基于地理约束场景的动态目标检测及行为识别方法研究
发布时间：2020-12-21 00:31
传统的基于监控视频的动态目标检测及行为分析大多是围绕视频图像本身进行研究,如图像内人体结构、图像颜色相似度等,忽略了监控视频内所包含的大量的地理信息,难以实现将视频监控与地理空间信息进行关联。将视频监控信息与地理空间的时空信息相互融合,把静态的地理空间信息赋予其动态属性,可以大大提高视频监控信息的分析、理解能力。因此,本文建立视频监控图像与地理空间的互映射模型,将视频图像信息与地理空间信息相互融合,通过研究室内动态目标时空特征信息提取及行为识别方法,解决了室内动态目标定位及动态目标行为识别这一技术问题,达到了视频监控与地理空间信息有机融合的目的。本文的具体内容和成果如下:(1)建立一种基于EPnP的视频监控图像的地理空间坐标互映射模型,找到图像像素点与地理空间对应点坐标的互对应关系,将图像像素点赋予地理空间坐标,利用此模型实现视频帧所包含的室内动态目标在地理空间内的精准定位,实现动态目标的快速、准确定位。(2)提出一种融合帧差法与改进Vibe的动态目标检测算法,通过增加对闪烁像素的检测以及结合基于HSV色彩空间的动态目标检测阴影去除方法,有效解决了Vibe算法处理动态目标产生的鬼影、阴...
【文章来源】：桂林理工大学广西壮族自治区
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 室内视觉定位技术研究现状
1.2.2 动态目标检测及行为识别研究现状
1.3 研究目的和意义
1.4 论文的技术路线
1.5 论文的章节安排
第2章 相机标定与地理空间映射原理与方法
2.1 地理约束平面构建方法
2.2 视频监控与地理空间互映射模型构建方法
2.2.1 相机内部参数矩阵确定方法
2.2.2 相机外部参数矩阵确定方法
2.2.3 视频监控与地理空间互映射模型
2.3 实验分析
2.4 本章小结
第3章 动态目标检测与时空特征提取
3.1 动态目标检测方法概述
3.1.1 帧间差分法算法原理
3.1.2 Vibe背景建模算法原理
3.2 改进的Vibe行人目标检测算法
3.2.1 基于闪烁像素检测的背景模型优化
3.2.2 基于HSV色彩空间的阴影去除
3.2.3 对比分析
3.3 动态目标跟踪及时空特征提取
3.3.1 基于感知哈希算法的动态目标跟踪
3.3.2 单帧图像动态目标时空信息提取
3.3.3 视频连续帧序列动态目标时空数据提取
3.4 实验分析
3.5 本章小结
第4章 基于SVM的动态目标行为检测
4.1 基于时空特征的动态目标行为分类
4.1.1 室内行为时空特征提取
4.1.2 特征向量构建方法
4.2 支持向量机
4.3 基于SVM的动态目标行为检测
4.3.1 SVM建模与检测
4.3.2 实验结果与分析
4.4 本章小结
第5章 论文的总结
5.1 总结
5.2 论文的创新点
5.3 论文的不足之处
参考文献
个人简介
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Faster R-CNN的人体行为检测研究[J]. 莫宏伟,汪海波. 智能系统学报. 2018(06)
[2]一种基于帧间差与图像分割的运动目标分割方法[J]. 陈娟,应骏,王健,曾爽. 上海师范大学学报(自然科学版). 2017(02)
[3]帧间差法对TLD跟踪算法的改进[J]. 付苗,邢藏菊. 电子设计工程. 2017(07)
[4]一种基于显著性区域的运动目标跟踪方法[J]. 柯洪昌,邵文奇,梁丞汉. 科技创新与应用. 2017(09)
[5]一种改进的PBAS运动目标检测算法[J]. 李棚,吴晓红,何小海,牛化康. 科学技术与工程. 2015(27)
[6]基于后验HOG特征的多姿态行人检测[J]. 刘威,段成伟,遇冰,柴丽颖,袁淮,赵宏. 电子学报. 2015(02)
[7]基于HOG和SVM的公交乘客人流量统计算法[J]. 徐超,高梦珠,查宇锋,曹利民. 仪器仪表学报. 2015(02)
[8]一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法[J]. 韩明,刘教民,孟军英,王震洲. 电子与信息学报. 2014(08)
[9]一种基于帧间差的快速UAV运动目标检测方法[J]. 刘玉婷,席庆彪,刘慧霞. 计算机仿真. 2014(07)
