【摘 要】
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虽然现在很多的戒毒所都已实现了传统的视频监控系统,但多用于事后取证,并没有充分发挥视频监控系统的主动性和智能性。本课题主要针对目前云南省戒毒所视频监控的实际情况,
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虽然现在很多的戒毒所都已实现了传统的视频监控系统,但多用于事后取证,并没有充分发挥视频监控系统的主动性和智能性。本课题主要针对目前云南省戒毒所视频监控的实际情况,对基于行为模式识别的戒毒所智能视频监控关键技术进行研究及系统开发。本文在数字图像处理理论与技术的基础上,对监控场景中的目标进行提取与跟踪,通过对运动目标几何特征的分析,定义了入侵禁区检测、翻窗、翻墙、聚集等异常发生时的警戒规则,并最终实现了该系统的软件设计。具体研究内容如下：1.分析比较了目前常用的目标检测算法的优缺点,在surendra背景更新算法和自适应阈值分割法分析理解的基础上提出了一种改进的surendra背景更新算法来进行背景的更新和运动目标的提取。实验表明该方法不仅能够很好地解决视频序列在第一帧中存在运动目标而被误判为背景的情况,而且能够自适应地进行背景与目标的分割。2.在深入研究了基于团块的目标跟踪算法和卡尔曼滤波器算法后,我们采用了团块和卡尔曼滤波相结合的目标跟踪算法来实现目标跟踪。该算法减少了搜索范围,使得运算速度得到了很大的提高。3.在异常行为发生时,通常运动目标的几何特征都会发生变化,根据这一特点定义了各种异常发生时的警戒规则。实验结果表明,所定义的警戒规则在异常发生时基本适用。4.综合目标检测模块、目标跟踪模块、异常行为检测模块,实现了一个比较完整的基于DVR(Digital Video Recorder,硬盘录像机)的智能视频监控系统的软件设计。
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