【摘 要】
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随着视频监控技术的发展,视频监控已经从传统的“看”的阶段逐步进入了智能视频监控的方向。智能视频监控技术是将传统的视频中人工观察转变成为对视频内容进行自动分析,判断
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随着视频监控技术的发展,视频监控已经从传统的“看”的阶段逐步进入了智能视频监控的方向。智能视频监控技术是将传统的视频中人工观察转变成为对视频内容进行自动分析,判断视频中的异常行为,起到自动报警的目的。智能视频技术已经成为视频监控中的重要研究方向。智能视频监控中,运动对象检测是识别对象行为的基础。传统运动对象检测算法主要针对背景固定的情况,这样就导致了实际应用中监控场景需固定的缺陷,由此,大大限制了监控系统适用范围。论文针对该问题,进行了深入研究,即在研究图像背景生成算法的基础上,结合图像拼接、配准方法,设计了相应的软件系统架构,并针对实际应用提出了一系列的算法以及优化方法,以满足实际应用中充分利用球机视角变化特性,扩大监控场景范围的目的。论文所述主要研究内容和创新点包括:(1)阐述了基于运动场景下的运动目标检测的系统框架,以及系统的软硬件构成,使用大华球机在一个15米高处设立了面对道路交通情况的实验环境,并用微软的开发工具VC2010实现了球机配置和运动检测软件。针对配置软件的人工参与过多,配置成功率不高的问题,提出了采用图像配准作为辅助手段的自动配置算法。(2)针对图像配准和拼接问题,深入研究了图像配准算法的基本原理和方法,比较了多种图像配准技术。针对运动场景下的全景配准的实际应用要求,选择基于SURF算法作为图像配准的核心理论。研究了图像拼接算法,深入分析了仿射变换在图像拼接中的应用,并在系统中应用了相应的算法实现对图像的拼接。(3)针对道路监控中运动对象较多,场景中图像角点提取中存在大量虚假角点,导致图像配准效果不佳的问题,提出了角点的选择算法。利用运动目标在场景中,停留时间较短的特性,引入了衰减因子,选择场景中稳定角点作为图像配准的角点,以达到提高配准效果的目的。(4)提出了在背景生成算法基础上的动态场景运动目标检测方案,在研究运动对象检测算法的基础上对其中典型的背景生成算法进行深入探讨,分析其算法的优缺点,针对其缺陷提出了相应的算法。(5)针对运动目标检测算法中的缺陷,分析其时间消耗和空间消耗,提出了利用球机的特性,采用一张全景背景的方法来减少对空间的占用,通过面对道路交通环境下大华球机多次转动预置位获取的视频流拼接成全景图像;分析了在球机运动过程中,图像配准的时间消耗过高的问题,提出了利用配置过程中计算获得的投影矩阵实现对实时场景的快速配准的算法。最后,针对本次研究所提出的算法,进行了性能的分析、探讨了后续优化方向。
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