智能视频监控中运动目标检测的算法研究

上传人：1*** IP属地：北京上传时间：2024-03-19 格式：DOCX 页数：3 大小：37.18KB 积分：11 举报 版权申诉

全文预览已结束

 下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

智能视频监控中运动目标检测的算法研究

摘要：随着科技的进步，智能视频监控系统得到了广泛应用。而其中一个关键的技术就是运动目标检测。本文将对智能视频监控中运动目标检测的算法进行研究，通过对现有的相关算法进行分析和对比，提出了一种基于深度学习的运动目标检测算法，并进行了实验验证。

1.引言

随着社会的发展和技术的进步，智能视频监控系统逐渐取代了传统的监控手段，成为了保护人民生命财产安全的重要手段之一。而其中一个重要的技术就是运动目标检测，它能够自动识别和跟踪视频中的移动目标，提供及时的预警和应对措施。

2.运动目标检测的方法分类

在智能视频监控中，运动目标检测可以分为基于背景差分的方法和基于特征点匹配的方法两类。

2.1基于背景差分的方法

基于背景差分的方法通过建立场景背景模型，将当前帧与背景模型进行差分来检测运动目标。其中比较常见的方法有帧间差分法、基于滑动窗口的背景差分法和基于像素变化的背景差分法。

2.2基于特征点匹配的方法

基于特征点匹配的方法通过提取视频中的特征点，然后根据特征点的位置和运动信息来检测目标。其中常见的方法有基于光流法的目标检测和基于特征匹配的目标检测。

3.现有算法的分析和对比

在研究和应用中，各种运动目标检测算法都有其优缺点。基于背景差分的方法简单高效，但对光照变化和背景动态有较大的干扰；基于特征点匹配的方法能够适应复杂场景，但对计算资源的要求较高。

4.基于深度学习的运动目标检测算法

深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其在图像识别和目标检测方面表现出色。因此，本文提出了一种基于深度学习的运动目标检测算法，结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的特点。首先，使用CNN提取图像中的特征信息，并将其输入到RNN模型中进行目标检测和跟踪。

5.实验验证

为了验证所提出的算法的有效性，本文使用了公开数据集进行了实验。实验结果表明，所提出的算法在运动目标检测方面取得了较高的准确率和鲁棒性，能够适应复杂的场景和光照变化。

6.总结和展望

本文对智能视频监控中运动目标检测的算法进行了研究和分析，提出了一种基于深度学习的算法，并进行了实验验证。实验结果表明，所提出的算法在运动目标检测方面具有较高的准确率和鲁棒性。随着计算力的提升和深度学习算法的发展，未来可以进一步提高算法的性能和效果。

关键词：智能视频监控，运动目标检测，算法，深度学习，实验验本文研究了智能视频监控中的运动目标检测算法，并提出了一种基于深度学习的方法。通过实验证明，所提出的算法在运动目标检测方面具有较高的准确率和鲁棒性，能够适应复杂的场景和光照变化。随着计算

人人文库> 全部分类> 生活休闲 > 网络生活

1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。