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时间:2019-03-17
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1、....巧级:保密期限:聲氣乂爹硕±学位论文基于运动补偿及全局背景优化的目标检测ObectDetectionbasedonMotionComensationandjpGlobalBackroundOtimizationgp学号E13201034姓名5^学位类别工学硕±计算机应用技术(工S领域)指导教师罗斌郑爱华完成时间2016年5月答巧委员会.弁主席签名独创性声嚷本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进
2、行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得安徵大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做巧任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:球银签字曰期:心1)年5月<=2^曰(学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安徽大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阔!^。本
3、人授权安徽大学可乂将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行撞索,可W采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书):学位论文作者签名:带散导师签名签字日期:do占年5月妙日签字日期:如/乙寺王月成日/安徽大学硕±学位论文摘要一视频监控作为现代城市的种社会事务管理手段I在生活中得到了广泛地运用。传统的监控模式存在许多弊端,因此监控中的智能视频分析技术仍然有很大一的进步空间。在智能视频分析使用到的诸多技术中,运动目标检测是项重要的
4、基础技术,所对于运动目标检测的研究有助于提升智能视频分析技术。一近年来,随着运动目标检测技术的迅速发展,逐渐诞生了些效果优异的算一法,但其中的绝。送些算法虽然在定程度上满足了监控场景下的目标检测需求(大部分只对于静态场景有效,对于动态背景相机移动)下的运动目标检测任务不具有适用性。在动态背景下,由于相机处于移动状态,使得背景与前景同时具备了运动属性,从而使两者的区分变得十分困难。因此,动态背景下的运动目标检测是当下目标检测领域中一项具有挑战性的课题。本文的主要工作如下:一(1)针对动
5、态背景下的目标检测问题,提出了种基于运动补偿方法的在一线背景模型更新算法,用个快速的方式检测运动目标。具体来说,首先为每个一一像素点建立个像素级的背景模型,用保边滤。然后在前顿的背景模型基础上,传播到当前顿的背景模型波的光流算法来估计每个像素的运动。根据补偿后的一一背景模型判断每个像素点是前景点还是背景点。最后,通过个快速随机算法对背景模型进行在线更新,W适应背景的变化。我们对收集到的视频进行了大量的实验,通过实验验证了算法的先进性。一(2)针对像素级目标检测的算法广泛存在的误检现象,提出
6、了种基于全局背景建模的目标检测优化方法,方法使用超像素块均值作为统计量进行混合高一斯建模,利用了背景的全局外观致性来优化像素级目标检测方法,。通过实验一展示对像素级目标检测方法的优化结果,证明迭样的种检测优化方法具备优秀一的优化能力。最后通过与基于运动补偿的检测方法的联合,构建了种局部到全局的目标检测方法,通过对比实验,验证了这种局部到全局的方法在动态背景下有很好的检测效果。关键字:动态背景;背景建模;目标检测;运动补偿;超像素;高斯背景建模I安徽大学硕:f:学位论文基于运动补偿及
7、全局背景优化的目标检测Abstract-民ealtimemonitoringwhichisamodemcitmanaementtoolhasbeenmoreyg*usefuliniecentlearsbutalotofdrawbacksstillexistintihetraditionalmonitoryy,mode.Thereforeintellientvideoa打alsistechnoloinrecentearshasbee打ae
8、at,吕ygyygrdevelopme打t.Movinobectdetectio打isanimorta打tbasisforint:ellie打tvideogjpganalsistechnolohinidiisimfidygy.Researc吕movngobectetectonverortant
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