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文檔簡介
1、隨著監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展,國家對社會公共安全的重視,大量的監(jiān)控攝像頭被安裝用于保證居民的公共安全,同時記錄下了海量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)。如何在海量的監(jiān)控數(shù)據(jù)中快速查詢分析感興趣的視頻內(nèi)容,已成為監(jiān)控視頻分析行業(yè)的迫切需求與挑戰(zhàn)。視頻分析中的視頻摘要技術(shù)是解決這類問題的首選手段。近年來,雖然視頻摘要技術(shù)得到了一定的發(fā)展,但是要真正投入實際應(yīng)用還需要一段時間的發(fā)展。因此基于監(jiān)控視頻的視頻分析方法具有重大的研究意義。
首先,為了在監(jiān)控視頻中準確
2、的提取運動對象,通過對Vibe前景提取算法和背景減除法進行研究與分析,指出了當前前景運動物體提取方法在提取過程中的難點與不足。利用Vibe前景提取算法和背景減除法的優(yōu)點,設(shè)計了迭代提取運動對象的算法。
其次,針對運動對象不能按類別合成的問題。結(jié)合支持向量機(SVM)圖像分類算法,提出了基于統(tǒng)計的運動對象分類的方法,成功的解決了運動對象分類的問題。
最后,為了解決視頻摘要合成過程中的參數(shù)難配置,以及前背景融合過度不自然
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