基于人类视觉系统的监控视频目标提取技术研究

发布时间：2024-03-21 18:42

　　随着公共安全需求的日益增长,视频监控得到迅猛发展,数据量迎来井喷时代,仅仅依靠人工的视频监控模式已经不能满足现实需要,智能视频监控技术成为目前研究的热点。智能视频监控可以自动完成视频监控序列中的运动目标检测、提取、定位、识别和跟踪。由于在现实生活中,大部分有意义的视觉信息都包含在运动中,因此对监控视频中运动目标的检测成为了研究的热点。目前常用的运动目标识别算法包括光流法、帧差法、背景差法等,分析各个算法的实时性和准确性,结合视频监控的特殊要求,包括实时性要求较高、背景相对稳定以及目标区域明显等特点,背景差法最适合用于该系统。但是,当场景中出现光照、阴影等动态变化时,检测结果会出现误判和错误分割等问题。针对上述问题,结合人类视觉系统的视觉关注可以快速准确识别场景中目标的特性,以及视觉关注的跟踪特点和目标运动的连续性,优化现有算法存在的问题。主要贡献:(1)提出基于人类视觉系统的帧内优化算法,主要包括粗略定位目标和精确定位目标两个步骤,针对检测结果中存在噪点以及错误分割现象,首先进行噪点删除,然后通过聚类算法实现目标区域粗略定位,最后通过目标位置信息优化算法实现精确定位,提高背景差算法检测...

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1安防行业市场份额

第1章引言1研究背景、目的和意义随着智慧城市、公共安全与信息化建设的需求日益增长，视频监控系统作为核心组成部分是不可或缺的。研究表明，2015年，国内安防产业生产总值为4860元，同比上一年增长了13%，其中视频监控系统产值占到了安防产业总产值的%。根据IDC（i....

图1.2摄像头类型比例

数据总量约为40ZB。如下图1.1和1.2所示，随着技术的发展，从图1.2中可出，高清摄像头的比例越来越高。种种数据显示，视频监控作为获取信息的手段，已经广泛应用于各个领域。图1.1安防行业市场份额

图2.1智能视频监控系统示意图

庆邮电大学硕士学位论文第2章已有相关技术研究标识别检测的结果造成十分严重的影响。所以，智能视频监控系统如何在复杂变的环境下准确、实时、完整的检测出场景中的目标区域是目前急需解决的问。智能视频监控系统在生活中的应用越来越广泛，下图2.1为常见的视频监控系示意图，从图中可....

图2.2背景差法流程图

邮电大学硕士学位论文第2章已有相关技术研究并没有达到实验阶段所表现出的效果，而错误或不准确的结果会大大影响智频监控系统中后续智能算法的应用。下面将一一介绍这些算法，并分析各算优缺点。.1背景差法背景差法首先利用监控视频流中的图像帧进行背景建模，然后将当前帧与背进行差分运....

本文编号：3933986