視頻監(jiān)控中運動目標檢測與分類識別方法的研究與實驗.pdf

1、計算機智能視頻監(jiān)控是計算機視覺領域一個新興的應用方向和備受關注的前沿課題,是計算機科學、機器視覺、圖像工程、模式識別、人工智能等多學科高技術的結晶。運動目標的檢測與分類識別技術是智能監(jiān)控中的關鍵技術,在虛擬現實、視覺監(jiān)控、感知接口等領域均有著廣闊的應用前景。本文介紹了所設計的監(jiān)控系統(tǒng)硬件組成和軟件代碼的體系結構。針對實驗室已設計監(jiān)控軟件在視頻圖像采集、記錄以及控制等方面的不足,對已有軟件進行改進,增強軟件的智能性。同時,針對監(jiān)控環(huán)境中攝

2、像頭固定不動的情況,對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中背景模型的建立及更新、陰影去除、分類識別算法展開研究。本文利用背景減除法進行運動目標的檢測,對傳統(tǒng)單高斯背景模型估計算法進行改進,采用基于統(tǒng)計的方法進行前景與背景的判斷,有效克服了物體運動狀態(tài)發(fā)生改變——靜止變?yōu)檫\動或運動變?yōu)殪o止時背景模型不能及時更新的問題。同時,利用陰影的光學特性,提出了消除陰影的數學模型,排除了陰影對后續(xù)分類識別等工作的影響。針對直立行走的運動人體識別問題,本文通過對運動方向與攝

3、像頭光軸平行和垂直兩種情況下物體的形狀特征進行分析,最終選用目標高寬比、占空比、物體高度6/7處的寬度與物體高度的比例三種形狀特征。通過對常用的輪廓提取算法進行比較,確定采用改進后的形態(tài)學輪廓提取算法進行運動檢測結果的輪廓提取操作,并在此基礎上提取各形狀特征?；谶\動人體和某些常見運動干擾物線性可分的前提,設計最小距離分類器完成分類,并采用椅子、球體、箱體以及玩具模型進行實驗,驗證識別效果。本文將涉及到的算法和外設控制根據其實現功能的不