基于貝葉斯理論的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究.pdf

1、目前世界各國(guó)公共安全問(wèn)題正日趨嚴(yán)峻，智能視頻監(jiān)控作為對(duì)特定場(chǎng)所實(shí)施安全監(jiān)控的一種重要手段，具有非常廣闊和光明的發(fā)展前景。其中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)，它對(duì)后續(xù)的處理和分析效果有決定性的作用。此外隨著DSP技術(shù)的不斷發(fā)展，使視頻監(jiān)控走向網(wǎng)絡(luò)化、實(shí)時(shí)化和智能化成為可能。本文著重研究了基于貝葉斯理論的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，并在DSP上進(jìn)行算法的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化。基于貝葉斯理論的統(tǒng)計(jì)建模算法BM是現(xiàn)在較流行的背景建模方法之一，其建立在貝葉

2、斯分類(lèi)理論的基礎(chǔ)上，能夠有效的利用先驗(yàn)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的精確分割。然而該模型需要對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行建模，算法復(fù)雜度大，對(duì)硬件存儲(chǔ)量要求較高，很難用于實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了基于貝葉斯理論的統(tǒng)計(jì)建模算法BM，并對(duì)它進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于聚類(lèi)和貝葉斯理論的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法CBM。該算法首先對(duì)視頻序列進(jìn)行時(shí)間上的聚類(lèi)分析，以此作為貝葉斯進(jìn)一步判決的預(yù)處理，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后貝葉斯需要判別的點(diǎn)減少，可以較大的減少計(jì)算

3、復(fù)雜度，同時(shí)能夠保證得到較高的計(jì)算精度，并使貝葉斯精確判決的作用更加有效。⑵對(duì)聚類(lèi)分析過(guò)程提出了改進(jìn)。該方法采用融合Lab顏色空間的a、b兩維顏色信息、局部熵信息和像素點(diǎn)坐標(biāo)信息的五維特征矢量來(lái)描述各個(gè)像素點(diǎn)，更充分的表征了各個(gè)像素點(diǎn)在時(shí)間上的變化，以更加準(zhǔn)確的描述背景模型，達(dá)到更好的檢測(cè)效果。⑶研究了在多媒體DSP TMS320DM642平臺(tái)上的算法實(shí)現(xiàn)，詳細(xì)的描述了算法的移植過(guò)程，提出采用四種優(yōu)化措施對(duì)算法的實(shí)時(shí)處理能力進(jìn)行改進(jìn)。這

4、四種優(yōu)化措施包括：修改數(shù)據(jù)類(lèi)型；對(duì)多重循環(huán)作拆分處理；使用intrinsics指令集；對(duì)存儲(chǔ)空間進(jìn)行分配，通過(guò)四種優(yōu)化措施可實(shí)現(xiàn)對(duì)算法處理性能的改進(jìn)，以滿足對(duì)場(chǎng)景的實(shí)時(shí)處理。⑷通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的CBM算法由于充分利用了像素時(shí)域間的相關(guān)性進(jìn)行聚類(lèi)預(yù)處理，與無(wú)聚類(lèi)過(guò)程的貝葉斯背景建模算法相比，時(shí)間復(fù)雜度上降低了55％，準(zhǔn)確率上平均提高約20％。在TMS320DM642平臺(tái)環(huán)境下，對(duì)通過(guò)四種優(yōu)化措施對(duì)改進(jìn)的算法進(jìn)行性能測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明