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文檔簡介
1、視頻監(jiān)控歷經(jīng)了普通監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控到現(xiàn)在的智能監(jiān)控三個發(fā)展階段。近幾年來,智能監(jiān)控在交通、銀行、博物館等安全性要求比較高的場所發(fā)揮了舉足輕重的作用。但由于其應(yīng)用范圍的廣泛性、應(yīng)用場景的多樣性,就其技術(shù)而言仍未達到人們所期望的要求。其算法實時性、穩(wěn)定性情況還不甚理想,受雨雪等惡劣天氣的影響也比較大,還需要進一步研究出更好的算法,因此它是一個十分有意義的課題。
智能監(jiān)控技術(shù)的主要應(yīng)用包括人數(shù)統(tǒng)計、非法滯留物體檢測、智能交通(如超
2、時停車、越線停車、車流量等)、入侵檢測,還有高速公路上的智能監(jiān)控等方面。
智能監(jiān)控技術(shù)主要分為運動目標檢測、目標跟蹤、識別、目標行為分析等幾大模塊,而智能視頻監(jiān)控技術(shù)的核心在于智能視頻監(jiān)控算法。本文首先主要對目前國內(nèi)外智能監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展情況進行了介紹,然后對目標檢測、跟蹤技術(shù)算法的原理與實現(xiàn)進行了研究,著重討論了基于混合高斯模型的運動目標建模技術(shù)和Meanshift跟蹤技術(shù)。并在依托目前比較流行的開源計算機視覺類庫-Ope
3、nCV的基礎(chǔ)上,利用VC作為開發(fā)工具,實現(xiàn)了運動目標檢測與追蹤,同時采用面積閾值法和形態(tài)學處理對檢測到的運動目標進行濾波,取得了較好的效果。在此基礎(chǔ)上對運動目標識別技術(shù)進行了探討,首先討論了常用于圖像識別的一些特征,并根據(jù)運動目標一般為灰度圖像這一大特點,選擇了形狀作為分類特征。并用兩種方法進行分類識別,一種是簡單地利用形狀進行分類,另一種是利用SVM作為訓練識別的工具,采用基于運動目標輪廓不變矩、輪廓的面積、長寬比等適合于描述運動目標
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