智能网络监控系统结构和智能分析算法的研究

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1、学校代号10532学号S150700575分类号TP391密级不保密硕士学位论文智能网络监控系统结构和智能分析算法的研究学位申请人姓名唐家顺培养单位物理与微电子科学学院导师姓名及职称王太宏教授学科专业电子科学与技术研究方向图像处理、嵌入式、机器学习论文提交日期2018年05月学校代号：10532学号：S150700575密级：不保密湖南大学硕士学位论文智能网络监控系统结构和智能分析算法的研究学位申请人姓名唐家顺导师姓名及职称王太宏教授培养单位物理与微电子科学学院专业名称电子科学与技术论文提交日期2018年05月论文答辩日期2018年05月答辩委员会主席文双春教授T

2、heresearchonintelligentnetworkmonitoringsystemstructureandintelligentAnalysisAlgorithmByTangJiaShunB.E.(ChangshaUniversityofScienceandtechnology)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftherequirementsforthedegreeofMasterofscienceinElectronicsScienceandTechnologyintheGraduateschoolo

3、fHunanUniversitySupervisorProfessorWangTaiHongMay,2018智能网络监控系统结构与智能分析算法的研究摘要随着人们对于生活场所安全性能要求的提高以及社会经济的快速发展，监控系统已经被广泛用于公共安全监控、工业现场监控、居民小区监控、交通状况监控等场景中，并在犯罪预测、交通管制、意外防范和检测、老弱病残监护、环境监控等方面发挥着重要的作用。传统的监控系统仅提供视频的实时捕获、存储、回放等基本功能，往往需要工作人员来寻找感兴趣的目标，并做出相应的反应。这种通过人工方式的传统监控系统耗费人力，并且当工作人员疲劳或者疏忽的时候

4、，往往不能及时处理异常，因而存在一定的安全隐患。20世纪末以来，随着机器学习、大数据、深度学习等领域的快速发展，监控系统开始步入“智能化”的时代。所谓智能化，即用计算机代替人类的大脑，合理地处理数据，用摄像头代替人类的眼睛，主动寻找和分辨感兴趣的目标。智能监控系统能够辅助工作人员完成大量工作，减少了人力需求，降低了监控成本，降低了安全隐患，还大大提高了监控的效率，具有广泛的研究意义和应用前景。在智能网络监控系统的研究中，其结构体系和智能分析算法是重要研究内容，为了设计合理高效的系统结构，找寻最合适的智能分析算法。本文的主要内容包括：1）搭建了智能监控系统网络结构。

5、2）研究了智能监控系统的软件结构，并对客户端和服务端的功能做了大致的划分。3）为了进行感兴趣目标检测，研究、实现并比较了多种目标检测方法。基于背景建模的运动目标检测方法ViBE，不仅具有较好的性能，而且具有较好的鲁棒性。基于目标建模的指定目标检测方法中全局刚性模板方法速率相对较快，训练相对简单，可以满足一般性需求，在硬件条件允许的情况下，DMP方法以及基于深度学习的R-CNN系列方法、YOLO系列方法可以获得较高的准确率和鲁棒性能。4）为了进行感兴趣目标追踪，研究、实现并比较了多种目标跟踪方法。单目标跟踪方法中生成式ASMS方法和判别式相关滤波方法DCF、CN、S

6、taple算法具有较好的性能和速率。为了保证实时性，多目标跟踪采用了基于ViBE和卡尔曼滤波的方法，在目标轨迹相对独立的情况下，可以获得较好的效果。5）研究了人脸识别技术，并针对光照对人脸识别的巨大影响，提出了一种光照不变性人脸识别算法，经过YaleB拓展库的测试，发现该算法在少量训练样本和光照条件十分恶劣的情况下，达到了98%以上的人脸识别准确率并且具备一定的旋转不变性，同时对人脸表情具有比较好的鲁棒性。关键词：网络结构；软件架构；目标检测；目标跟踪；人脸识别II硕士学位论文AbstractWiththeimprovementofpeople'ssafetyre

7、quirementsforlivingplacesandtherapiddevelopmentofcommunityeconomy,monitoringsystemhasbeenwidelyusedinpublicsecuritymonitoring,industrialsitemonitoring,residentialcommunitymonitoring,trafficconditionmonitoringandotherscenesandplaysanimportantroleincrimeprediction,trafficcontrol,acciden

8、tprev