基于主动对象识别的监控视频系统的研究

摘要

由于安全防范的需要，全国正在开展“平安城市”的建设，国内在一些地区的公共区域进行了大规模的监控摄像头的配备，但是由于传输数据量的限制，对于大规模的实时性高的视频监控系统的建设还存在网络受限、有效视频保存时间短、人工投入工作量大等困难。 本文主要对如何构建一个大规模的实时监控系统进行研究。主要研究内容包括减少数据传输量和提高监控的可靠性两个方面。使用图像的处理技术，如背景差分法、动态物体检测技术、音视频的编解码技术，对图像进行主动对象识别。将识别工作在前端进行，避免了传统监控系统在传输高清数据时产生的高负荷通信量。取而代之的仅仅是传输数十字节的数据，有效的减少由于传输高清视频流给带宽来的压力。同时根据智能分析的结果，将不需要保存的数据及时丢弃，仅仅保留监控条件被触发的关键视频或图片信息，可以有效减少对无用数据存储的空间，改善了传统监控系统视频数据只能保持一两个月甚至十几天的局限。使得监控工作更加高效更有针对性。本文还介绍了主动对象识别监控系统的设计与实现方法，包括对于构筑系统时如何对硬件和软件进行选择，并且给出了系统的硬件框架、软件框架的设计以及实现的具体算法，并介绍了视频处理的优化方法和实验评价的结果。 基于这样的设计不仅可以实现高效实时而且体积轻盈的视频监控系统，还可以建设统一的监控平台，并且基于这个平台快速地开发出更多硬件成本低廉的智能视频监控产品，并应用在公安监控、政府基础建设上，提供安全可靠、高效的监控系统。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题背景及研究意义

1．2 国内外研究现状及相关技术

1．3 问题分析及解决方案概要

1．4 论文结构

第2章 图像预处理技术

2．1 图像去噪算法

2．1．1 均值滤波

2．1．2 高斯滤波

2．1．3 中值滤波法

2．1．4 形态学滤波

2．1．5 其他滤波器

2．2 图像增强

2．3 直方图均衡化

2．4 图像的二值化

2．5 本章小结

第3章 运动物体检测技术

3．1 运动物体的检测技术概述

3．2 背景差分法

3．3 帧间差分法

3．4 光流场法

3．5 本章小结

第4章 智能监控系统的设计与实现

4．1 总体设计

4．1．1 系统定位及研发方式

4．1．2 系统组成及功能概述

4．1．3 系统的优点

4．2 硬件设计

4．2．1 摄像机硬件平台的选择

4．2．2 网络设备的选择

4．3 软件设计

4．3．1 软件开发的相关技术选择

4．3．2 软件结构设计

4．3．3 处理时序设计

4．3．4 数据流设计

4．3．5 识别算法

4．3．6 加速算法

4．4 系统的应用

4．5 本章小结

第5章 总结与展望

参考文献

致谢