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文檔簡介
1、隨著數字多媒體技術的發(fā)展,社會整體安全意識的加強,監(jiān)控攝像頭現(xiàn)在被廣泛應用每個地方,而且,這些攝像頭不間斷的工作,錄制了大量的視頻數據,這些視頻的存儲和后期的瀏覽都會給工作帶來很大的麻煩。對于監(jiān)控視頻來說,有用的信息只是監(jiān)控場景中的運動對象。如果視頻中沒有任何運動物體,像這種視頻就屬于冗余數據。如何能夠清理掉這樣的冗余數據,并對其中的運動對象軌跡進一步優(yōu)化,生成摘要視頻。這就是本文將要研究的內容。
為了實現(xiàn)上述的工作,本文研究
2、了基于對象的視頻摘要技術,實現(xiàn)了監(jiān)控視頻摘要技術框架,以監(jiān)控視頻中的運動對象為基本單元,對運動對象進行檢測與跟蹤,提取運動對象的軌跡并進行優(yōu)化,然后將獲取的軌跡與背景圖像進行融合,最后根據融合后的視頻幀,生成摘要視頻。
本文主要的研究內容如下:
研究了運動物體檢測方法。分析了幀差法、背景差法的優(yōu)點和缺點,本文采用三幀差法結合背景差法對運動物體進行檢測。
運動物體跟蹤。首先介紹了MeanShift算法原理,分
3、析了Mean Shift算法在運動物體跟蹤方面的應用,并針對Mean Shift算法在運動物體跟蹤中的不足,引入了卡爾曼濾波器,在本文中,提出了采用卡爾曼濾波結合三幀差法對Mean Shift算法進行改進,實現(xiàn)對運動物體的跟蹤。
根據運動物體檢測與跟蹤提取到的對象軌跡,根據獲取的對象軌跡,本文首先建立軌跡間能量函數,然后通過求解轉移映射函數的最優(yōu)解,進而實現(xiàn)對對象軌跡的優(yōu)化。
最后本文實現(xiàn)視頻摘要生成系統(tǒng),系統(tǒng)主要有
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