基于視頻的紅外運動目標檢測研究與應用.pdf

1、隨著社會安全問題的凸顯，視頻監(jiān)控系統(tǒng)幾乎成為每一個人類聚集活動區(qū)域的必備設備。傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)因為需要高度的人為控制，已經無法滿足智能化時代的要求，智能監(jiān)控系統(tǒng)的出現(xiàn)勢在必行。計算機視覺技術和圖像處理技術的快速發(fā)展使得該智能系統(tǒng)的實現(xiàn)成為可能。
　　智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心是目標檢測與行為識別，而依據成像技術的不同，可將視頻監(jiān)控系統(tǒng)分為可見光成像系統(tǒng)和紅外成像系統(tǒng)。本文以紅外成像技術為切入點，首先使計算機感知環(huán)境中物體的幾何信息，如輪廓

2、、位置、姿態(tài)、運動狀態(tài)等，然后對物體進行檢測、特征分析、跟蹤和異常行為識別。
　　論文主要研究工作如下：
　　1.研究分析了紅外圖像的成像原理，結合紅外圖像的特點選出了最優(yōu)的圖形預處理方法，并對其中噪聲抑制和圖像增強環(huán)節(jié)提出了改進方法。
　　2.重點分析了目標檢測算法中基于OTSU的紅外目標檢測算法，并針對該算法的缺點提出了兩種優(yōu)化的目標檢測算法。
　　3.根據檢測到目標的特征建立目標模型，對目標進行跟蹤濾波和運

3、動軌跡預測。在分析多種濾波方法后選用了卡爾曼跟蹤濾波與預測方法，并對其精度進行了檢驗。利用積分背景值構造方法對傳統(tǒng)GM(1，1)灰色預測模型進行了優(yōu)化。
　　4.詳細闡述了目標異常行為識別算法原理，根據檢測和跟蹤到的信息進行軌跡擬合，以服務器機房、倉庫、馬路、校園等對安全有一定要求且較為常見的區(qū)域為背景對目標常見異常行為進行識別。常見異常行為主要包括入侵行為和徘徊行為。
　　最后，本文針對當前研究工作的局限與不足對后續(xù)工作進