基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的智能視頻監(jiān)控與異常檢測(cè).pdf

1、本文提出了一種新的無(wú)線視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案，通過(guò)無(wú)線mesh網(wǎng)絡(luò)來(lái)承載視頻數(shù)據(jù)的傳輸網(wǎng)絡(luò)；為達(dá)到很好的抑制噪聲和提高目標(biāo)完整度的目的，我將利用改進(jìn)后自適應(yīng)高斯混合模型算法來(lái)對(duì)背景進(jìn)行建模，用來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提?。粸榱颂幚磉\(yùn)動(dòng)檢測(cè)中的目標(biāo)跟蹤問(wèn)題以Mean shift跟蹤算法為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤監(jiān)控的基本算法；再進(jìn)一步以多子塊灰度相關(guān)匹配算法從一定程度上解決跟蹤過(guò)程中容易出現(xiàn)的目標(biāo)丟失和混亂問(wèn)題，保證了后續(xù)研究和應(yīng)用的可靠性；以TC

2、P模式傳輸保存在本地的異常幀目標(biāo)出現(xiàn)的圖片，用于監(jiān)控端監(jiān)控人員快速尋找到歷史視頻中出現(xiàn)異常目標(biāo)的時(shí)間點(diǎn)；再以SD卡保存最近一段時(shí)間采集的視頻，建立起FTP服務(wù)器傳輸歷史視頻到監(jiān)控端。
　　針對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)分離出合適的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的關(guān)鍵步驟。并且需要在分離目標(biāo)時(shí)對(duì)光線的連續(xù)變化有相應(yīng)的自適應(yīng)能力并保持檢測(cè)目標(biāo)的準(zhǔn)確性。系統(tǒng)中對(duì)異常目標(biāo)提取提出了一項(xiàng)新的在自適應(yīng)高斯混合背景模型改進(jìn)算法的應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)異常目標(biāo)的分離，

3、并對(duì)出現(xiàn)的異常目標(biāo)進(jìn)行分析、判斷和識(shí)別。在系統(tǒng)中為適應(yīng)應(yīng)用環(huán)境對(duì)背景構(gòu)建和前景的獲取與釋放控制所使用的自適應(yīng)混合高斯背景模型進(jìn)行了相應(yīng)的優(yōu)化。背景構(gòu)建和前景控制算法為：構(gòu)建一個(gè)靜態(tài)背景圖像，然后讓一個(gè)包含場(chǎng)景中移動(dòng)對(duì)象和靜態(tài)背景圖像的視頻序列對(duì)背景模型進(jìn)行初始化。對(duì)前景消融時(shí)間的調(diào)整引入了前景消融時(shí)間控制機(jī)制和獨(dú)立的模型學(xué)習(xí)效率。通過(guò)判斷前景與背景的處理結(jié)果指出當(dāng)前視頻幀中是否出現(xiàn)異常移動(dòng)目標(biāo)，在出現(xiàn)異常的移動(dòng)目標(biāo)后保存出現(xiàn)異常移動(dòng)目標(biāo)