基于最少帧差法图像识别的智能监控系统的研究

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1、摘要近几年来，随着多媒体技术的迅速发展与计算机性能的不断提高，动态图像分析处理技术目益受到人们的青睐，并且取得了丰硕的成果。广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。运动目标检测与智能跟踪系统，可以用计算机代替值班人员在仓库、变电站、银行等重要地方进行监控。由于静态图像处理技术有一定的局限性，而动态图像比静态图像包含更多的信息，因此，引入运动检测与智能跟踪是很有必要的。本文结合广东工业大学立项的横向项目“摄像头对动态目标的智能跟踪系统”的设计与实现，对数字图像处理技术以及视频监控技术的研究方法与研究现状进行

2、了讨论；并且分析了结合二者的优点和优势进行应用开发的方法；以及基于图像分析的视频监控系统的一般设计思想及其组成。文章首先详细地介绍了智能监控系统在国内外发展现状、智能自动监控系统的构成及工作原理以及视频智能跟踪监控系统总体设计方案的提出。整个智能跟踪系统涉及的知识面、课题点较多，所以论文重点在于实时图像的运动目标检测算法研究及动态目标智能跟踪模块的实现。在目标检测模块，对传统的算法进行了性能评价，指出了各种传统算法的优缺点。针对军用仓库监控系统的特点，重点提出了动态背景减除改进算法，将时域差分法和动态背景法的优点综

3、合起来，构造了一种基于最少帧差法图像识别方法(结合虚拟框)以提取检测目标，达到较好效果。目标跟踪模块是智能化监控系统的重要环节。本文首先详细的分析了固定背景下的传统匹配跟踪算法。然后提出了一种对运动目标进行跟踪的计算简单的算法。该算法可用于对动态运动目标的跟踪，具有较强的鲁棒性。最后简要的分析了在复杂的背景和多个运动目标的情况下目标跟踪的问题的解决方案。在论文的最后给出实验的部分演示并加以说明，对整个论文的工作做了总结并对所存在的若干问题进行了讨论。』变三些奎兰三兰塑圭兰堡兰三关键字：动态图像分析；运动目标检测；最

4、少视频帧差：虚拟框：ABSTRACTInrecentyears，withtherapidlydevelopmentofthemultimediatechniquesandthegraduallytechnicalimproVementofcomputerperformance，dynamicimagemanipulationtechniquesincreasinglyarethoughtmuchbythepeople．AnditharVeststheplentifulandsubstantialfruitsinth

5、eend．Itcanbeapplytothefieldssuchastrafficmanagement，militaryaffairsgoaltrackingandbiologicmedicineandsoon．ThesystemofdetectingandintelligenttrackingtothedynamicgoaIcanmakeuseofcomputertoreplacethejobwhichworkerdointhefieldsuchaswarehouse，transformersubstationa

6、ndbank．0wingtothetechniqueofstaticimagehasalimittouse，dynamicimagecontainmoreinformationtothestaticimageaccordin91y，thereforeitisⅡecessaryintroducethesystemofdetectingandintelligenttrackingtothedynamicgoal-CombiⅡingwiththeitemofGuangdongUniversityof’11echnolog

7、y-“thesystemofintelligenttrackingtothedynamicgoalbythecamera”，thistextdiscussestheresearchmethodandresearchstateofdigitimageandVideofrequencysurVeillanttechnique；analyzesthemerittothismethod；givesatotalthoughtofdeVelopmentalmethodandcontextureofvideofrequencys

8、urVeillantsystemwhichbaseonimageanalysis．FirstlythispaperintroducestheresearchstatusaⅡdtendencyofintelligentvideofteqhencysurveillantsystemintheworldindetail．Secondlyitdiscussesthe