一種基于AVI視頻的動態(tài)人體輪廓檢測識別及簡單動作分析研究.pdf

1、伴隨計算機視覺技術(shù)的新興與深入研究,其應(yīng)用領(lǐng)域諸如智能監(jiān)控系統(tǒng),虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)和數(shù)字視頻編碼技術(shù)等得以蓬勃發(fā)展。在信息與科技創(chuàng)新得到鼎力推崇的今天,作為國家特殊且極為重要的執(zhí)法機構(gòu),監(jiān)獄監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性與智能性顯得尤為關(guān)鍵。監(jiān)獄監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)控的主體是犯人,監(jiān)控的場景包括囚犯住室、探視室、集體食堂、重要通道和門禁等。復(fù)雜而特殊的監(jiān)控主體和監(jiān)控場景,對監(jiān)獄監(jiān)控系統(tǒng)的功能提出了極為苛刻的要求。基于此,本文從理論和實踐出發(fā),通過模擬監(jiān)獄環(huán)境,分別就

2、視頻幀預(yù)處理,邊緣檢測,運動目標(biāo)提取跟蹤,人體目標(biāo)識別及個數(shù)統(tǒng)計等關(guān)鍵技術(shù)進行了探索與研究。主要研究內(nèi)容如下:
　　 1、視頻幀預(yù)處理技術(shù)比較繁多,針對監(jiān)獄監(jiān)控環(huán)境的實際,文章重點完成了以下幾個處理:彩色視頻幀經(jīng)過灰度化處理及二值化處理,借此減少大量不必要的像素點,從而減少文章工程工作量;通過視頻幀直方圖均衡化處理,去噪以及銳化處理,完成對圖像幀的平滑與濾波,為下一步邊緣檢測做充分準(zhǔn)備。
　　 2、視頻幀邊緣檢測研究,采

3、用多種邊緣檢測算法進行實驗仿真比較。使用的邊緣檢測算法包括經(jīng)典邊緣檢測算子(梯度檢測算子、羅伯茨檢測算子、索貝爾檢測算子,Prewitt檢測算子、拉普拉斯檢測算子和威廉檢測算子)和現(xiàn)代邊緣檢測算子(基于BP網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測算法、Pal.King模糊邊緣檢測算法和文章改進的Pal.King檢測算法)。仿真實驗結(jié)果表明,文章改進的Pal.King檢測算法獲取的圖像幀輪廓較為清晰,毛刺較少,效果較好。
　　 3、文章采用鄰域幀差法完成運

4、動目標(biāo)提取,采用雙次卡爾曼濾波完成運動目標(biāo)跟蹤。仿真結(jié)果顯示,鄰域幀差法能夠有效提取運動目標(biāo)輪廓,雙次卡爾曼濾波相比經(jīng)典卡爾曼濾波,能夠更好地完成目標(biāo)跟蹤,并且對于目標(biāo)突變等情況具備自適應(yīng)快速收斂性。
　　 4、研究了動態(tài)人體目標(biāo)識別,個數(shù)統(tǒng)計及簡單動作分析。在前人的相關(guān)研究論述基礎(chǔ)上,提出了一種綜合算法(基于人體輪廓寬高比和人頭特征的人體識別,斷面式統(tǒng)計計算人體數(shù)),在模擬監(jiān)獄監(jiān)控系統(tǒng)的環(huán)境里,通過實驗仿真,以及數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)