[10]EVibe:一种改进的Vibe运动目标检测算法[J]. 余烨,曹明伟,岳峰. 仪器仪表学报. 2014(04)
硕士论文
[1]视觉室内定位中图像特征点匹配算法研究[D]. 万柯.哈尔滨工业大学 2016
[2]基于标识的室内视觉定位算法研究[D]. 关凯.哈尔滨工业大学 2016
[3]结合全局和局部特征的人体行为识别技术研究[D]. 陶玲.武汉工程大学 2014
[4]机器人双目视觉定位技术研究[D]. 林琳.西安电子科技大学 2009
本文编号：2928847
【文章来源】：桂林理工大学广西壮族自治区
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 室内视觉定位技术研究现状
1.2.2 动态目标检测及行为识别研究现状
1.3 研究目的和意义
1.4 论文的技术路线
1.5 论文的章节安排
第2章 相机标定与地理空间映射原理与方法
2.1 地理约束平面构建方法
2.2 视频监控与地理空间互映射模型构建方法
2.2.1 相机内部参数矩阵确定方法
2.2.2 相机外部参数矩阵确定方法
2.2.3 视频监控与地理空间互映射模型
2.3 实验分析
2.4 本章小结
第3章 动态目标检测与时空特征提取
3.1 动态目标检测方法概述
3.1.1 帧间差分法算法原理
3.1.2 Vibe背景建模算法原理
3.2 改进的Vibe行人目标检测算法
3.2.1 基于闪烁像素检测的背景模型优化
3.2.2 基于HSV色彩空间的阴影去除
3.2.3 对比分析
3.3 动态目标跟踪及时空特征提取
3.3.1 基于感知哈希算法的动态目标跟踪
3.3.2 单帧图像动态目标时空信息提取
3.3.3 视频连续帧序列动态目标时空数据提取
3.4 实验分析
3.5 本章小结
第4章 基于SVM的动态目标行为检测
4.1 基于时空特征的动态目标行为分类
4.1.1 室内行为时空特征提取
4.1.2 特征向量构建方法
4.2 支持向量机
4.3 基于SVM的动态目标行为检测
4.3.1 SVM建模与检测
4.3.2 实验结果与分析
4.4 本章小结
第5章 论文的总结
5.1 总结
5.2 论文的创新点
5.3 论文的不足之处
参考文献
个人简介
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Faster R-CNN的人体行为检测研究[J]. 莫宏伟,汪海波. 智能系统学报. 2018(06)
[2]一种基于帧间差与图像分割的运动目标分割方法[J]. 陈娟,应骏,王健,曾爽. 上海师范大学学报(自然科学版). 2017(02)
[3]帧间差法对TLD跟踪算法的改进[J]. 付苗,邢藏菊. 电子设计工程. 2017(07)
[4]一种基于显著性区域的运动目标跟踪方法[J]. 柯洪昌,邵文奇,梁丞汉. 科技创新与应用. 2017(09)
[5]一种改进的PBAS运动目标检测算法[J]. 李棚,吴晓红,何小海,牛化康. 科学技术与工程. 2015(27)
[6]基于后验HOG特征的多姿态行人检测[J]. 刘威,段成伟,遇冰,柴丽颖,袁淮,赵宏. 电子学报. 2015(02)
[7]基于HOG和SVM的公交乘客人流量统计算法[J]. 徐超,高梦珠,查宇锋,曹利民. 仪器仪表学报. 2015(02)
[8]一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法[J]. 韩明,刘教民,孟军英,王震洲. 电子与信息学报. 2014(08)
[9]一种基于帧间差的快速UAV运动目标检测方法[J]. 刘玉婷,席庆彪,刘慧霞. 计算机仿真. 2014(07)
[10]EVibe:一种改进的Vibe运动目标检测算法[J]. 余烨,曹明伟,岳峰. 仪器仪表学报. 2014(04)
硕士论文
[1]视觉室内定位中图像特征点匹配算法研究[D]. 万柯.哈尔滨工业大学 2016
[2]基于标识的室内视觉定位算法研究[D]. 关凯.哈尔滨工业大学 2016
[3]结合全局和局部特征的人体行为识别技术研究[D]. 陶玲.武汉工程大学 2014
[4]机器人双目视觉定位技术研究[D]. 林琳.西安电子科技大学 2009
本文编号：2928847
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