視頻監(jiān)控系統(tǒng)中異常檢測算法的研究.pdf

1、智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)(Intelligent Video Surveillance)一直以來都與數(shù)字信號處理(Digital Signal Processor,簡稱DSP)技術(shù)、電子信息技術(shù)、自動控制理論技術(shù)、人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)寬帶技術(shù)和計算機科學(xué)與技術(shù)等科學(xué)技術(shù)的研究和發(fā)展息息相關(guān)。隨著科技的進(jìn)步，有的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)還會通過云計算，將捕獲到的圖像進(jìn)行智能化的自主圖像理解和自主視頻編碼處理，之后通過運營商的支持，將處理好的異常信息通過

2、短信息或者網(wǎng)絡(luò)的方式發(fā)送到監(jiān)控人員所持有的移動終端上。比如說在大量的視頻監(jiān)控的場景下，視頻監(jiān)控系統(tǒng)只將有異常運動的場景中的信息進(jìn)行顯示，并將它自動發(fā)送到監(jiān)控人員所持的移動終端上。像這樣智能化的視頻監(jiān)控體系可以更加高效的提供安全監(jiān)控?？紤]到校園安全的保證工作、交通運輸?shù)暮侠硎鑼?dǎo)、實時道路交通狀況的報道工作、自動取款機前取款人員的人身安全、危險陣地有效勘察監(jiān)管工作的開展等，我們常將智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)安裝在這些需要的地方。
　　智能化

3、的視頻監(jiān)控系統(tǒng)廣泛應(yīng)用的同時，也對視頻監(jiān)控技術(shù)提出了更高的要求，其中異常運動物體的檢測就成為了研究和關(guān)注的重點。那些在原本的運動場中保持著某種特定狀態(tài)的物體，當(dāng)其狀態(tài)突然發(fā)生轉(zhuǎn)變之后，我們便需要對這樣的異常運動物體進(jìn)行檢測與跟蹤?，F(xiàn)如今的檢測算法能夠基本滿足檢測場景的需要，但是算法本身存在固有的局限性，算法的執(zhí)行效率以及復(fù)雜度成為了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的瓶頸，而且算法的限制也同時影響到監(jiān)控人員的執(zhí)行力度。所以我們在這系統(tǒng)中更加需要考慮如下內(nèi)容:

4、如何在現(xiàn)有的視頻監(jiān)控的基礎(chǔ)上去進(jìn)一步去提高監(jiān)管人員的效率;視頻采集、顯示的速度能不能有所提高;視頻監(jiān)控系統(tǒng)能不能更加智能化;視頻監(jiān)控人員可以不受工作場地的束縛等等。
　　在本論文中我們?yōu)榱四軌蜻_(dá)到更好的視頻監(jiān)控效果，使用以DM642為核心芯片來搭建了簡易的硬件平臺，用DM642強大的視頻處理能力來解決視頻監(jiān)控中視頻數(shù)據(jù)處理過于龐大的問題。與此同時，我們還借用了OpenCV(Open Source Computer Vision L

5、ibrary)強大的視覺圖像處理的能力來提高在大量視頻數(shù)據(jù)的處理速率，進(jìn)而加快算法的執(zhí)行力度，縮短在處理數(shù)據(jù)中所消耗的寶貴時間。在視頻檢測算法上面，我們采用了智能化的生物免疫機制算法，即為基于免疫遺傳算法去實現(xiàn)在運動場下對異常運動的物體進(jìn)行實時的視頻監(jiān)控，旨在將視頻監(jiān)控中的工作人員解放出來，降低他們的工作強度。該算法的獨特之處就是不再需要像傳統(tǒng)算法那樣對之前圖像序列進(jìn)行二次處理，它可以利用現(xiàn)有當(dāng)前某幀的圖像為下一時刻單幀圖像提供參考，利

6、用免疫遺傳的機理來實現(xiàn)視頻監(jiān)控中的圖像實時性的更新工作。在實現(xiàn)的過程中，我們先對算法的可行性在OpenCV軟件平臺上進(jìn)行了驗證，接著將他重新編寫移植到DM642開發(fā)板之上。在本論文的最后，我們進(jìn)行了對整個系統(tǒng)進(jìn)行局部的優(yōu)化工作，其中包含cache以及內(nèi)存的分配和CCS優(yōu)化工具使用等。
　　綜上所述，在本論文的研究過程中利用軟硬件來搭建簡易的視頻監(jiān)控平臺，去完成智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的功能取得了較好的監(jiān)控效果，這具有一定的應(yīng)用價值，同