【摘 要】
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近年来,随着视频监控技术的逐渐成熟和人们安全防范意识的日益提升,越来越多的视频监控系统被应用于人们的日常生活当中。虽然视频监控设备遍布大街小巷,但采用人工监控的传
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近年来,随着视频监控技术的逐渐成熟和人们安全防范意识的日益提升,越来越多的视频监控系统被应用于人们的日常生活当中。虽然视频监控设备遍布大街小巷,但采用人工监控的传统监控方式早已不能满足实际应用的需求,智能监控技术为视频监控告别人工时代提供了有力的技术支持。智能监控技术涉及多个研究领域,研究内容丰富多样,在智能安防、智能交通、智慧城市等方面都有广阔的应用前景。运动目标检测和运动目标追踪是智能视频监控技术的两个主要研究方向,是智能视频监控系统的基础模块,关系到能否准确获取视频监控的有效数据信息,也是进行目标行为分析、模式识别等后续处理的前提条件。本文分析和总结目前智能监控技术的发展趋势,针对监控视频中的运动目标检测和运动目标追踪算法展开了研究和讨论,主要研究内容如下:(1)详细介绍了混合高斯模型目标检测方法,针对混合高斯模型的局限性,提出一种基于三帧差分和混合高斯模型的运动目标检测方法,并通过实验对该算法的准确度、适应性和实时性等进行了讨论和分析。(2)深入研究了Camshift追踪算法,针对Camshift算法的缺陷,比较和分析常用特征匹配算法,提出一种基于ORB特征匹配的Camshift追踪算法,并通过实验证明,该方法在满足实时性基本要求的同时能够有效提高追踪效果。(3)根据实验需求完成实验平台的搭建,详细介绍了实验平台的模块设计、流程设计以及系统环境,根据模块功能设计平台界面,该平台能够实现运动目标检测和运动目标追踪等基本操作。
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