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《浙江大学》 2009年
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视频运动目标检测及减法聚类定位技术研究

孙志海  
【摘要】: 智能视觉监控系统所面临的最基础性问题就是如何检测视频序列中的运动目标,因为只有在检测到视频运动目标的基础上,才能进行目标分类、跟踪以及内容分析等。论文对静态场景下视频运动目标检测及定位问题进行了研究。论文的主要工作如下: 1)结合静态场景下视频运动目标检测的特点,提出了一套基于积累差异背景建模的视频运动目标检测技术,该技术的核心是基于积累差异的背景建模方法。基于积累差异背景建模的视频运动目标检测技术是本论文视频运动目标检测及定位的技术基础。该技术采用背景差法检测视频运动目标区域,用改进的Otsu阈值化算法对背景差图像进行阈值化,然后用两步区域生长法对目标连通区域进行标记,最后给出了一种对视频运动目标质心进行标记关联的实用方法。 2)针对一些需要较为精确检测目标边缘信息的应用场合,基于第2章的检测技术,提出了一种融合Knockout抠图技术的视频运动目标检测方法。该方法可自动标记Knockout方法所需的前景轮廓区域、背景轮廓区域及未知区域,最终实现对视频运动目标边缘更精细的检测。 3)针对目标运动区域空域连通特性较差时的目标检测问题,基于第2章的检测技术,提出了一种基于网格区域划分的视频运动目标检测方法。该方法在阈值化背景差图像的基础上,对视频帧进行网格区域划分,定义网格矩阵,设定网格内前景点个数的阈值,对视频帧的运动区域进行重定义,最终实现当被检测目标空域连通特性较差时的视频运动目标检测。 4)运动目标检测常常需进一步对运动目标进行定位,即确定目标在图像中的空间位置区域或目标空间位置区域的重心。针对视频运动目标定位的需要,提出了一种基于减法聚类的视频运动目标定位方法。分析了减法聚类算法的原理,给出了减法聚类目标定位的实现步骤及流程框图。研究了定位算法对不同类型视频运动目标的定位效果,并将原有减法聚类算法进行改进,提出了一种椭圆域减法聚类目标定位方法。 5)通过分析减法聚类算法用于目标定位的不足,针对减法聚类视频运动目标定位时存在的问题,进一步提出七点优化技术。即提出采用不同维度的邻域半径改进了原算法采用固定邻域半径的不足;提出修正目标邻域半径取值,改进了原算法无法准确描述不同尺度目标定位效果的问题;引入下采样技术,改变密度值函数及构造网格重定义数据集三种方法以提高算法的定位效率;引入模糊隶属规则对视频运动目标前景像素做进一步聚类,解决了原算法无法精确分类所有前景像素的问题;通过对目标前景样本协方差矩阵特征值和特征向量的分析获得各个目标的尺度及方向参数。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 苑春苗;网络视频监控系统中的QoS机制和智能分析技术研究[D];天津大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 韩延玲;智能交通系统中视频车辆检测与定位技术研究[D];杭州电子科技大学;2011年
2 白云球;基于混合高斯模型的运动目标检测技术研究[D];安徽大学;2011年
3 汤中泽;运动目标自动检测、提取与跟踪[D];安徽大学;2011年
4 江晨晓;基于DM6446的智能交通信息采集系统及其关键技术研究[D];杭州电子科技大学;2012年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 钟必能;复杂动态场景中运动目标检测与跟踪算法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 王国华;智能监控中目标检测与分类技术的研究[D];安徽大学;2012年
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中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 李彩彩;机载多通道雷达动目标检测与参数估计方法研究[D];西安电子科技大学;2011年
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5 张立峰;动目标检测、成像与参数估计方法研究[D];西安电子科技大学;2013年
6 沈明威;和差波束空时处理动目标检测技术研究[D];南京航空航天大学;2008年
7 袁雪林;UWB冲激雷达动目标检测及跟踪理论与关键技术研究[D];国防科学技术大学;2008年
8 肖慧;LFMCW雷达高速/加速目标参数估计及测距范围扩展技术研究[D];国防科学技术大学;2008年
9 傅志中;红外扫描成像动目标检测跟踪技术与DSP实时实现[D];电子科技大学;2002年
10 江朝抒;机载相控阵雷达地面低速动目标检测技术研究[D];电子科技大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 尉志文;机载合成孔径雷达地面运动目标检测与成像技术[D];武汉理工大学;2012年
2 高哲;运动目标检测与跟踪算法研究[D];沈阳工业大学;2014年
3 祝健飞;快速鲁棒的运动目标检测方法研究[D];西安电子科技大学;2014年
4 陈鑫;基于视频的运动目标检测与跟踪方法研究[D];广东工业大学;2014年
5 张涛;基于视频监控的运动目标检测和跟踪技术的研究[D];浙江工商大学;2014年
6 黄治登;智能视频分析技术中运动目标检测方法的研究[D];广东工业大学;2014年
7 钱生;视频监控系统中运动目标检测与跟踪方法的改进及实现[D];中国科学技术大学;2014年
8 袁宝红;基于视频的运动目标检测与跟踪研究[D];安徽大学;2014年
9 刘丹;视频运动目标检测优化方法研究[D];杭州电子科技大学;2014年
10 史志刚;视频序列中运动目标检测与跟踪技术研究[D];西安电子科技大学;2014年
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