智能視頻監(jiān)控中物體檢測(cè)識(shí)別算法的研究和應(yīng)用論文

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1、太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文智能視頻監(jiān)控中物體檢測(cè)識(shí)別算法的研究與應(yīng)用摘要基于視頻序列的物體檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的重要組成部分，廣泛應(yīng)用于商場(chǎng)、停車廠、銀行、展覽會(huì)及博物館等重要場(chǎng)所，其主要思想是在視頻序列圖像中利用一定的算法對(duì)感興趣的物體進(jìn)行檢測(cè)，并識(shí)別其所處的狀態(tài)來(lái)分析監(jiān)控場(chǎng)景中是否有異常事件發(fā)生，如偷盜或丟包等事件。物體檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)是導(dǎo)航系統(tǒng)、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)和人機(jī)交互等實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中的研究難題，而本文的研究成果將會(huì)使得相關(guān)領(lǐng)域的一些關(guān)鍵問(wèn)題得到相應(yīng)解決。通過(guò)分析研究現(xiàn)有的匹

2、配算法，在此基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究基于尺度不變特征SIFT算法中特征提取和特征匹配的物體檢測(cè)識(shí)別算法，并從四個(gè)方面對(duì)SIFT算法進(jìn)行詳細(xì)分析，即構(gòu)建尺度空間、檢測(cè)尺度空間極值點(diǎn)、生成特征描述子以及度量特征的相似性。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證尺度不變特征能夠?qū)Ψ莿傂晕矬w、復(fù)雜背景、放射變換和光照變換等具有非常穩(wěn)定的特性。為了得到更加良好的極值選取效果，在對(duì)極值點(diǎn)檢測(cè)過(guò)程中在每一組最頂層加入三層高斯模糊圖像；針對(duì)匹配結(jié)果中存在一對(duì)多的情況，提出一種SIFT特征提取與SVD匹配相結(jié)合的識(shí)別算法；為實(shí)現(xiàn)在剔除錯(cuò)配點(diǎn)的同時(shí)能夠?qū)Ρ粰z

3、測(cè)目標(biāo)進(jìn)行精確的定位，提出一種基于迭代密度的約束算法，其算法思想是用搜索框?qū)ζヅ浣Y(jié)果圖進(jìn)行搜索，計(jì)算落在搜索框中的匹配點(diǎn)數(shù)量來(lái)約束匹配點(diǎn)；將SIFT-SVD算法的匹配結(jié)果用迭代密度約束法來(lái)消除錯(cuò)配點(diǎn)，不僅能使得匹配精確度得到提高，而且能找出被檢測(cè)目標(biāo)在圖像中的準(zhǔn)確位置。偷盜檢測(cè)技術(shù)能實(shí)時(shí)識(shí)別到監(jiān)控場(chǎng)景中丟失物體等異?，F(xiàn)象，并給出相應(yīng)的提示信息。目前的偷盜檢測(cè)技術(shù)往往對(duì)光照變換、復(fù)雜動(dòng)態(tài)背景、太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文遮擋問(wèn)題、攝像頭轉(zhuǎn)移、目標(biāo)為非剛性物體等干擾因素的適應(yīng)性較低，本文將基于迭代密度

4、約束的SIFT-SVD特征匹配算法應(yīng)用于視頻監(jiān)控中的偷盜檢測(cè)領(lǐng)域，并在物體特征提取階段做了創(chuàng)新性的改進(jìn)，即提取被檢測(cè)物體六個(gè)面的特征信息，并進(jìn)行去重復(fù)處理，提高了特征檢測(cè)的精度。在視頻監(jiān)控前建立場(chǎng)景中貴重物體的特征庫(kù)，確定其在場(chǎng)景中的原始位置并限定位置區(qū)域，在監(jiān)控過(guò)程中將特征庫(kù)中的信息與視頻序列圖像中限定區(qū)域的特征進(jìn)行匹配，按照自適應(yīng)閾值算法分析匹配結(jié)果，當(dāng)匹配結(jié)果小于此閾值時(shí)，認(rèn)為該物體被轉(zhuǎn)移，自動(dòng)發(fā)出報(bào)警信號(hào)，并提示管理人員有異常事件發(fā)生，實(shí)現(xiàn)對(duì)貴重物品的安全實(shí)時(shí)防盜監(jiān)護(hù)的目的，保護(hù)財(cái)產(chǎn)安全。將

5、物體檢測(cè)識(shí)別算法應(yīng)用于視頻監(jiān)控中的偷盜事件識(shí)別中，并對(duì)多個(gè)物體同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法能準(zhǔn)確識(shí)別移動(dòng)或者丟失事件的發(fā)生，并能準(zhǔn)確識(shí)別不同事件同時(shí)發(fā)生的情況，誤報(bào)漏報(bào)率低，檢測(cè)精度高，達(dá)到了預(yù)期要求。關(guān)鍵詞：智能視頻監(jiān)控，物體檢測(cè)識(shí)別，特征匹配，迭代密度約束，偷盜檢測(cè)太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文OB厄CTDETECTl0NANDRECOGNITl0NALGORITHMI乇ESEARCHANDAPPLICATl0NINn呵TELLIGENTVIDE0S．【Ⅱ≈VEILLANCESYSTEMA

6、BSTRACTThetechnologyofobjectdetectionandrecognitionbasedonvideosequenceimagesisanimportantpartintheintelligentvideosurveillancesystem，whichhaveusedwidelyinavarietyofimportantplacessuchasshoppingmalls，parkingareas，banks，exhibitionsandmuseums．Themainidea

7、ofthistechnologyistousethealgorithmtOdetectinterestobjectsandtoidentifyitsconditioninthevideoimagesequences，inordertoanalysisifthereareunusualeventhappenedinthemonitoringscene，suchastheftandlossevents．Thetechnologyofobjectdetectionandrecognitionisarese

8、archpuzzleinthepracticalapplicationfieldofintelligentvideosurveillancesystems，imageregistration，andhuman—computerinteraction，theresearchofobjectdetectionandrecognitionhaswideapplicationprospects，andthispaperwillsolvesomekeyissuesofthere