基于监控视频的前景目标提取.pdf

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1、参赛密码(由组委会填写)“华为杯”第十四届中国研究生数学建模竞赛学校中南大学参赛队号1.队员姓名2.3.参赛密码(由组委会填写)“华为杯”第十四届中国研究生数学建模竞赛题目基于监控视频的前景目标提取摘要:本文以概率模型为基础,研究了监控视频的前景目标提取问题(监控视频像素的分类问题)。在合理的假设下,针对不同的应用场景分别建模,使用MATLAB、C++语言和opencv库进行编程,较好的提取到了前景目标。利用提取到的前景目标,构造运动轨迹,通过提取运动形态特征,进行异常事件的自动判断。针对问题一,我们采用基于速率TOP

2、10的模型进行背景提取,然后建立基于改进高斯混合模型(GMM)的前景目标提取模型。以速率TOP10模型提取的背景作为GMM初值,加快了前景提取速度并提高了前景目标提取的准确率。针对问题二,考虑到背景的不断变化,我们采用改进的Vibe算法进行前景目标提取,既可以快速消除“鬼影”,又可以对错误分类的像素点进行改正,提高了模型的鲁棒性。针对问题三,我们利用摄像机抖动时背景运动信息与真实运动目标信息的差异,建立背景运动信息分布模型,采用“先进先出”的更新机制,对模型进行更新,从而实现相机抖动状况下对前景目标的提取。针对问题四,

3、我们首先将附件中提供的视频分为两类(静态背景和动态背景),对不同类型分别采用之前建立的改进模型进行处理,得到较为满意的前景目标分割结果,并将前景目标的帧号输出。针对问题五,我们首先利用单摄像机进行前景提取,再根据摄像机的内外参数,得出每两个摄像机之间的变化矩阵,同时利用多摄像机提供的冗余信息,实现前景目标在重叠区域的交接,从而确定前景目标。针对问题六,根据提取到的前景目标,构建其运动形态特征,根据目标的线性变化和规律性变化的周期性特征对三类异常行为进行自动判断。关键词:概率模型,背景提取,混合高斯模型(GMM),改进V

4、ibe算法2目录1.问题重述...............................................................42.模型假设...............................................................53.基本符号说明...........................................................54.问题一(静态背景下的前景提取).............................

5、.............64.1问题分析..............................................................64.2模型建立与求解........................................................64.2.1基于速率模型的TOP10的背景提取模型...................................64.2.2基于改进高斯混合模型的前景目标提取模型...........................

6、....85.问题二(动态背景下的前景提取).........................................105.1问题分析.............................................................105.2模型建立与求解.......................................................105.2.1Vibe算法.................................................

7、..........105.2.2改进的Vibe算法.....................................................115.3求解结果及分析.......................................................126.问题三摄像机抖动情况下对前景目标的有效提取............................136.1问题分析......................................................

8、.......136.2模型建立与求解........................................................136.3求解结果及分析........................................................157.问题四提取包含显著前景目标的帧号...

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