天網(wǎng)場景中人車分類識別系統(tǒng).pdf

1、在天網(wǎng)場景下的監(jiān)控視頻有背景復(fù)雜、數(shù)量多、息量大等特點,通過傳統(tǒng)的靠人工來從海量的天網(wǎng)監(jiān)控視頻畫面中獲取有價值信息的方式已經(jīng)不能滿足安全的需要,而智能視頻監(jiān)控可以對視頻中的目標(biāo)進(jìn)行高速分析,方便快捷為人提供關(guān)鍵圖像信息。人車分類和車輛顏色識別是智能監(jiān)控系統(tǒng)中目標(biāo)分析的重要研究內(nèi)容,是智能監(jiān)控中目標(biāo)行為的理解和描述的基礎(chǔ)。
　　本文對天網(wǎng)場景下的人車分類識別和車輛顏色識別技術(shù)進(jìn)行了研究,提出了視頻中基于運(yùn)動信息的運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域提取算法

2、和基于改進(jìn)的梯度方向直方圖的局部特征相結(jié)合的人車分類識別算法。在運(yùn)動區(qū)域提取方面,研究了運(yùn)動目標(biāo)檢測的基本方法和常用的兩種背景模型法原理,通過實驗分析表明采用基于碼本模型的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法比采用混合高斯的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法更適合于對本系統(tǒng)中運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的提取。對運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行局部特征提取與分類方面,提出了在檢測感興趣區(qū)域內(nèi)提取運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的改進(jìn)型梯度方向直方圖提取方法,大大提高了特征提取的效率,使用線性支持向量機(jī)分類器分別進(jìn)行人車分類識別;