視頻中的行人檢測課程設(shè)計說明書-文庫吧在線文庫

　　

【正文】 幀作為參考背景圖像Iref =。 end%從AVI文件讀第m個影片剪輯幀 movclip =aviread(39。 subplot(2,2,1), imshow(Icurr),title(39。)。圖像的前景(移動物體) 39。 % 計算當前幀和參考幀之間的絕對差異 Idiff = abs(double(rgb2gray(Iref)) double(rgb2gray(Icurr)))。,5)。 % 為了避免占用太多內(nèi)存每次只讀150幀Clips = floor(numFrames/clipframes)。clc。其具體流程圖如下圖41：圖33檢測過程 本文著重研究了利用背景減法進行目標檢測在Matlab中的實現(xiàn)方法。圖32顯示了實際上的膨脹運算，左邊是被處理的圖象X(二值圖象，針對的是黑點)，中間是結(jié)構(gòu)元素B，右邊是膨脹后的結(jié)果。再進行腐蝕操作時，外部邊界將變回原來的樣子，而這些內(nèi)部空洞則永遠消失了。它用于測試輸入圖像，通常比待處理圖像小得多。它通過物體和機構(gòu)元素相互作用的某些運算，得到物體更本質(zhì)的形態(tài)。如果對象與背景所占的面積不相近時，則其中一個像素組合會在直方圖中占主要地位，平均灰度值就不是好的初始選擇。全局閾值法是指在在整幅圖像范圍內(nèi)用同一閾值來進行二值化處理的方法；局部閾值法是當圖像中的敏感度不均勻，以慢斜率變化時，將圖像分割成幾個子塊。前面已經(jīng)討論過相關(guān)問題，因此，本文假設(shè)背景處于理想情況下進行背景差分算法的研究。與相鄰幀差法和背景差分法比較，邊緣檢測方法有利于鄰近運動目標的區(qū)分和運動目標特征的提取，對背景噪聲的魯棒性很大，但其運算復雜度也相對較大。但由于受到可調(diào)參數(shù)、可靠性評價因子和預(yù)處理方法等因素的影響，在應(yīng)用光流對目標進行檢測與自動跟蹤時仍存在很多問題。視頻采集包括攝像器材的選擇、光源的選擇等：圖像預(yù)處理是按照獲取的視頻參數(shù)，進行圖像增強、濾波等操作來提高采集的視頻質(zhì)量；是否能提取完整、清晰的背景是該算法成敗的關(guān)鍵，目前背景建模的方法很多，常用的有非線性中值濾波法、線性卡爾曼濾波法、幀間差分法、高斯混合模型等，但因一天中環(huán)境光照的變化、背景的多態(tài)性、運動目標自身的投影等原因，一般建模后的背景并非十分干凈清晰，這也是目前研究中的一個難點。 運動目標檢測方法運動目標檢測是指將運動區(qū)域從視頻圖像中分割出來。由于圖像在拍攝過程中往往會由傳感器引入噪聲，因此需要在目標分割前對圖像進行預(yù)處理，來減除噪聲的干擾，增強目標提取的效果。而畫家常通過改變色深和色濃來從純色中得到各種色調(diào)的顏色。、240176。色調(diào) H：與光波的波長有關(guān)，它表示人的感官對不同顏色的感受，如紅色、綠色、藍色等，它也可表示一定范圍的顏色，如暖色、冷色等。它以紅、綠、藍為原色，建立三維直角坐標系，通過混合各個原色以產(chǎn)生各種復合色彩。為了后續(xù)各章內(nèi)容的展開，本章系統(tǒng)地介紹相關(guān)的一些預(yù)備知識和常用的目標檢測與跟蹤方法。原因在于：行人同背景混合在一起，行人可能走，也有可能站著或者不可預(yù)測地改變運動方向；行人所處的背景非常復雜，特別是當視覺系統(tǒng)基于運動云臺上的攝像系統(tǒng)時，背景的突然改變不可避免。對于安全威脅的響應(yīng)速度直接關(guān)系到一個安全系統(tǒng)的整體性能。大多數(shù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)難以按照 1:1 的比例來配置監(jiān)控攝像機和視頻顯示裝置，尤其是在機場、港灣等大型的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，各個監(jiān)控點很難都處于監(jiān)控之下。第三代：網(wǎng)絡(luò)時代。 智能視頻監(jiān)控概述 智能視頻監(jiān)控的發(fā)展智能視頻監(jiān)控是在傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。