视频监控中行人携物检测研究

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1、分类号：O29单位代码：10672论文编号：2013070104005密级：2016届硕士研究生学位论文视频监控中行人携物检测研究学位申请人姓名张再军培养单位贵州民族大学导师姓名及职称王林（教授）廖翔（高级工程师）学科专业应用数学研究方向模式识别与智能系统中国﹒贵州﹒贵阳2016年6月I摘要近年来，随着社会经济发展，公共场所的安全越来越受到人们重视，视频监控中的行人携物检测作为智能视频监控研究的热点之一，在小区防盗、公共安检等领域有着重要的应用。本文在现有算法的基础上，对视频监控中的行人携物检测进行了研究，提出了一种基于频率匹

2、配的携物检测方法，在实际场景监控视频图像上的测试结果表明，有较好的检测效果。具体的研究工作有如下几方面：（1）对目前运动目标检测常用算法进行研究，分析这些算法的优点和不足，选择Codebook算法作为目标分割算法，并通过实验比较了各算法的检测结果。最后，用数学形态学的方法对目标图像进行了预处理；（2）分析了人体在携物和未携物状态下的轮廓特征，得到了人体在未携物状态时，其身体轮廓关于身体中轴的对称关系，提取出了人体携物状态时，身体轮廓关于中轴的非对称区域，并对这部分非对称区域进行了初步的携物判断；（3）在人体携物初判断的基础上，

3、分析了干扰区域所呈现的周期特征，用频率匹配方法对这部分区域进行了排除，得到了最终的物品位置，并用区段法对该物品的种类进行了判断。将建议算法对实际场景视频图像进行实验，得到了良好的检测效果。关键词：携物检测Codebook算法轮廓特征频率匹配IIAbstractInrecentyears,withthedevelopmentofsocietyandeconomy,moreandmorepeoplepayattentiontothesecurityofpublicplaces.Carryingobjectdetectioninvi

4、deosurveillanceisoneofthehotspotsintheresearchofintelligentvideosurveillance,Ithasimportantapplicationsintheareasofsecurity,publicsecurityandsoon.Onthebasisofexistingalgorithmsforvideosurveillancewascarriedpedestriandetectionwerestudied,wepresentacarriedobjectdetect

5、ionmethodbasedonfrequencymatching,intheactualscenesurveillancevideoimagesonthetestresultsshowthatthereisgooddetectionresults.Specificresearchworkthefollowingaspects:(1)aimingattheexistingcurrentmovingtargetdetectionalgorithmiscommonlyusedforresearch,andanalyzingthea

6、dvantagesanddisadvantagesofthesealgorithms.ChoosetheCodebookalgorithmsasthegoalofthisarticlesegmentationalgorithm,Thedetectionresultsofeachalgorithmarecomparedbyexperiments.Finally,usethemethodofmathematicalmorphologytopreprocessingthetargetimage;(2)Analysistheconto

7、urfeaturesofhumanbodyintheconditionthatcarryingobjectsandwithoutcarryingobjects,theresultsshowthatthehumanbodycontourissymmetricalaboutbodyaxis,whenthehumanbodywithoutcarryingobjects.andthebodyofthenonsymmetricregionsofthecentral,axisextractthebodywithphysicalstate.

8、Thispartthatthepreliminaryasymmetricregionsisjudged.(3)Onthebasisofpersonswithearlyjudgmentwasbasedontheanalysisoftheperiodfeaturesinterfe