基于特征对象体识别的主动布防研究

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随着现代网络技术、信息技术的发展,视频监控技术也同时经历由模拟监控到数字监控、本地单机监控到基于Internet的网络智能监控的发展历程。发展历程主要体现为以下四个阶段:本地模拟视频监控系统、基于单机的视频监控系统、基于DVR/DVS的网络视频监控系统以及本文所研究的智能视频监控系统。在智能视频监控系统中,主要包含五个关键技术:数字视频/音频的压缩技术、数字视频/音频的传输技术、高效大量的视频存储及内容检索技术、监控场景中的运动检测与报警技术以及监控场景中目标识别技术。本文主要围绕数字图像的处理及处理结果后期的分析技术与运动检测及报警技术两个关键技术为研究主线。文中对典型的图像处理与图像分析算法进行比较分析,并根据图像识别过程中图像预处理技术、运动目标检测技术及图像分析技术进行相关的实验。最后,结合储备粮智能视频监控的散装粮仓实物数量识别场景的要求,通过构建图像色调、亮度及其梯度空间,以色调初步确定感兴趣区域,以色调一致结合梯度极值(阈值)的二维分割方法确定识别目标边缘,再通过傅立叶形状描述算子对所分割边界进行表述,并通过其傅立叶描述子和色调参数与先验知识多维特征函数的比对实现对象体的精确分割与高可靠判别,实现特征目标体的识别;在运动检测及报警实现方面,本文采用基于背景减法和时间差分相结合的帧差分的算法来实现远程监控端的运动检测及报警,并按照视频监控与图像分析系统的系统调查、系统需求分析、系统实施的软件标准开发流程,开发出以嵌入式DVR/DVS为核心的基于客户机/服务器(Client/Server)结构的储备粮智能监控系统,实现视频的压缩、存储、传输、GIS视频调度以及监控设备的控制等重要功能。由于采用嵌入式DVR/DVS,整个系统的规模可以根据实际应用要求动态改变、功能强大、组网方式灵活、具有很强的适应性。
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