復(fù)雜環(huán)境下有效的遺留物檢測(cè)

2萬(wàn)字 50頁(yè) 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘要 本文主要研究智能視頻監(jiān)控分析技術(shù)在遺留物檢測(cè)中的應(yīng)用，首先對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展進(jìn)行了總結(jié)概述，接著介紹了用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理的技術(shù)，包括圖像預(yù)處理過程中的圖像采集，灰度轉(zhuǎn)化和去噪技術(shù)，圖像后處理過程中的二值化和形態(tài)學(xué)操作，為后續(xù)的工作打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
然后介紹了常用的背景建模算法，包括中值法、單高斯法和混合高斯法。本文在混合高斯算法的基礎(chǔ)上，通過對(duì)靜止遺留物的特點(diǎn)和模型參數(shù)的更新進(jìn)行分析，提出了一種改進(jìn)的混合高斯背景建模算法，主要工作如下：
（1）采用選擇性更新策略更新混合高斯背景模型，即當(dāng)模型參數(shù)匹配成功時(shí)，按傳統(tǒng)方法更新模型參數(shù)，而當(dāng)模型匹配失敗后不更新，這樣靜止目標(biāo)不會(huì)被更新到背景中，從而得到包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)以及靜止目標(biāo)的前景。
（2）采用雙閾值的方法提取靜止目標(biāo)，一個(gè)為靜止目標(biāo)停留時(shí)間閾值，一個(gè)為相鄰幀像素灰度值差閾值。本文檢測(cè)長(zhǎng)時(shí)靜止的前景點(diǎn)，且靜止目標(biāo)的相鄰幀像素灰度值的變化非常小。
（3）設(shè)置目標(biāo)靜止后累積的證據(jù)及允許遮擋時(shí)間參數(shù)，處理虛警和遮擋問題。
最后，通過手機(jī)在室內(nèi)錄制了一段視頻，利用 MATLAB 進(jìn)行仿真，結(jié)果表明上述改進(jìn)算法具有較好的檢測(cè)效果和較快的處理速度。


關(guān)鍵字：遺留物檢測(cè) 混合高斯模型 選擇性更新策略 雙閾值