基于嵌入式硬件平台的智能视频监控系统分析与设计

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1、独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究：I二作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：教觇日期：2010年b月c1日江苏人学硕十学位论文1．1课题研究背景及意义第一章绪论本课题来源于企业的委托项目，该项目的主要目标是研究能够应用于新一代智能视频监控系统的运动目标行为检测技术，并以此为基础开发出具有通用性强和灵活配置性的嵌入式智能

2、视频处理系统，为典型场景的安防监控应用提供解决方案。飞速发展的现代科学技术，极大地改变了人们日常生活方式，现代社会的正常运转在很大程度上已经离不开现代技术的支撑，由于社会对安全性的要求越来越高，因此对作为保证人民群众生命财产安全的高技术监控手段的依赖也f]趋严重IlJ。近年来全国各地为保证人民群众正常生产生活的安全进行正在大力建设以视频豁控网络为代表的安保系统，这些措施有力的遏制了频发的暴力犯罪，大大提高了公安机关在事后快速抓捕犯罪嫌疑人的效率。然而，现今绝大部分已经投入使用的视频监控系统仅仅是充当公安机关事后获取证据之用【2l，如何利用监控系统

3、拍摄到的视频』：≯列中包含的充足的时空信息来实时检测出异常情况并主动报警，充分挖掘视频监控系统的价值，成为当前以及今后相当长一段时期内迫切需要解决的课题。智能视频监控技术是20世纪90年代开始兴起的一种自动识别技术，通过对摄像机拍摄的实时视频数据进行分析，检测出运动目标加以识别并获取相关目标数据【3J，该技术是视频监控技术未来的发展方向。智能视频监控技术不仅可以识别出运动目标(人体、车辆等)，还可同时对多个识别出的目标自动跟踪14】，实现对被监控场合的全天候自动警戒降低安保人员的工作强度，避免由于人的疲劳囚素导致的漏警，最大化减少危险发生的可能性

4、。在紧急事件发生时，安防人员可以根据智能视频监控系统实时触发的警报信息进行有针对性的检查，对异常人员及时进行盘查，使安保工作做到目标定位准确、速度快、针对性强。智能视频豁控系统应用在各种不同的场合，这些不同场合的场景各有特点相互之间差异很大，由于没有一种运动目标检测算法可以不用改进就能用来对任意场景进行检测【5J，这给开发工程化的智能视频监控系统带来了极大的挑战。本课题的系统目标应用场景为一家博物馆，馆内人员位置分布、光照条件以及物品摆放的位置等都会经常发生变化，因而需要对检测性能稳定，能够自适应背景变化的运动目标检测算法的研究赋予特别的重要性。

5、在目前已发表的文献中，针对背景变化的运动目标检测算法主要有光流法161、背景差分法【7罐l、相邻帧差法【91等。光流法不需要被检测场景的任何先验信息就能获得很高的检测精度，但是光流法的缺点也是显而易见的，例如在背景中不存在任何运动目标时，相邻江苏人学硕士学位论文帧之间仅凭外部光照的变化就能产生明显的光流，此时使用光流法检测运动目标就会产生虚警。光流法完成一帧图像的光流检测所需的计算量非常庞大，在没有特殊硬件支持的情况下很难保证系统的实时性fIol，因此在实际智能视频监控系统中很少使用这种检测方法。帧间差法检测时只需要在相邻帧之问做减法运算，算法复

6、杂度较低基本能够保证系统的实时性，也能很好的补偿场景中光照的变化，但这种方法对目标的运动速度有很高的要求，如果目标运动速度比较快相邻帧问没有任何重复部分帧间差法就无法分割出运动物体，相反如果目标运动速度很慢又会导致相邻帧fnJ的重合部分过多，最坏的情况是两帧完全重合根本检测不出运动日标Il¨。目前在智能视频监控系统中使用较多的检测算法是背景减法，该算法采用了背景建模技术，降低了目标检测的计算复杂度，具有随着背景的变化自动更新背景库的能力，因此背景减法在构建智能监控系统时具有很多优势【l21。本课题考虑到系统的实时性要求采用了背景减法目标检测算法，

7、但背景减法对背景的变化特别敏感，如果系统无法解决因背景变化给运动目标检测带来的困难，那么随着背景的不断变化目标检测的成功率将越来越低，以至于最后根本检测不到目标。为了解决背景变化带来的问题，本文需要对背景模型的更新算法做深入的分析与改进以达到项目要求。1．2智能视频监控技术简介智能视频监控技术主要目的是用计算机的逻辑计算能力来模仿人类大脑对视频流中包含信息的处理过程，逐步实现监控系统的自动化最终将人从枯燥的视频监控终端中解放出来，该技术代表着视频监控技术的未来发展方向，是目前世界各个国家高度关注的前沿技术【21。近年来，随着数字信号处理技术、嵌入

8、式计算技术以及网络通信技术的不断发展，智能视频监控技术的理论与技术也得到了很大的发展，加上该技术对传统视频监控系统革命性的改进，智能视频