基于直方圖和混合高斯模型的攝像機移動檢測.pdf

1、近年來，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在安全領(lǐng)域和軍事應(yīng)用中獲得了越來越多的重視。由于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，需要監(jiān)控與處理的數(shù)據(jù)量日益增加，純粹靠人來對這些數(shù)據(jù)進行處理已不可能。因此，需要一個可以對場景中的與安全相關(guān)的突發(fā)事件進行自動報警的智能監(jiān)控系統(tǒng)。本文提出一個能對監(jiān)控攝像機被故意移動或干擾進行自動報警的智能監(jiān)控系統(tǒng)。 在此文中定義攝像機故意移動或干擾是指攝像機鏡頭被遮擋、白屏或黑屏、場景過曝光或曝光不足、鏡頭變焦和攝像機被移動或轉(zhuǎn)動，從圖

2、像上定義就是圖像的某些特性（顏色、紋理、邊緣等）發(fā)生了變化，并持續(xù)了一段時間。對于一個安全性要求較高的智能監(jiān)控系統(tǒng)而言，上述異常情況檢測需要解決三個問題：一、算法要有很好的實時性；二、算法要有較高的準確性，誤報率和漏報率要低；三、算法要有很好的魯棒性。 本文對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的攝像機故意移動或干擾檢測問題作了深入的研究，參考大量國內(nèi)外的參考文獻，在詳細研究比較了各種檢測算法的優(yōu)劣后，研究并提出了一套異常情況檢測的邏輯規(guī)則。運用這套

3、邏輯規(guī)則，可以很好的解決將異常情況和正常情況區(qū)分開來的問題。 文章首先提出背景相減的基本思路，接著根據(jù)基于直方圖的不同特性來計算圖像的差異性，通過建立長、短緩沖區(qū)來存儲圖像幀，這個算法計算量大不能檢測出所有異常情況。為了提高檢測的精確度，加入了混合高斯背景建模來進行運動目標的檢測，從而區(qū)分背景和前景。本文對于混合高斯模型的參數(shù)初始化、參數(shù)更新、場景背景選擇與運動前景檢測進行了詳細的討論。在實時性和準確性都得到提高的同時，考慮到系