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智能视频监控系统关键技术研究  
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【英文题名】 Research on Key Techniques of Intelligent Video Surveillance System
【作者】 赵俊;
【导师】 赵曙光;
【学位授予单位】 西安电子科技大学;
【学科专业名称】 生物医学工程
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 西安电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2007-04-27
【关键词】 智能视频监控系统; 运动目标检测; 混合高斯模型; 阴影检测; 运动目标跟踪;
【英文关键词】 Intelligent Video Surveillace System; Moving Object Detection; Mixed Gaussian Model; Shadow Detection; Moving Object; Tracking;
【中文摘要】 视频运动目标检测和跟踪技术是智能视频监控的关键技术。本文基于这两个方面展开研究。在运动目标检测方面,本文对帧差法进行了改进,提出了基于梯度信息的三帧差分的视频运动目标检测的方法。另外,分析了混合高斯模型的理论和常用近似算法的优缺点,给出了该方法的具体实现并将该方法应用于视频运动目标检测。最后,针对混合高斯模型检测结果易受阴影影响的问题,研究了目标检测过程中阴影抑制的方法。通过实验验证了本文提出的阴影抑制算法的有效性。在运动目标跟踪方面,重点讨论了卡尔曼跟踪算法和Mean Shift算法的理论和实现。考虑到视频监控的复杂性和特殊性,本文混合使用卡尔曼跟踪算法和Mean Shift算法,提出了一种稳健的跟踪视频目标的方法。 本文最后给出了一个基于开放源码的视觉处理库(OpenCV)的视频监控系统实现框架。通过采用DirectShow技术使图象采集、处理、显示的整体运行效率得到大幅度提高。本文还利用VC++和OpenCV软件平台设计了监控系统的演示环境,初步验证了系统算法的可行性和可实现性。
【英文摘要】 As detecting and tracking of moving objects are two key techniques of intelligent video surveillance systems, this dissertation was focused on them. Regarding moving object detecting (MOD), an improved frame-subtraction algorithm was proposed which utilizes grads information. Moreover, the mixed Gaussian model was analyzed theoretically and implemented practically for the sake of MOD. Finally, to solve the problem that shadows usually affect the MOD methods based on the mixed Gaussian model, th...
【更新日期】 2007-05-18

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导师：赵曙光    导师单位：西安电子科技大学    学位授予单位：西安电子科技大学
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