人體運動目標視覺監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實現.pdf

1、基于視覺圖像的人體運動目標的智能監(jiān)控,融合了圖像處理、模式識別、人工智能和計算機控制等多學科領域的先進技術,在機器人視覺、可視預警、智能交通、多媒體教學以及重要場合的安全監(jiān)控領域得到廣泛的應用。同時,運動目標的檢測、識別和自動跟蹤問題具有很高的學術價值和理論研究意義,已經成為近年來國際上研究的熱點問題之一。
　　 本文對復雜環(huán)境下,基于視覺圖像的人體運動目標的圖像預處理、檢測提取、匹配識別和自動跟蹤進行了深入地分析與研究,將理論

2、研究、仿真分析和實驗測試三者有機結合,相互補充,為人體目標視覺監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實現打下了良好的基礎。本文的主要內容如下:
　　 1.視覺監(jiān)控系統(tǒng)平臺的方案設計和硬件搭建。首先綜述了課題的國內外研究和應用現狀,總結和分析了現有視覺監(jiān)控應用中的關鍵點與難點,并結合系統(tǒng)總體設計方案,通過對現有的視覺監(jiān)控系統(tǒng)方案的分析比較,設計并搭建了基于云臺與解碼器的監(jiān)控系統(tǒng)平臺。
　　 2.圖像預處理和運動目標檢測提取的研究與實現。主要研究

3、了圖像變換、濾波去噪和基于直方圖均衡化的圖像增強處理的原理和實現,在運動目標檢測提取中,本文提出了一種新的基于“全景圖”的背景更新算法,理論分析與實驗測試結果都表明,該方法能夠準確地實現復雜背景更新,運算量小,實時性強。然后本文對目標圖像進行了二值化、形態(tài)學和邊緣檢測處理,以實現運動目標的分割與提取。
　　 3.人體目標匹配識別與自動跟蹤的研究與實現。本文采用了基于人體特征的匹配方法,通過對特征的選擇、提取和特征識別規(guī)則的制定,

4、實現了人體目標的識別。在圖像檢測與跟蹤系統(tǒng)中,采用了閉環(huán)控制的思想,以目標質心坐標為反饋量,提出了一種基于約束區(qū)域的云臺控制策略,并設計模糊控制器,構造云臺的模糊控制規(guī)則,實現目標的自動跟蹤。最后,為實現快速跟蹤,本文采用了Kalman預測進行目標運動估計,仿真分析與實驗測試都驗證了該方法的可行性。
　　 4.視覺監(jiān)控系統(tǒng)的軟件實現與實際應用。基于以上理論研究與實驗測試分析,在Windows平臺框架下,本文主要實現了VFW視頻捕