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文档简介
1、单高斯模型论文:运动目标检测算法及其应用研究【中文摘要】现代社会正变得日益复杂,人们所面临的安全形势也越来越严峻。在这种情况下,智能视频监控技术得到了广泛的应用。作为智能视频监控技术中的关键底层技术,运动目标检测算法也受到了越来越多的科研工作者的关注,并逐渐成为计算机视觉技术中的热点研究课题之一。论文首先介绍了课题的和国内外研究现状,并对国内外一些经典的运动目标检测算法做了研究,分析了它们各自的优点和不足。论文对当前常用的几种运动目标检测方法帧间差分法、光流场法、背景差分法的原理和流程作了详尽的分析,并对运动目标检测常用技术如图像处理、阴影去除、形态学处理、轮廓提取等相关知识做了普遍的研究。论
2、文着重研究了基于单高斯模型的运动目标检测方法。论文首先介绍了单高斯模型的来源和传统的基于单高斯模型的运动目标检测方法的原理,然后指出了传统的基于单高斯模型的运动目标检测方法存在的“拖尾”问题,并分析了产生该问题的原因,由此引出了经过Koller等人改进后的基于单高斯模型的运动目标检测方法。Koller等人的算法解决了传统算法的“拖尾”问题,但又产生了“鬼影”问题。论文在对“鬼影”问题的产生原因作了深入分析的基础上,提出了动态的高斯模型更新策略,很好.【英文摘要】The modern society is becoming more and more complex. The security
3、situation people face is becoming more and more serious. In this case, the intelligent video surveillance technology has been widely used. As the key technology on intelligent video surveillance, algorithms on moving object detection have gotten more and more concern from researchers and become a ho
4、t research topic of computer vision technology gradually.First of all, this thesis introduces the research background and current situation i.【关键词】单高斯模型 运动目标检测 拖尾 鬼影 阴影消除【英文关键词】Single Gaussian model Moving object detection Trailing Ghost Shadow suppression【索购全文】联系 Q1:138113721 Q2:139938848【目录】运动目标检测
5、算法及其应用研究摘要4-5Abstract5-6第1章 绪论9-151.1 课题的研究背景和意义9-101.2 国内外研究现状10-121.3 论文的研究内容12-131.4 论文的组织结构13-15第2章 运动目标检测常用技术15-352.1 图像预处理15-18 图像噪声15-16 图像去噪16 均值滤波16-17 中值滤波17 高斯滤波17-182.2 运动目标检测常用算法18-27 运动目标检测算法概述18-21 帧间差分法21-23 光流法23-25 背景差分法25-26 三种常用运动目标检测方法的比较26-272.3 阴影去除方法27-29 阴影的形成机理27-28 阴影去除常用算
6、法28-292.4 形态学处理29-32 膨胀与腐蚀29-31 开运算与闭运算31-322.5 OpenCV介绍32-34 OpenCV总览32-33 OpenCV常用函数33-342.6 本章小结34-35第3章 基于改进的单高斯模型的运动目标检测方法35-513.1 传统的单高斯模型35-39 高斯分布35-37 单高斯模型的建立37-38 单高斯模型的更新38-393.2 改进的单高斯模型39-45 更新率的选取39-40 更新策略的改进40-453.3 阴影检测45-48 基于色度畸变的阴影检测方法46-47 基于一阶梯度模型的阴影检测方法47-483.4 运动目标轮廓提取48-503.5 本章小结50-51第4章 智能视频监控原型系统设计51-594.1 智能视频监控原型系统概况51-54 系统开发背景51-52 系统架构及主要模块52-53 系统监控原理53-544.2 视频智能分析模块54-56 视频智能分析工作流54-55 视频智能分析模块界面
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