监控视频静态场景帧去除和运动目标检测研究

发布时间：2017-06-16 22:02

  本文关键词：监控视频静态场景帧去除和运动目标检测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在这20年中,视频监控经历了模拟视频监控阶段、数字视频监控阶段和智能网络视频监控阶段。数字监控视频的出现,为计算机量化分析监控视频数据提供了极大的便利。随着视频监控行业市场的稳健发展,以及对市场的良好预期,高清监控逐渐取代标清监控,高清监控已成不可逆转的趋势。但是,监控设备更换耗资巨大,监控视频导致的“海量”数据信息,以及理论研究和实际应用间的巨大差距,都成为监控视频行业进一步发展需要面临的问题。海量监控视频数据导致数据难于进行有效的管理和分析,监控视频中包含的信息量巨大,但是有用的信息很少。通常情况下,并不是所有的无用信息都能够被计算机执行并处理。但是,监控视频静态场景帧反复存储所造成的存储空间浪费是可以减少的。随着高分辨率监控时代的到来,目前常用运动目标算法的复杂度就需要降低。为此,本文针对监控视频静态场景帧去除和运动目标检测两个方面进行了研究。在监控视频静态场景帧去除方面:监控视频静态场景帧的去除,不仅能够降低监控视频的数据量,节约成本,还能够缩短回看监控视频时发现关注问题的必要时间。通过对帧间差分阈值分析,发现帧间差分法的时效性较高,能够对监控场景做到及时的检测。通过分析帧差检测像素的特点后,构建了一个检测点抑制方法,这样处理后能够减少近似静态帧的存储。通过对单异常信息帧分析,构建了一个单异常帧处理机制,能够进一步减少无异常信息片段。试验表明,本文提到的监控视频静态帧去除方法是可行的。在运动目标检测方面:结合着高斯法、码本法、帧间差分法和统计值法等几种方法的优点,提出了一种高效的双模板运动目标检测方法。通过讨论该方法模板的更新过程和双模版更新机制,说明了双模版运动目标检测的原理。试验表明,本文提出的双层模板运动目标检测方法,不仅能够对运动目标进行有效的检测,而且能够有效去除监控场景中运动物体由于停止运动时间过长被融入背景后突然再次运动所产生的“鬼影”。
【关键词】：运动目标检测 监控视频静态帧去除 背景建模 双背景建模 鬼影去除
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TN948.6
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景、目的及意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究目的及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 运动目标检测国内外现状11-12
• 1.2.2 监控视频静态帧去除现状12-13
• 1.3 论文主要内容和结构13-14
• 第二章 运动目标检测方法14-32
• 2.1 简单背景运动目标检测方法及特点分析14-20
• 2.1.1 帧间差分法14-15
• 2.1.2 均值法15-19
• 2.1.3 统计值法19-20
• 2.1.4 中值法20
• 2.2 复杂场景运动目标检测方法及特点分析20-29
• 2.2.1 高斯法20-26
• 2.2.2 码本法26-28
• 2.2.3 核密度法28-29
• 2.2.4 ViBe法29
• 2.3 其它方法简单阐述29-30
• 2.4 小结30-32
• 第三章 监控视频静态场景帧去除32-50
• 3.1 帧差选取分析32-34
• 3.1.1 帧差阈值分析32-33
• 3.1.2 单像素帧差分析33-34
• 3.2 改进的ViBe算法和噪声处理34-42
• 3.2.1 ViBe算法描述34
• 3.2.2 突闪像素检测34-35
• 3.2.3 ViBe去噪分析35-37
• 3.2.4 异常帧参考阈值分析37-42
• 3.3 异常帧判断阈值和单异常帧42-44
• 3.3.1 监控模板42-43
• 3.3.2 异常帧判断阈值43-44
• 3.3.3 单异常帧44
• 3.4 静态场景帧去除试验44-50
• 3.4.1 试验流程44-46
• 3.4.2 试验运行界面46-47
• 3.4.3 各参数作用47-48
• 3.4.4 试验数据结果及分析48-50
• 第四章 双模板运动目标检测50-57
• 4.1 双模板描述50-52
• 4.1.1 双模板构建50-51
• 4.1.2 模板初始化51
• 4.1.3 缓冲模板51
• 4.1.4 双模板的更新51-52
• 4.2 算法及思路52-54
• 4.2.1 检测流程52
• 4.2.2 算法描述52-53
• 4.2.3 算法简易流程图53
• 4.2.4 临近背景像素去除53-54
• 4.3 试验及分析54-57
• 4.3.1 试验界面及参数分析54-55
• 4.3.2 试验及结果分析55-57
• 总结与展望57-60
• 参考文献60-64
• 攻读学位期间取得的研究成果64-65
• 致谢65

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