监控视频中运动目标检测技术研究

发布时间：2017-12-23 16:06

  本文关键词：监控视频中运动目标检测技术研究　出处：《哈尔滨工业大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 目标检测 混合高斯 核密度估计 阴影检测

【摘要】：传统的监控视频系统只能存储历史视频,方便在事故发生后进行调查,不能及时对事故进行预警通知,无法消除事故隐患,视频目标自动检测技术可以很好地解决这些问题。检测结果的好坏与所采用的检测算法或实际环境有关,是后续目标跟踪、特征提取、分类、行为理解等许多研究工作的基础,直接决定着这些研究的效率与准确性。在实际情况中,视频在拍摄过程中很容易受到环境的影响,并且人们对系统的稳定性、鲁棒性、实时性提出了更高的要求,所以,基于视频的运动目标检测技术面临着很多挑战。为了解决这些问题,本论文将针对目标检测算法展开研究。本论文深入研究了传统混合高斯模型,与单高斯模型相比,该方法用多个高斯分布去描述像素的变化,能够更好地适应复杂多变的环境,可以获得更佳的检测效果,但该方法中存在一些缺陷,论文分析了模型中存在的两个问题:一是当前景目标在一段时间内滞留时,由于背景的不断更新,将无法检测出该目标;二是如何实现高斯分布个数的自适应化以提高检测的实时性。对于第一个问题,通过比较前后帧中前景像素点的重叠率来判断目标是否运动来确定具体的更新策略,解决了目标滞留时无法检测的问题;对于第二个问题,利用自适应策略,通过判断“淘汰”的高斯分布来改善检测的实时性。并且将改进方法与传统混合高斯方法从效果和耗时上做了对比试验,证明了改进方法的有效性,提高了系统实时性。论文同时对关键帧的核密度估计方法进行了改进,核密度方法相对于混合高斯方法的好处是不需要预先知道像素变化的分布情况,也不必进行复杂的参数设置。传统的核密度估计法中,所有样本不加区分地参与到密度估计中,计算量很大,而论文中的关键帧策略是从样本集中选取能代表背景关键信息的关键帧作为估计样本,大大减少了参与估计的样本数量,并且将之与混合高斯方法以及传统核密度方法从检测效果和时间消耗上做了对比,证明了改进方法的有效性,提高了系统实时性。最后利用改进混合高斯方法和关键帧核密度估计方法进行联合检测,取得了良好的检测效果,并对检测结果中存在的阴影进行检测与消除,避免了阴影带来的干扰。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41;TN948.6

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本文编号：1324546