智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測算法研究.pdf

1、從監(jiān)控技術的發(fā)展來看，監(jiān)控技術大致可分為三個階段：人力現(xiàn)場監(jiān)控、人力視頻監(jiān)控和智能視覺監(jiān)控。目前，世界各國政府和學者都在密切關注著新一代的監(jiān)控技術——智能視覺監(jiān)控技術。智能視覺監(jiān)控技術涉及圖像處理、圖像分析、機器視覺、模式識別、人工智能等眾多研究領域，是一個跨學科的綜合問題，也是一個極具挑戰(zhàn)性的前沿課題，具有廣泛的應用領域和巨大的潛在市場價值、社會效益。視覺監(jiān)控系統(tǒng)的智能化分析過程由運動目標檢測、分類、跟蹤和視頻分析等幾個基本環(huán)節(jié)組成，

2、其中運動目標檢測是基礎。由于背景圖像的動態(tài)變化，如天氣、光照、陰影以及背景干擾的影響，使得運動目標檢測成為一項相當困難的工作。因此，對智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測算法的研究具有非常重要的意義。 本課題來源于山東省科技攻關項目——“智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)”，研究和設計實現(xiàn)了智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)。項目在基于海康DS-4004H板卡的基礎上，利用Visual C++、?？礢DK、SQL Server 2000等編寫了視覺監(jiān)控系統(tǒng)軟件，系統(tǒng)包括

3、六個獨立部分：中心數(shù)據(jù)庫、本地數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)管理中心、視頻服務器、監(jiān)控中心和流媒體客戶端。系統(tǒng)借鑒多媒體監(jiān)控系統(tǒng)的方法，在視頻服務器端采用傳感器與攝像頭相配合，實現(xiàn)了簡單的多媒體入侵檢測。 本文介紹了運動目標檢測的一些基本方法：光流法、時間差分法、背景差法，并對各種方法進行分析和比較，指出其優(yōu)缺點和應用范圍。本文將運動目標檢測的改進方式分為三類。針對固定攝像機情況下的視覺監(jiān)控系統(tǒng)，提出了一種改進的快速混合高斯模型算法。通過分析方差

4、和均值在混合高斯模型中的作用，同時考慮方差學習率的復雜性，省略了方差更新；對不同方差進行實驗比較，確定了方差的合適取值，且均值學習率采用定值。實驗結果表明，改進算法比傳統(tǒng)檢測方法有更好的實時性與可靠性。如果僅僅應用于智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)入侵檢測（當前景占場景的比例大于一個常數(shù)時即認為發(fā)生入侵）時，由于本文算法受噪聲和光照緩變等影響較小，所以不需進行形態(tài)濾波，從而可進一步減小計算量。 檢測出運動目標的二值前景圖像后，需要確定每個目標的