论文题目: 智能视频监控关键技术研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 信号与信息处理
作者: 汪德洋
导师: 谢维信
关键词: 视频监控,目标检测,目标跟踪
文献来源: 西安电子科技大学
发表年度: 2005
论文摘要: 智能视频监控系统的研究成果可以提高传统视频监控系统的自动化程度，对社会经济发展、国防建设、社会治安有重要意义。视频中的运动目标检测提取和跟踪技术是智能视频监控的关键技术，本文围绕着这两个方面展开研究。通过相邻帧间差分图像的噪声分析和图像结构分析，提出一种帧差图像噪声参数自动估计的方法，并将该方法应用于运动目标检测和提取。研究了静态背景分析方法，改进和完善了静态背景估计理论，并使用背景估计的结果检测和提取运动目标。研究和改进了视频目标的卡尔曼跟踪、外接矩形框跟踪和动态外观模板匹配跟踪三种跟踪方法，并将三种跟踪方法结合，与视频运动目标检测提取方法共同组成了视频目标跟踪系统，共同完成了目标的跟踪。
论文目录:
第一章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 智能视频监控的研究现状和问题
1．3 论文的工作和内容安排
第二章 基于帧间差分法的运动区域检测方法研究
2．1 引言
2．2 相邻帧间差分法的基本原理
2．3 相邻帧差图像的噪声分析
2．4 相邻帧差图像的结构分析
2．5 噪声参数估计及运动区域检测
2．6 试验
2．7 小结
第三章 基子背景估计的运动区域检测方法研究
3．1 引言
3．2 基于背景估计的运动区域检测的基本原理
3．3 背景分析
3．4 静态背景估计模型
3．5 背景提取和运动区域提取
3．6 试验
3．7 小结
第四章 静态场景下的视频目标跟踪
4．1 引言
4．2 视频目标跟踪的系统设计和分析
4．3 视频目标的卡尔曼跟踪
4．3．1 卡尔曼滤波的基本原理
4．3．2 卡尔曼预测器的设计
4．3．3 卡尔曼预测实验
4．3．4 卡尔曼预测跟踪小结
4．4 视频目标的外接矩形跟踪
4．4．1 外接矩形跟踪的基本原理
4．4．2 外接矩形跟踪的设计
4．5 视频目标的匹配搜索
4．5．1 模板的建立和更新
4．5．2 匹配位置的搜索方法
4．6 视频目标跟踪试验
4．7 小结
第五章 总结
致谢
参考文献
研究成果
发布时间: 2005-04-26
参考文献
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