智能視頻監(jiān)控中多視頻流處理的研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)分支，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理的方法對(duì)圖像序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤以及對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景中目標(biāo)行為的描述與理解。在生產(chǎn)、安防、軍事、交通等領(lǐng)域都有廣泛地應(yīng)用。
　　 現(xiàn)在的監(jiān)控系統(tǒng)是在一臺(tái)服務(wù)器上顯示來(lái)自多個(gè)攝像機(jī)的視頻流，但沒(méi)有做到綜合多個(gè)視頻流信息的智能處理。對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)質(zhì)性研究處于只對(duì)一個(gè)視頻流分析、理解、處理的狀態(tài)。所以傳統(tǒng)的智能監(jiān)控技術(shù)必須有新的改變才能取得更好的

2、實(shí)際應(yīng)用效果，本文就針對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中處理多個(gè)視頻流的問(wèn)題從圖像工程這個(gè)角度進(jìn)行了研究，入手點(diǎn)在于提升圖像工程算法處理大量視頻流的能力和速度并做到跨視頻流識(shí)別。結(jié)合前人的研究成果給出了一些適合處理多視頻流的方法。
　　 首先，本文對(duì)經(jīng)典的智能視頻監(jiān)控技術(shù)進(jìn)行了分析。包括其中的一些廣泛使用的算法，分析了這些方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，為下一步的改進(jìn)打下了基礎(chǔ)。
　　 接著從視頻處理的第一步開(kāi)始進(jìn)行改進(jìn)，給出了灰度范圍準(zhǔn)則、局部差

3、別準(zhǔn)則雙準(zhǔn)則判斷噪聲類型，動(dòng)態(tài)改變?yōu)V波結(jié)構(gòu)的預(yù)處理方法，該方法具有中值濾波和小波濾波的雙重優(yōu)點(diǎn)，速度較快適合多視頻流的實(shí)時(shí)預(yù)處理。
　　 然后，因?yàn)樵谶\(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)環(huán)節(jié)中多視頻流環(huán)境的要求和具體應(yīng)用環(huán)境的差異，所以給出了兩種處理方法。一種是模擬人類的記憶過(guò)程，讓當(dāng)前視頻流信息和歷史視頻流共同為檢測(cè)做出貢獻(xiàn)，實(shí)驗(yàn)證明這種方法算法復(fù)雜度低，效果優(yōu)于時(shí)域差分方法；另一種是適用于監(jiān)控生產(chǎn)的基于靜態(tài)背景庫(kù)的方法，該方法把數(shù)據(jù)庫(kù)的思想與運(yùn)動(dòng)目

4、標(biāo)檢測(cè)技術(shù)有機(jī)的結(jié)合起來(lái)為智能視頻技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路。實(shí)驗(yàn)證明這種方法特別適合生產(chǎn)監(jiān)控，對(duì)于非突變的環(huán)境有很好的適應(yīng)能力，在監(jiān)控環(huán)境比較惡劣的情況下也能有效的監(jiān)控目標(biāo)。同時(shí)討論了關(guān)注度不高但對(duì)后續(xù)處理影響較大的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)漏檢問(wèn)題。并用經(jīng)典方法和改進(jìn)經(jīng)典方法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了處理，實(shí)驗(yàn)證明比較有效地降低了漏檢率。
　　 最后，在多視頻流處理中要達(dá)到跨視頻流的目標(biāo)識(shí)別，必須有在不同的視頻流中都比較穩(wěn)定的視覺(jué)特征。本文把計(jì)算機(jī)視覺(jué)另一