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智能监控系统中基于质心特征模型的动态场景检测

1945980 2009-07-06 | rar | 203 | 次下载 | 3积分

资料介绍

在传统图像预处理与运动检测方法的基础上，提出了将数学形态学的膨胀腐蚀算子用于运动物体的连接填充，并在此基础上建立质心特征模型求运动物体的累积变化图像，实现运动物体检测，实验结果分析表明了该方法的有效性。
随着光电技术、微电子、微计算机及数字视频技术的发展，安全防范技术已由传统的模拟式走向高度集成的小型化、数字化、智能化、网络化。由于数字信号具有频谱效率高、抗干扰能力强、失真小等模拟信号无法比拟的特点，因此，各种数字视频技术口]得到了迅速的发展，传统的安全防范系统已逐步转向以图像处理为核心的现代模式。
现代智能监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。动态场景的视觉监控是从摄像机摄取的图像序列中检测、识别、跟踪目标并对其行为进行理解。区别于传统意义上的监控系统，这里所说的视觉监控在于其智能性。简单而言，不仅用摄像机代替人眼，而且用计算机代替人、协助人，来完成监视或控制任务。
在数字监控等领域内。人们通常只对场景内存在的物体运动感兴趣。在这种情况下，需要对输入的视频信号进行预处理，识别场景中是否存在物体运动，也就是进行运动检测，然后再决定
是否做进一步的处理，例如录像、报警等。对于录像系统，通过运动检测，能够避免不必要的数字录像，有效地减少系统所需存储空间；同时可以加快检索速度，提高资料有效性。对于监控系统，运动检测是一种监视场景信息的有效手段。