稀疏運動對象的視頻快速瀏覽算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的快速增長、社會的迅速進(jìn)步和人民的生活不斷改善,大眾對公共安全保障系統(tǒng)的需求與日俱增并且要求越來越高,從而促進(jìn)了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展。視頻監(jiān)控系統(tǒng)記錄的視頻數(shù)據(jù)對事件的事后追溯和調(diào)查具有重要的意義。當(dāng)發(fā)生異常情況時需要調(diào)閱和回放保存的原始視頻,但是保存的原始視頻數(shù)據(jù)少則幾天多則數(shù)月。要在海量的視頻中準(zhǔn)確查找到感興趣的目標(biāo),若通過傳統(tǒng)的回放原始視頻的方法需要花費大量的時間和精力,其過程枯燥乏味,容易造成精神疲倦從而導(dǎo)致疏忽和錯誤。因

2、此,尋求一種快速瀏覽海量視頻中感興趣目標(biāo)的方法是十分必要的。
　　 本文的主要完成研究工作如下:
　　 1.本文實現(xiàn)的視頻快速瀏覽方法中綜合使用了運動目標(biāo)檢測及分割技術(shù)、目標(biāo)跟蹤技術(shù)。因此,對常用的目標(biāo)檢測及跟蹤方法進(jìn)行了介紹,并通過實驗進(jìn)行對比分析,指出各個方法的優(yōu)缺點及適用范圍。
　　 2.本文利用SURF特征進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,通過匹配模板圖像和視頻序列中各個運動對象的SURF特征確定目標(biāo)位置。文中用于目標(biāo)匹配的

3、特征是圖像中的局部性特征,具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性,對縮放、小視角改變、噪聲、亮度變化具有很好的適應(yīng)性。實驗表明該方法是一種簡潔有效的目標(biāo)跟蹤識別方法。
　　 3.本文利用運動目標(biāo)檢測與分割、目標(biāo)跟蹤等技術(shù)實現(xiàn)了一種視頻快速瀏覽方法,該方法主要應(yīng)用于視頻中運動對象相對稀疏的情況。并實現(xiàn)了運動對象疊加密度的動態(tài)控制,解決了長短視頻劃分歸類和運動對象疊加密度的平衡問題。播放密度的動態(tài)控制是指能通過統(tǒng)計分割出的對象密度來交互控制合成