智能视频监控中的入侵检测算法研究及其DSP实现

论文摘要

随着社会公共安全需求的提高,视频监控正不断延伸到社会的各个角落,传统的人工视频监控的方式已经不能满足日益增长的监控需求和监控规模的需要。以全天候、无人值守、自动告警、实时等智能化为特点的智能监控的需求变得越来越迫切。本文研究了智能视频监控中的目标提取、视频稳像和目标的自动跟踪技术,研究了DM642 DSP的代码优化方法,将算法在DSP上的实现,构建了一个以DSP为核心硬件平台,鲁棒实时的智能视频入侵检测监控系统。本文研究工作包括以下几个部分:（1）采用减背景的方法提取前景目标,深入研究了自适应高斯背景建模和码本背景建模方法。兼顾系统鲁棒性和实时性要求,本文选用码本背景建模方法进行背景建模。（2）在背景建模的基础上,提出了一种鲁棒的实时视频稳像方法。该方法首先采用快速特征点检测算法检测图像中的特征点,在这些特征点所在的图像块上,引入分层的相位相关算法进行特征点跟踪,相位相关算法在DSP器件中能得到快速的响应。然后,利用各个特征点跟踪的结果,采用随机采样一致（RANSAC）算法,估计图像的全局运动。最后,利用高斯平滑滤波方法,对运动参数序列进行滤波,得到原始图像序列稳定平滑的运动轨迹,依据稳定平滑的运动轨迹,实时构造稳定的视频序列。鲁棒实时的稳像模块的加入,增强了背景建模算法稳定性的同时,有效改善了人的观看感受。（3）在研究目标跟踪方面,对mean-shift和粒子滤波跟踪算法进行深入研究,分别分析了mean-shift跟踪和粒子滤波跟踪的优缺点。针对各自的优缺点,使用了改进直方图描述的方法,并且采用Mean Shift和粒子滤波结合的方法对目标进行跟踪,该方法一定程度上结合了两者的优点,达到鲁棒快速的跟踪目的。（4）讨论了本文入侵检测系统的软件框架。并且为了使算法在DSP中提高运算速度,达到实时性的要求,研究了TI公司DM642 DSP代码优化方法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 系统设计
• 1.3.1 硬件环境
• 1.3.2 系统总体设计及分析
• 1.4 本文结构
• 第二章 基于背景建模方法的前景目标检测
• 2.1 引言
• 2.2 自适应高斯背景模型原理
• 2.2.1 单高斯背景模型
• 2.2.2 混合高斯背景模型（MOG）
• 2.3 码本背景建模算法简介
• 2.3.1 构造初始码本
• 2.3.2 码字没有出现的最大时间间隔讨论
• 2.3.3 颜色相似度和亮度范围的确定
• 2.3.4 基于码本的前景检测
• 2.4 实验结果
• 2.5 本章小结
• 第三章 一种鲁棒的实时视频稳像算法
• 3.1 引言
• 3.2 传统的视频稳像算法框架
• 3.3 基于特征点跟踪的鲁棒快速全局运动估计
• 3.3.1 基于特征点跟踪的全局运动估计原理
• 3.3.2 相位相关跟踪算法
• 3.3.3 全局运动估计
• 3.4 消除抖动
• 3.5 基于特征点跟踪的鲁棒实时视频稳像系统
• 3.6 实验结果
• 3.7 本章小结
• 第四章 基于均值偏移和粒子滤波结合的目标跟踪算法
• 4.1 基于均值偏移（Mean Shift）的目标跟踪算法
• 4.1.1 Mean Shift 目标跟踪算法简介
• 4.1.2 Mean Shift 目标跟踪算法分析
• 4.1.3 改进的目标模型描述
• 4.2 基于核直方图的粒子滤波（Particle Filter）目标跟踪算法
• 4.2.1 基于核直方图的粒子滤波目标跟踪算法简介
• 4.2.2 基于核直方图的粒子滤波目标跟踪算法分析
• 4.3 结合Mean Shift 的粒子滤波目标跟踪算法
• 4.3.1 系统状态转移模型设计
• 4.3.2 自适应噪声方差和粒子个数
• 4.3.3 算法步骤
• 4.4 实验结果
• 4.4.1 Mean Shift、改进直方图描述的Mean Shift、粒子滤波算法比较
• 4.4.2 结合Mean Shift 的粒子滤波目标跟踪算法实验
• 4.5 本章小结
• 第五章 入侵检测系统软件框架设计及DM642 DSP 代码优化
• 5.1 入侵检测系统软件框架设计
• 5.2 DM642 代码优化初步
• 5.2.1 设置编译器选项进行优化
• 5.2.2 消除存储器相关性
• 5.2.3 使用内联函数（intrinsic）
• 5.2.4 使用数据打包技术
• 5.2.5 软件流水
• 5.2.6 存储器优化
• 5.2.7 代码优化前后的时间开销对比
• 5.3 实验结果
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 不足与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果