視頻監(jiān)控中的圖像匹配和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、本文所設(shè)計(jì)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用在列車車頭和車廂之間，主要起到兩個(gè)方面的作用：第一個(gè)作用是對(duì)連接兩者的列車車鉤的連掛狀態(tài)（連掛上和未連掛上）進(jìn)行基于圖像模板匹配的狀態(tài)識(shí)別，從而提高列車司機(jī)連掛車鉤時(shí)的工作效率；第二個(gè)作用是在列車啟動(dòng)前檢測(cè)車頭和車廂之間有無正在活動(dòng)的人體，以保障人員安全。 在對(duì)列車車鉤連掛狀態(tài)的圖像匹配識(shí)別上，本文提出了一種的粗-精兩步匹配的方法，把歸一化積相關(guān)匹配法用于粗匹配階段，圖像不變矩匹配法用于精匹配階段

2、，并在匹配過程中采用匹配模板自適應(yīng)更新的方法。本文首先分析了車鉤的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，并對(duì)其完成連掛和未完成連掛的各種狀態(tài)進(jìn)行分類，然后進(jìn)行粗-精兩步匹配。粗匹配階段的歸一化積相關(guān)匹配法對(duì)完成連掛的車鉤圖像可以很好的匹配識(shí)別，對(duì)存在平移、旋轉(zhuǎn)或尺度變換等幾何形變的車鉤圖像，有較大匹配誤差，這時(shí)須采用圖像不變矩匹配方法做精匹配，才可以保證匹配精度。實(shí)驗(yàn)表明這種粗-精兩步匹配法有較好的穩(wěn)定性，匹配準(zhǔn)確率較高。 在對(duì)列車車頭和車廂之間的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)

3、的檢測(cè)上，本文提出一種聯(lián)合了幀間差分法和背景差分法的檢測(cè)方法。首先采用自適應(yīng)閾值二值化、形態(tài)學(xué)操作等方法去除視頻圖像中由于攝像機(jī)振動(dòng)帶來的噪聲，然后結(jié)合幀間差分法和背景差分法的各自優(yōu)點(diǎn)： 利用幀間差分法較好的穩(wěn)定性，結(jié)合背景差分法能夠比較精確地反映運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置、大小、形狀等目標(biāo)信息的特點(diǎn)，對(duì)每一幀圖像做聯(lián)合差分法處理，準(zhǔn)確而完整的檢測(cè)、提取了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，并在視頻中加矩形框標(biāo)記出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了這種方法的實(shí)用性以及