基于監(jiān)控視頻的視頻濃縮技術(shù)研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控技術(shù)也得到飛速發(fā)展。日前，公共場合數(shù)以百萬計(jì)的視頻監(jiān)控在為我們的公共安全提供保障。隨著安防監(jiān)控需求的不斷提升，面向安防監(jiān)控的視頻瀏覽技術(shù)在國際相關(guān)研究領(lǐng)域也受到了極大重視，已成為當(dāng)前監(jiān)控視頻瀏覽領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。如何實(shí)現(xiàn)快速地瀏覽大量的視頻監(jiān)控產(chǎn)生的海量視頻數(shù)據(jù)，且不遺漏任何重要信息成為當(dāng)今急需解決的問題。
　　本文主要通過分析現(xiàn)有視頻濃縮的相關(guān)技術(shù)，對(duì)其做出有效地研究和改進(jìn)，以完成視頻濃縮系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。其

2、中著重研究的技術(shù)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動(dòng)軌跡的優(yōu)化組合。本論文的主要工作內(nèi)容包括以下：
　　第一，在現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法和邊緣檢測算法的基礎(chǔ)上，本文研究了結(jié)合ViBe算法和 Canny邊緣檢測算法快速準(zhǔn)確提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方法。該方法首先利用ViBe算法前景檢測結(jié)果與Canny邊緣檢測結(jié)果相“與”，然后將獲取到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)準(zhǔn)確外邊界進(jìn)行膨脹、腐蝕、閉運(yùn)算等數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理，最后把運(yùn)動(dòng)目標(biāo)完整檢測區(qū)域與對(duì)應(yīng)的原視頻序列幀相結(jié)

3、合提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　第二，面向運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤要求，在傳統(tǒng)Mean Shift跟蹤算法基礎(chǔ)上，本文采用了基于多特征自適應(yīng)融合的Mean Shift跟蹤算法（本文中簡稱MS）。該算法在MS跟蹤算法理論框架下，融合了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的顏色特征和運(yùn)動(dòng)特征，從而提高了目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性。
　　第三，將軌跡優(yōu)化組合問題簡化為能量目標(biāo)函數(shù)，運(yùn)用改進(jìn)的模擬退火算法求解最小值，即最優(yōu)解。
　　第四，根據(jù)分析視頻濃縮生成技術(shù)，設(shè)計(jì)視頻濃縮