基于神经网络运动轨迹识别

【摘要】：智能识别技术在监控系统中得到了越来越广泛的应用。现有监控系统已经能够自动识别人的某些活动和对危险活动自动报警,但专门针对事件进行视频识别和检测的还是比较少,很多成果还达不到实际应用的要求。在智能识别技术中最热门的研究方向是人工神经网络,采用神经网络技术的智能监控系统将是未来研究的热点。本文通过分析智能监控技术发展现状及应用前景,提出一种基于人工神经网络运动轨迹识别的系统实现方案,该方案基于神经轴突延迟机制基础上结合脉冲神经元网络模型算法和图像处理技术,设计了一个用来描绘运动目标形心轨迹的图像处理平台。采用轨迹特征提取新算法和神经网络技术,实现了运动轨迹智能识别监控系统的设计。该系统可通过判断运动轨迹正常与否,来证实运动目标是否潜在威胁行为。优点是在传统的图像识别方法的基础上融合神经网络算法,提高识别的准确性和实时性,适合网络远程实时监控的要求。实验表明：本系统能快速的获得正确的判别结果,提供了作为远程智能监控中心现场在线实时监控产品的实现方案,可将其实现在ARM开发平台上作为网络终端产品。该方案在视频监控和智能交通监控等众多领域具有重要的现实意义。

【学位授予单位】：福建师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP391.41

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