基于三维GIS的智能视频监控系统的设计

摘要

智能视频监控是当前备受关注的一个前沿课题，已经被广泛的应用于国防、军事、交通、公共安全等多方面。一般来说，当前的安防监控与管理都是以被动方式运作的，不能在事故前主动监测来防止危险事故件发生。现在大多数的监控系统还是以现场工作人员对大量视频进行实时监控。但由于实际操作中存在很多的不足和隐患，由此就引发了对于智能实时视频监控的讨论与分析，其实质上源于计算机视觉领域的研究。
　　针对于铁路行车安全智能视频监控，本文研究了智能视频监控中的运动目标检测和跟踪技术，提出了在三维GIS基础上建立智能视频监控系统，实现了三维GIS与智能视频监控的有机结合。
　　本文首先介绍了视频监控的发展状况，并且给出了运动目标检测、背景建模和运动目标跟踪常用的几种方法，并针对不同算法做了简要的比较分析。
　　我们建设新型GIS系统软件平台，并采用最先进的ArcGIS平台来实现三层结构的三维地理信息系统。在这个系统中，首先要设计系统的相关参数和数据，之后对铁路、车站等基础数据进行加工。我们对一部分数据进行仿真，结果证明系统可以实现对地形和地物的三维转换。
　　针对铁路实际现状，我们选取相应设备，提出了采用三帧差分法和混合高斯模型算法相融合的目标检测算法和基于特征融合的均值迁移的目标跟踪算法，设计相对完善的智能视频监控系统，并给出了仿真结果。
　　最后给出了系统的总体架构和设计思想，并对系统进行验证。当监控系统检测到异常或事故时，GIS系统有直接的反应并进行相应警告或者报警处理。系统不仅能及时体现出监测事故的相应地理位置，而且检测人员可以直观的看到相应区域及其周边的建筑物等立体空间信息。相对于传统监测系统，我们设计的系统能够为预警分析和快速处理提供准确、直观的相关信息。

目录

声明

致谢

摘要

1．引言

1．1．研究背景与意义

1．2．国内外研究现状

1．2．1．国外研究现状

1．2．2．国内研究现状

1．3．研究主要内容

1．4．论文结构安排

2．相关理论与技术

2．1．视频监控系统发展概述

2．2．智能视频监控系统流程

2．3．运动目标检测经典算法

2．3．1．背景差分法

2．3．2．相邻帧间差分法

2．3．3．光流法

2．4．运动目标跟踪经典算法

2．4．1．Kalman滤波目标跟踪算法

2．4．2．基于主动轮廓模型的跟踪方法

2．4．3．Mean Shift算法

2．5．运动目标识别和分析

2．6．三维地理信息系统

2．6．1．三维地理信息系统发展概述

2．6．2．三维GIS定义和功能

2．6．3．三维GIS数据获取方法

2．6．4．三维空间数据模型

2．7．本章小结

3．三维GIS系统设计

3．1．三维GIS系统设计指标

3．2．三维GIS系统组成

3．3．三维GIS地图应用

3．4．三维GIS相关参数

3．4．1．地图投影和坐标系统

3．4．2．空间数据结构

3．4．3．数据获取与处理

3．5．系统仿真

3．6．本章小结

4．智能视频监控系统设计

4．1．智能视频监控技术设计思想

4．2．智能视频分析系统设计

4．2．1．系统架构

4．2．2．相关硬件设计指标

4．3．系统算法设计

4．3．1．运动目标检测算法

4．3．2．运动目标跟踪算法

4．4．智能监控技术验证

4．4．1．运动目标检测算法仿真结果

4．4．2．运动目标跟踪算法仿真结果

4．4．3．特殊条件下目标检测与跟踪仿真结果

4．5．本章小结

5．基于三维GIS的智能视频监控系统性能分析

5．1．三维地理信息系统的实现与分析

5．2．智能视频监控系统的实现与分析

5．3．本章小结

6．总结与展望

6．1．论文总结

6．2．论文展望

参考文献

作者简历

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