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文檔簡介
1、2010年世界博覽會在上海舉行,為了防止非法的入侵和各種破壞活動,需要對世博園區(qū)的陸基圍欄進行安全防范。實建圍欄除具有普通物理圍欄的作用外,還具有低空拋物探測功能,即探測可疑物體從圍欄上方空域非接觸性的入侵。
本論文主要從智能視頻的角度首次提出并解決了低空拋物探測技術(shù),構(gòu)建起了一個立體化、魯棒性好、適用性強、性能穩(wěn)定的全天候周界防入侵智能視頻系統(tǒng)。
本論文將低空拋物探測轉(zhuǎn)化成復(fù)雜背景下的微弱目標(biāo)檢測與跟蹤的視
2、頻分析模型進行研究,重點論述了低空拋物視頻技術(shù)的主要特點,針對微弱目標(biāo)分別提出了基于DBT和TBD兩種檢測策略。文中分析了目標(biāo)檢測的常用方法,提出了基于彩色信息差值、多種差分方法結(jié)合的檢測手段,有效避免了場景中光線變化、大物體運動復(fù)雜以及跟蹤目標(biāo)信號微弱等一系列影響。論文中提出一種能量累積圖方法,充分利用其較高信噪比的優(yōu)勢,構(gòu)建了一個基于成像目標(biāo)幾何特征的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,實現(xiàn)了對候選目標(biāo)的有效分類。在目標(biāo)跟蹤階段,我們利用kalm
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