基于OpenCV的校園智能視頻監(jiān)控設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和人們生活水平的提高，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)滿足不了生產(chǎn)和生活的更高需求。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)憑借其智能化、高檢測率及高實(shí)時(shí)性等優(yōu)勢得到了廣泛的應(yīng)用。一個(gè)完善的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)包括動態(tài)目標(biāo)的檢測提取、動態(tài)目標(biāo)的描述、動態(tài)目標(biāo)的跟蹤、動態(tài)目標(biāo)的識別以及動態(tài)目標(biāo)的行為分析。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，這些階段并不是都要存在的，它們的存在取決于不同的應(yīng)用場景。
　　本文使用OpenCV和VC++2010構(gòu)建了校園智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，就動態(tài)目

2、標(biāo)的檢測和動態(tài)目標(biāo)的跟蹤技術(shù)展開研究，主要工作如下:
　　1.介紹了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，即動態(tài)目標(biāo)的檢測和動態(tài)目標(biāo)的跟蹤技術(shù)，并提出了校園智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的整體實(shí)施方案。
　　2.分析并比較了動態(tài)目標(biāo)檢測幀差法和背景差分法的優(yōu)缺點(diǎn)，給出適用的場景說明。針對背景受到光照、天氣、地物等干擾無法正確檢測出動態(tài)目標(biāo)的問題，提出了一種幀差法和背景差分法相結(jié)合的方法，使得計(jì)算的過程更加智能化，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，該改進(jìn)的方法能夠準(zhǔn)確

3、地判斷場景中是否應(yīng)該進(jìn)行背景更新，是否有動態(tài)目標(biāo)。這是本論文的創(chuàng)新之處之一。
　　3.對現(xiàn)有動態(tài)目標(biāo)的跟蹤算法進(jìn)行比較研究，針對動態(tài)目標(biāo)受到遮擋的問題，提出一種結(jié)合卡爾曼濾波的Camshift動態(tài)目標(biāo)跟蹤改進(jìn)算法，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，該改進(jìn)的算法在目標(biāo)受到遮擋時(shí)，還能繼續(xù)保持對目標(biāo)的跟蹤，從而較好地保證了跟蹤效果的穩(wěn)定性。這是本論文的另一創(chuàng)新之處。
　　4.最后，在前面提出的實(shí)施方案和結(jié)合卡爾曼濾波的Camshift動態(tài)目標(biāo)跟蹤改進(jìn)