智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與預(yù)警的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、智能視頻監(jiān)控是對監(jiān)控視頻的一個(gè)實(shí)時(shí)自動(dòng)處理過程。指在無人參與的環(huán)境下，利用計(jì)算機(jī)視覺和視頻圖像分析技術(shù)自行分析與處理幀圖像，對監(jiān)控場景中的目標(biāo)進(jìn)行檢測、發(fā)現(xiàn)與跟蹤，并進(jìn)一步對目標(biāo)行為進(jìn)行分析和理解的技術(shù)。隨著圖像處理技術(shù)和智能通信技術(shù)的發(fā)展，人們對視頻監(jiān)控質(zhì)量提出了更高的要求，智能視頻監(jiān)控以其實(shí)時(shí)性和智能性展現(xiàn)了其廣闊的應(yīng)用前景，并得到了人們的重視與青睞。本文在研究當(dāng)前主流算法的基礎(chǔ)上，通過改進(jìn)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法，提高了

2、視頻監(jiān)控中目標(biāo)發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性，最后結(jié)合短信發(fā)送模塊實(shí)現(xiàn)了整個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)發(fā)現(xiàn)與預(yù)警系統(tǒng)。
　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)所處理的對象是監(jiān)控視頻中連續(xù)的幀圖像，而圖像的信息量大、噪聲多、隨意性大注定圖像處理是一個(gè)復(fù)雜的過程；圖像處理中如果所有的底層處理代碼都要重新開發(fā)，會(huì)大大延長系統(tǒng)的開發(fā)周期，既浪費(fèi)時(shí)間和精力，也無法保證程序的健壯性和容錯(cuò)性。本文描述的系統(tǒng)是在OpenCV的基礎(chǔ)上開發(fā)的，OpenCV是一個(gè)完全免費(fèi)的開源跨平臺計(jì)算機(jī)視覺庫；庫中

3、包含了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺等方面的通用方法，省去大量視頻圖像處理前的準(zhǔn)備工作，非常方便智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測是視頻智能處理與分析的關(guān)鍵，同時(shí)也是其他后續(xù)處理的基礎(chǔ)，本文使用減背景法與幀差法相結(jié)合的檢測算法，通過調(diào)用短信收發(fā)接口設(shè)計(jì)了一個(gè)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，利用OpenCV技術(shù)實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)各個(gè)模塊的功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)較好的實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)檢測與實(shí)時(shí)預(yù)警功能，具有較好的實(shí)時(shí)性與魯棒性。
　　本文的主要工作體現(xiàn)

4、在以下幾個(gè)方面：
　　(1)分析了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，總結(jié)了當(dāng)前智能視頻監(jiān)控的需求，闡述了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究的必要性。
　　(2)深入研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測技術(shù)的思想與方法，并在此基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)優(yōu)化方法，并通過實(shí)驗(yàn)證明了優(yōu)化的可行性與優(yōu)越性。
　　(3)提出了基于OpenCV的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的總體框架，在分析需求和系統(tǒng)流程的基礎(chǔ)上，對系統(tǒng)各個(gè)功能模塊進(jìn)行了分析與設(shè)計(jì)。
　　(4)結(jié)合OpenCV和短信發(fā)