視頻摘要技術(shù)在監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著數(shù)字多媒體技術(shù)的發(fā)展，社會整體安全意識的加強(qiáng)，監(jiān)控攝像頭現(xiàn)在被廣泛應(yīng)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(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)。如何能夠清理掉這樣的冗余數(shù)據(jù)，并對其中的運動對象軌跡進(jìn)一步優(yōu)化，生成摘要視頻。這就是本文將要研究的內(nèi)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(shù)，實現(xiàn)了監(jiān)控視頻摘要技術(shù)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(jìn)行檢測與跟蹤，提取運動對象的軌跡并進(jìn)行優(yōu)化，然后將獲取的軌跡與背景圖像進(jìn)行融合，最后根據(jù)融合后的視頻幀，生成摘要視頻。
　　本文主要的研究內(nèi)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(jié)合背景差法對運動物體進(jìn)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(yīng)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(jié)合三幀差法對Mean Shift算法進(jìn)行改進(jìn)，實現(xiàn)對運動物體的跟蹤。
　　根據(jù)運動物體檢測與跟蹤提取到的對象軌跡，根據(jù)獲取的對象軌跡，本文首先建立軌跡間能量函數(shù)，然后通過求解轉(zhuǎn)移映射函數(shù)的最優(yōu)解，進(jìn)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