多攝像機(jī)下的智能視頻監(jiān)控及其在電纜防盜中的應(yīng)用研究.pdf

1、電纜的被盜已成為影響經(jīng)濟(jì)和社會(huì)穩(wěn)定的一大因素，智能視頻監(jiān)控能有效的防止電纜的偷盜行為。論文圍繞智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤、多攝像機(jī)重疊視域的目標(biāo)交接問題展開研究工作。
　　首先是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，由于背景減除法在處理復(fù)雜環(huán)境下圖像時(shí)具有較強(qiáng)的適用性，本文采用了一種自適應(yīng)的多?？焖俦尘安罘椒?。在混合高斯模型背景差方法的基礎(chǔ)上，加入了生存時(shí)間這一限制，與權(quán)值共同決定背景模型的更新，解決了混合高斯模型背景差方法建立的

2、背景模型對(duì)高頻噪聲的抑制問題。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中，針對(duì)目標(biāo)跟蹤容易出現(xiàn)遮擋的問題，本文融合Kalman和MeanShift對(duì)傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤方法進(jìn)行了改進(jìn)，算法能適應(yīng)視頻圖像中目標(biāo)大小的變化，在較為復(fù)雜的場(chǎng)景中也有良好的適應(yīng)性，實(shí)驗(yàn)表明該算法實(shí)時(shí)性較好，魯棒性較高。
　　最后進(jìn)行多攝像機(jī)的目標(biāo)交接，由于攝像機(jī)之間的視野分界線FOV（Field of View）只和攝像機(jī)的安裝位置以及角度有關(guān)，不受外界環(huán)境的影響，因此，本文對(duì)