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智能監控系統中基于質心特征模型的動態場景檢測

1945980 2009-07-06 | rar | 203 | 次下載 | 3積分

資料介紹

在傳統圖像預處理與運動檢測方法的基礎上，提出了將數學形態學的膨脹腐蝕算子用于運動物體的連接填充，并在此基礎上建立質心特征模型求運動物體的累積變化圖像，實現運動物體檢測，實驗結果分析表明了該方法的有效性。
隨著光電技術、微電子、微計算機及數字視頻技術的發展，安全防范技術已由傳統的模擬式走向高度集成的小型化、數字化、智能化、網絡化。由于數字信號具有頻譜效率高、抗干擾能力強、失真小等模擬信號無法比擬的特點，因此，各種數字視頻技術口]得到了迅速的發展，傳統的安全防范系統已逐步轉向以圖像處理為核心的現代模式。
現代智能監控系統的需求主要來自那些對安全要求敏感的場合，如銀行、商店、停車場、軍事基地等。動態場景的視覺監控是從攝像機攝取的圖像序列中檢測、識別、跟蹤目標并對其行為進行理解。區別于傳統意義上的監控系統，這里所說的視覺監控在于其智能性。簡單而言，不僅用攝像機代替人眼，而且用計算機代替人、協助人，來完成監視或控制任務。
在數字監控等領域內。人們通常只對場景內存在的物體運動感興趣。在這種情況下，需要對輸入的視頻信號進行預處理，識別場景中是否存在物體運動，也就是進行運動檢測，然后再決定
是否做進一步的處理，例如錄像、報警等。對于錄像系統，通過運動檢測，能夠避免不必要的數字錄像，有效地減少系統所需存儲空間；同時可以加快檢索速度，提高資料有效性。對于監控系統，運動檢測是一種監視場景信息的有效手段。