智能视频监控系统中移动目标的检测与跟踪
发布时间：2021-10-26 21:42
从2010年起,也就是互联网飞速发展的这些年,智能视频监控系统的应用场景越来越多,海康威视、大华还有国外的霍尼韦尔等安防公司纷纷推出了各种各样的监控设备产品,从之前的本地硬盘相机到现在的网络化相机,到家家户户都有的智能摄像头,智能视频监控系统对于我们的安全起到了很大的作用,也有利于治安稳定和社会安宁。移动目标的检测和跟踪是智能视频监控系统应用中的关键技术,基于移动目标的检测与跟踪技术,系统不仅可以获取运动目标的运动方向、速度等运动特征信息,同时还能够为进一步的运动目标的分类、行为理解等提供相应数据信息,对于视频监控系统的智能化起到关键作用,具有十分重要的研究意义。本文研究的目标及仿真对象都是基于静态背景下视频监控系统采集的的视频,视频可以看做是在时间轴上的图像序列。因此,本文首先就目标检测跟踪中的一些理论知识,包括目标检测与跟踪的总体框架、数字图像中的预处理技术以及目标特征提取等方法进行分析研究,为文章后续章节中研究目标检测与跟踪算法打下基础。除此之外,本文的主要研究对象是视频图像序列中移动目标检测和跟踪有关技术和算法。其中,目标检测是对视频监控系统采集的视频图像序列中是否有移动目标进...
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中值滤波效果图
a. 原始图像 b. 均值滤波后图像图 2-3 均值滤波效果图2.2 图像的二值化图像的二值化，就是将图像中各个位置的像素值用 0 和 1 两个值来表示的二值化在移动目标检测中被用来分离检测目标和非检测目标，在移动目标中，在目标被检测出来后，我们通常将检测出的目标与背景进行二值化，通置合适的阈值，将背景与检测的移动目标分离开来。式（2-2）给出了图像化的表达式：{DxyTkDxyTkkRxy≥<=1,(,)0,(,)(,)(2上式中，T 是我们选定的阈值，图像中处于位置（x,y）的像素的值 Dk(x于等于阈值 T 时，则将该点的像素值赋值为 1，当像素值小于阈值 T 时，点的像素值赋值为 0。在计算机屏幕显示中，像素值为 1 的像素点显示为白素值为 0 的像素点显示为黑色，这样二值化后的图像，将由彩色图像或者灰
图 2-4 膨胀和腐蚀示意图，膨胀是要对图像相邻的像素进行连接合并值化后的图像中常常被用来对产生的空洞进（2-3）给出了膨胀操作的数学表达式：X ⊕ B={p ∈ε 2 :p=x+b,x∈X且b∈B}膨胀操作的示意图：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于OpenCV的运动目标检测与跟踪[J]. 罗翊坤. 中国新通信. 2016(12)
[2]基于Matlab实时运动目标跟踪检测系统[J]. 汪惠兰,林航飞,李赔龙. 计算机安全. 2012(03)
[3]视频序列中的运动目标检测与跟踪[J]. 李春生,龚晓峰. 现代电子技术. 2009(23)
[4]基于背景减法的目标检测在Matlab中的实现方法[J]. 李红伦,李勃,阮湘辉,李文兵. 云南大学学报(自然科学版). 2009(S2)
[5]基于区域形心及其矢量方向的视频对象跟踪[J]. 张贝贝,肖国强,江健民. 计算机应用. 2007(06)
[6]一种基于运动阴影的目标检测算法[J]. 郭利生,郭立,焦荣惠,郑军. 模式识别与人工智能. 2007(02)
[7]三维人脸建模与应用[J]. 徐成华,王蕴红,谭铁牛. 中国图象图形学报. 2004(08)
[8]融合人脸轮廓和区域信息改进人脸检测[J]. 方昱春,王蕴红,谭铁牛. 计算机学报. 2004(04)
[9]基于步态的身份识别[J]. 王亮,胡卫明,谭铁牛. 计算机学报. 2003(03)
[10]一种具有良好鲁棒性的实时跟踪方法[J]. 田原,谭铁牛,孙洪赞. 自动化学报. 2002(05)
博士论文
[1]面向视频监控的动态目标检测、跟踪与识别关键技术研究[D]. 徐杨.东北大学 2012
硕士论文
[1]移动目标识别与跟踪方法研究与设计[D]. 刘萌萌.北方工业大学 2017
[2]复杂场景下运动目标检测与跟踪技术的研究[D]. 王新.江苏大学 2017
