基于内容的监控视频检索系统研究

发布时间：2017-12-22 21:36

  本文关键词：基于内容的监控视频检索系统研究　出处：《吉林大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：随着监控设备硬件的成熟和计算机视觉相关技术的进步,监控设备在安全防控、交通管理、刑事侦查等多个领域得到了广泛应用。一方面是全世界都面临的严峻反恐形势,另一方面是民众不断增强的安全防控意识,在这样的双重背景下,视频监控正在发挥着越来越重要的作用。但是视频文件包含的信息量非常巨大,如何进行准确、高效地处理和分析是一个难题。在公安刑侦领域,目前对于监控视频中嫌疑人目标的追踪大都依靠人力来完成,其效率非常低。现有的监控视频检索方法在效率和准确率上表现较差。针对上述问题,我们迫切地需要新的技术手段来解决,希望能够实现更准确、更快速地在监控视频中查找相关目标。为了解决这些问题,本文深入研究了基于内容的监控视频检索的相关技术,具体来说,本文的主要研究工作如下:(1)为了解决传统关键帧及关键帧ROI提取算法的准确度普遍较低的问题,本文提出了一种基于人体检测的关键帧及ROI提取算法。该算法通过引入人体检测技术,实现了更准确地选取关键帧以及更精准地标定关键帧ROI区域。实验表明,该方法能够更准确地提取关键帧和关键帧ROI。(2)现有的人体检测算法在复杂场景下的检测效果并不理想,会造成嫌疑人目标的漏检。为了改善在复杂场景下的人体检测效果,本文提出了多部位最优特征组合的人体检测算法,提高了复杂场景下人体检测的准确率。(3)深入研究了关键帧检索匹配算法,针对传统SIFT算法存在的缺陷,本文采用有监督的LPP算法和基于向量夹角的近似最近邻匹配算法对SIFT特征进行降维和加速匹配,有效提高了SIFT特征点的匹配速度。为了提高检索的准确率,本文提出了一种融合颜色特征的改进SIFT算法。通过实验,验证了该算法的检索准确率更高。(4)本文设计并实现了一个监控视频检索云平台,主要包括云平台的构建、图像处理模块和数据库模块的开发部署等工作。该平台可以提供稳定、高效、准确的检索服务,并生成检索报告为刑侦人员提供参考。通过性能测试实验,验证了该平台的功能稳定而实用。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

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