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基于全方位视觉传感器的智能安保系统

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第一章绪论

1.1课题背景

1.2本研究的目的及其内容和意义

1.2.1研究目的

1.2.2研究内容和意义

1.3本文结构

第二章数字图像处理

2.1目标检测

2.1.1背景消减技术介绍

2.1.2基于背景模型的背景消减

2.1.3基于统计的非参数化模型

2.2目标提取

2.2.1数学形态学

2.2.2连通域标识

2.3目标跟踪

2.3.1目标跟踪研究现状

2.3.2基于区域面积与重心的目标跟踪算法

2.4目标分类

2.4.1人体检测方法

2.4.2面临的困难

2.4.3本文目标分类算法

2.5本章小结

第三章动态图像理解

3.1“以人为中心”的动态图像理解

3.2动态图像语义模型

3.2.1底层特征层

3.2.2对象层

3.2.3概念层

3.3图像处理工学方法

3.4本章小结

第四章基于嵌入式的全方位视频服务器

4.1全方位视觉传感器ODVS

4.1.1 ODVS介绍

4.1.2 ODVS特点

4.1.3 ODVS国内外研究现状

4.1.4 ODVS的一些应用概况和应用前景

4.2嵌入式技术简介

4.2.1嵌入式硬件平台

4.2.2嵌入式软件平台

4.3视频服务器的搭建

4.3.1摄像头驱动移植

4.3.2视频服务器

4.3.3出现的问题及解决方案

4.4本章小结

第五章基于ODVS的智能安保系统的软件系统设计

5.1系统模块的划分

5.2系统各功能模块的流程及其设计

5.2.1用户登录模块

5.2.2用户定制模块

5.2.3图像采集模块

5.2.4网络传输模块

5.2.5图像接收模块

5.2.6数字图像处理系列

5.2.7行为理解模块

5.2.8图像保存模块

5.2.9异常处理模块

5.3本章小结

第六章实验结果分析

6.1实验硬件装置及其组装

6.2试验结果及分析

6.3本章小结

第七章总结与展望

7.1本文总结

7.2研究展望

参考文献

致谢

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摘要

随着安保技术的发展和市场的成熟,安保系统的智能化已经成为安保行业的发展趋势。本研究的目的是希望利用图像处理技术、智能感知技术、嵌入式技术和新型的全方位视觉技术来构建一个室内智能安保系统。 本文主要研究了动态图像处理技术和全方位视觉技术在智能安保系统上的应用。采用动态图像处理技术实现了室内监控场景中运动目标的检测、提取、跟踪和分类。本文着重研究了运动目标检测和跟踪算法。在目标检测的研究中,分析了现有背景建模算法的优缺点,选择基于统计的非参数化模型,并针对该算法占用系统资源多、处理速度慢的缺点,提出了相应的优化方案。在目标跟踪的研究中,针对全方位视图中运动目标的面积和重心不会发生突变的现象,提出了基于面积和重心的目标跟踪算法。本文还通过定制对象属性和行为规则来实现人体运动目标的行为语义理解。另外,我们还搭建了基于嵌入式的全方位视频服务器,为实现远程监控创造了条件。 基于全方位视觉传感器的智能安保系统,借助新型的图像采集设备,实现复杂环境下人体运动目标的分割和跟踪,并对其行为和意图做出分析和判断,节省了大量的人力物力,这对构建“以人为本”的和谐社会有着非常积极的意义。

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