我們可采用智能算法自動對監(jiān)控視頻中的車輛進行檢測和跟蹤，并根據(jù)需要計算車輛行駛速度、車輛位置信息等，從而及時對交通道路上的違章行為或交通事故進行自動檢測并報警。實驗結(jié)果表明，本模塊能夠檢測一般靜態(tài)背景條件下的行人目標，滿足了實際應(yīng)用的初步要求。作者簽名： 日期： 年 月 日導師簽名： 日期： 年 月 日注 意 事 項（論文）的內(nèi)容包括：1）封面（按教務(wù)處制定的標準封面格式制作）2）原創(chuàng)性聲明3）中文摘要（300字左右）、關(guān)鍵詞4）外文摘要、關(guān)鍵詞 5）目次頁（附件不統(tǒng)一編入）6）論文主體部分：引言（或緒論）、正文、結(jié)論7）參考文獻8）致謝9）附錄（對論文支持必要時）：理工類設(shè)計（論文）正文字數(shù)不少于1萬字（不包括圖紙、程序清單等）。作 者 簽 名：　　 　 　　日　 期：　　 　 　　 指導教師簽名：　　 　 　　 日　　期：　　 　 　　 使用授權(quán)說明本人完全了解 大學關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計（論文）的規(guī)定，即：按照學校要求提交畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版本；學校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學校可以采用影印、縮印、數(shù)字化或其它復制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學校可以公布論文的部分或全部內(nèi)容。作者簽名：　　 　 　　 日　 期：　　 　 　　 學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導師的指導下獨立進行研究所取得的研究成果。：任務(wù)書、開題報告、外文譯文、譯文原文（復印件）。關(guān)鍵詞：視頻監(jiān)控、行人檢測、背景減法、形態(tài)學濾波V一、緒論 研究背景與意義近年來，計算機視覺領(lǐng)域飛速發(fā)展。(2)民用監(jiān)控16J：主要針對于銀行、公園、居民區(qū)、廣場、大型購物超市、儲物倉庫等高安全要求的場合地點。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控自投入應(yīng)用已有數(shù)十年，其發(fā)展經(jīng)歷了三個時代。從 2004 年開始，隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬的提高和成本的降低、硬盤容量的加大和中心存儲成本的降低，以及各種實用視頻處理技術(shù)的出現(xiàn)，視頻監(jiān)控步入了全數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)時代，DVR 系統(tǒng)進一步發(fā)展為網(wǎng)絡(luò)數(shù)字視頻錄像機,實現(xiàn)了視頻信息的數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)傳播。（3）誤報和漏報。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)通常由人來對威脅做出響應(yīng)和處理，而實際處理問題時，往往同時涉及到多個功能部分，需要多個相關(guān)部門的協(xié)調(diào)配合，共同處理，因而對響應(yīng)時間有了更高的要求。到目前為止，一些人體檢測系統(tǒng)在某些約束環(huán)境中被證明能有效地檢測行人，從而鼓舞了研究人員開展進一步的研究工作。 圖像處理基礎(chǔ)數(shù)字圖像處理涉及的領(lǐng)域相當廣泛，其各種理論算法、技術(shù)應(yīng)用更是不勝枚舉。通過對紅、綠、藍三種顏色施加變化以及疊加可以得到各種顏色。飽和度 S：表示顏色的純度，純光譜色是完全飽和的，加入白光會稀釋飽和度。在這一顏色模型中，每一種顏色和其補色相差 180176。具