差法对车的检测结果对比图（a）视频原图 （b）传统帧差法 （c）本文图3.4 传统帧差法和本文帧差法对行人的检测结果对比图为了客观分析两种算法的性能，本文采取分割准确率、欠分割率作为量化指标来比较两个算法性能的好坏。其中分割准确率是分割正确的像素点个数占总分割像素点个数的百分比，可以反映出检测算法的可靠性。欠分割率是少分割的像素点占真实像素点与少分割的像素点和的百分比，可以反映出分割出来的运动目标对象的内部空洞程度。本文帧差法和传统帧差法的性能对比如表 3.1 所示。表3.1 本文帧差法和传统帧差法的性能指标对比算法 传统帧差法 本文帧差法分割精确率 0.921874 0.915784欠分割率 0.594196 0.478536经过表 3.1 中的数据可以看出，本文帧差法和传统帧差法提取运动目标时在分割精确率上相差不大，说明本文提出的改进的帧差法是有效的。但是本文帧差法的欠分
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于光流场与EM算法的运动目标检测[J]. 王源金,何建农. 福州大学学报(自然科学版). 2017(06)
[2]智能视频监控技术的发展[J]. 徐彤. 电子技术与软件工程. 2017(14)
[3]基于三帧差分和滑动平均背景的运动目标检测[J]. 周晓,方玖琳,郑定超. 计算机测量与控制. 2016(05)
[4]基于改进背景差分法的运动物体检测的研究[J]. 沈剑雷,夏定纯. 通信电源技术. 2016(02)
[5]权重系数自适应光流法运动目标检测[J]. 刘洪彬,常发亮. 光学精密工程. 2016(02)
[6]智能视频监控技术综述[J]. 黄凯奇,陈晓棠,康运锋,谭铁牛. 计算机学报. 2015(06)
[7]监控视频中运动目标识别分类系统研究[J]. 张壮暑,蔡晓东,张学敏. 电视技术. 2012(23)
[8]视频监视中运动目标的检测与跟踪算法[J]. 郑江滨,张艳宁,冯大淦,赵荣椿. 系统工程与电子技术. 2002(10)
硕士论文
[1]基于多特征的运动目标检测与识别[D]. 李文慧.江南大学 2015
[2]智能视频监控平台中运动目标分类的研究与实现[D]. 顾婷婷.南京邮电大学 2015
[3]基于三帧差法的运动目标检测方法研究[D]. 赵建.西安电子科技大学 2013
本文编号：3071421
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同阈值产生的前景图
（a）视频原图 （b）传统帧差法 （c）本文图3.3 传统帧差法和本文帧差法对车的检测结果对比图（a）视频原图 （b）传统帧差法 （c）本文图3.4 传统帧差法和本文帧差法对行人的检测结果对比图为了客观分析两种算法的性能，本文采取分割准确率、欠分割率作为量化指标来比较两个算法性能的好坏。其中分割准确率是分割正确的像素点个数占总分割像素点个数的百分比，可以反映出检测算法的可靠性。欠分割率是少分割的像素点占真实像素点与少分割的像素点和的百分比，可以反映出分割出来的运动目标对象的内部空洞程度。本文帧差法和传统帧差法的性能对比如表 3.1 所示。表3.1 本文帧差法和传统帧差法的性能指标对比算法 传统帧差法 本文帧差法分割精确率 0.921874 0.915784欠分割率 0.594196 0.478536经过表 3.1 中的数据可以看出，本文帧差法和传统帧差法提取运动目标时在分割精确率上相差不大，说明本文提出的改进的帧差法是有效的。但是本文帧差法的欠分
图3.3 传统帧差法和本文帧差法对车的检测结果对比图（a）视频原图 （b）传统帧差法 （c）本文图3.4 传统帧差法和本文帧差法对行人的检测结果对比图为了客观分析两种算法的性能，本文采取分割准确率、欠分割率作为量化指标来比较两个算法性能的好坏。其中分割准确率是分割正确的像素点个数占总分割像素点个数的百分比，可以反映出检测算法的可靠性。欠分割率是少分割的像素点占真实像素点与少分割的像素点和的百分比，可以反映出分割出来的运动目标对象的内部空洞程度。本文帧差法和传统帧差法的性能对比如表 3.1 所示。表3.1 本文帧差法和传统帧差法的性能指标对比算法 传统帧差法 本文帧差法分割精确率 0.921874 0.915784欠分割率 0.594196 0.478536经过表 3.1 中的数据可以看出，本文帧差法和传统帧差法提取运动目标时在分割精确率上相差不大，说明本文提出的改进的帧差法是有效的。但是本文帧差法的欠分
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于光流场与EM算法的运动目标检测[J]. 王源金,何建农. 福州大学学报(自然科学版). 2017(06)
[2]智能视频监控技术的发展[J]. 徐彤. 电子技术与软件工程. 2017(14)
[3]基于三帧差分和滑动平均背景的运动目标检测[J]. 周晓,方玖琳,郑定超. 计算机测量与控制. 2016(05)
[4]基于改进背景差分法的运动物体检测的研究[J]. 沈剑雷,夏定纯. 通信电源技术. 2016(02)
[5]权重系数自适应光流法运动目标检测[J]. 刘洪彬,常发亮. 光学精密工程. 2016(02)
[6]智能视频监控技术综述[J]. 黄凯奇,陈晓棠,康运锋,谭铁牛. 计算机学报. 2015(06)
[7]监控视频中运动目标识别分类系统研究[J]. 张壮暑,蔡晓东,张学敏. 电视技术. 2012(23)
[8]视频监视中运动目标的检测与跟踪算法[J]. 郑江滨,张艳宁,冯大淦,赵荣椿. 系统工程与电子技术. 2002(10)
硕士论文
[1]基于多特征的运动目标检测与识别[D]. 李文慧.江南大学 2015
[2]智能视频监控平台中运动目标分类的研究与实现[D]. 顾婷婷.南京邮电大学 2015
[3]基于三帧差法的运动目标检测方法研究[D]. 赵建.西安电子科技大学 2013
本文编号：3071421
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