[3]视频监控中移动目标检测与跟踪算法设计与实现[D]. 叶光辉.电子科技大学 2017
[4]室内监控中移动检测与跟踪算法的改进与实现[D]. 丁方静.东南大学 2017
[5]监控视频中的前景提取和目标检测跟踪算法研究[D]. 郭达洁.浙江大学 2016
[6]视频监控下运动目标检测跟踪与控制系统的研究[D]. 李俊勰.南昌大学 2014
[7]视频监控中移动目标的检测跟踪[D]. 吴健.南京邮电大学 2013
[8]视频序列中运动目标检测跟踪算法研究[D]. 李杰.西南交通大学 2010
本文编号：3460235
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中值滤波效果图
a. 原始图像 b. 均值滤波后图像图 2-3 均值滤波效果图2.2 图像的二值化图像的二值化，就是将图像中各个位置的像素值用 0 和 1 两个值来表示的二值化在移动目标检测中被用来分离检测目标和非检测目标，在移动目标中，在目标被检测出来后，我们通常将检测出的目标与背景进行二值化，通置合适的阈值，将背景与检测的移动目标分离开来。式（2-2）给出了图像化的表达式：{DxyTkDxyTkkRxy≥<=1,(,)0,(,)(,)(2上式中，T 是我们选定的阈值，图像中处于位置（x,y）的像素的值 Dk(x于等于阈值 T 时，则将该点的像素值赋值为 1，当像素值小于阈值 T 时，点的像素值赋值为 0。在计算机屏幕显示中，像素值为 1 的像素点显示为白素值为 0 的像素点显示为黑色，这样二值化后的图像，将由彩色图像或者灰
图 2-4 膨胀和腐蚀示意图，膨胀是要对图像相邻的像素进行连接合并值化后的图像中常常被用来对产生的空洞进（2-3）给出了膨胀操作的数学表达式：X ⊕ B={p ∈ε 2 :p=x+b,x∈X且b∈B}膨胀操作的示意图：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于OpenCV的运动目标检测与跟踪[J]. 罗翊坤. 中国新通信. 2016(12)
[2]基于Matlab实时运动目标跟踪检测系统[J]. 汪惠兰,林航飞,李赔龙. 计算机安全. 2012(03)
[3]视频序列中的运动目标检测与跟踪[J]. 李春生,龚晓峰. 现代电子技术. 2009(23)
[4]基于背景减法的目标检测在Matlab中的实现方法[J]. 李红伦,李勃,阮湘辉,李文兵. 云南大学学报(自然科学版). 2009(S2)
[5]基于区域形心及其矢量方向的视频对象跟踪[J]. 张贝贝,肖国强,江健民. 计算机应用. 2007(06)
[6]一种基于运动阴影的目标检测算法[J]. 郭利生,郭立,焦荣惠,郑军. 模式识别与人工智能. 2007(02)
[7]三维人脸建模与应用[J]. 徐成华,王蕴红,谭铁牛. 中国图象图形学报. 2004(08)
[8]融合人脸轮廓和区域信息改进人脸检测[J]. 方昱春,王蕴红,谭铁牛. 计算机学报. 2004(04)
[9]基于步态的身份识别[J]. 王亮,胡卫明,谭铁牛. 计算机学报. 2003(03)
[10]一种具有良好鲁棒性的实时跟踪方法[J]. 田原,谭铁牛,孙洪赞. 自动化学报. 2002(05)
博士论文
[1]面向视频监控的动态目标检测、跟踪与识别关键技术研究[D]. 徐杨.东北大学 2012
硕士论文
[1]移动目标识别与跟踪方法研究与设计[D]. 刘萌萌.北方工业大学 2017
[2]复杂场景下运动目标检测与跟踪技术的研究[D]. 王新.江苏大学 2017
[3]视频监控中移动目标检测与跟踪算法设计与实现[D]. 叶光辉.电子科技大学 2017
[4]室内监控中移动检测与跟踪算法的改进与实现[D]. 丁方静.东南大学 2017
[5]监控视频中的前景提取和目标检测跟踪算法研究[D]. 郭达洁.浙江大学 2016
[6]视频监控下运动目标检测跟踪与控制系统的研究[D]. 李俊勰.南昌大学 2014
[7]视频监控中移动目标的检测跟踪[D]. 吴健.南京邮电大学 2013
[8]视频序列中运动目标检测跟踪算法研究[D]. 李杰.西南交通大学 2010
本文编号：3460235
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