智能视频监控系统中目标分类技术研究与应用

论文摘要

随着人们安防意识的不断增强,视频监控以其直观、方便、信息内容丰富的特点得到了广泛的普及。越来越多的摄像机被部署在诸如交通路口、机场、商场、停车场和商业大楼等公共场所。这些摄像机被用于观察被监控场景中的人和车辆等目标的活动。视频监控的智能化给计算机视觉在公共安全领域中应用提供了广阔的前景,智能监控成为一个逐渐兴起的研究方向。在双目智能视频监控系统中,固定镜头主要用于场景视频帧的采集,获取场景中的运动信息,并将视频帧传给运动目标检测模块进行处理；跟踪镜头对被确定的可疑目标进行特写图像信息采集并可以进一步进行人像识别。运动目标的识别、分类与跟踪是图象处理、分析应用的一个重要领域。在智能监控系统中,需要对所分析的运动目标进行区域检测、特征参数提取、分类识别与运动个体跟踪。在智能监控系统中的关键技术包括目标检测和分类、目标跟踪、目标匹配、目标识别以及视频内容理解等。本文工作主要包括以下四个方而：1.在视频图像中实现静态背景下的地而目标的真实长宽尺寸和距离、速度等参数的测算。2.利用目标的真实尺寸参数和其他参数,基于模糊分类法进行运动目标的分类研究。3.应用模糊分类法实现对运动目标进行持续时间段上的识别,并通过转移矩阵确认目标的类别。4.在Open CV平台上对研究结果进行实验。实现并完善了算法,使本实验结果能够达到实际应用阶段。实验结果表明,所采用的目标尺寸参数的提取和目标分类法,可以较准确、快速地实现目标分类。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 前言
• 1.2 问题的提出
• 1.3 研究进展
• 1.4 论文选题的意义
• 1.5 本文所做的主要工作及章节安排
• 第二章 目标分类的相关知识
• 2.1 前言
• 2.2 运动目标分类
• 2.2.1 运动目标分类方法
• 2.2.2 目标分类常用参数
• 2.3 模糊数学理论
• 2.3.1 模糊数学的研究与应用
• 2.3.2 模糊集合与运算
• 2.3.3 模糊集合的度量
• 2.3.4 模糊模式识别方法与矩阵运算
• 2.3.5 隶属函数的确定方法
• 2.3.6 常用的模糊数据分布
• 第三章 运动目标的实际外形尺寸等参数的计算
• 3.1 前言
• 3.2 运动目标的实际外形尺寸等参数的计算
• 3.2.1 获取图像中目标的实际宽度和高度距离等参数
• 3.2.2 获取图像中目标的运动速度
• 第四章 运动目标的分类设计
• 4.1 前言
• 4.2 基于形状参数的模糊分类法
• 4.2.1 基于形状参数的模糊分类法的优点
• 4.2.2 为各个参数建立隶属函数
• 4.2.3 基于复合事件和c分割的目标分类
• 4.3 基于转移矩阵的目标类别的连续判别
• 4.4 运动目标分类实验
• 第五章 智能视频监控系统目标分类的实现
• 5.1 分类效果
• 5.2 部分代码
• 5.2.1 对象特征提取模块的实现
• 5.2.2 对象参数的计算模块的实现
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文