計(jì)算機(jī)視頻監(jiān)控論文

　　近年來(lái),隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,通信工程、計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等也不斷創(chuàng)新和發(fā)展,進(jìn)一步推動(dòng)了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的建立和完善,而且計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在人們的日常生產(chǎn)生活中也發(fā)揮著日益重要的作用。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家搜集整理的關(guān)于計(jì)算機(jī)視頻監(jiān)控論文的內(nèi)容，歡迎大家閱讀參考!

　　計(jì)算機(jī)視頻監(jiān)控論文篇1

　　淺談?dòng)?jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控之目標(biāo)跟蹤

　　1　概述

　　在人類的活動(dòng)所涉及的各種信息中，以視覺(jué)信息所占是比重最大。人類主要依靠視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)形成記憶。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)便是模擬人類視覺(jué)系統(tǒng)的某些功能，用攝像機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤、測(cè)量，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)三維景物世界的理解。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的一個(gè)分支，目前既是工程領(lǐng)域也是科學(xué)領(lǐng)域里一個(gè)極富有挑戰(zhàn)性的研究項(xiàng)目，它的實(shí)現(xiàn)，將給相關(guān)重要應(yīng)用領(lǐng)域，如制造業(yè)、醫(yī)療診斷、檢驗(yàn)以及軍事領(lǐng)域中的智能、自主系統(tǒng)等，帶來(lái)質(zhì)的改變。近三十年來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，它的巨大應(yīng)用前景將使得這種發(fā)展勢(shì)頭繼續(xù)保持相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)期。

　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)是通過(guò)運(yùn)用各種成像系統(tǒng)代替人的視覺(jué)器官實(shí)現(xiàn)成像輸入的，再由計(jì)算機(jī)來(lái)代替大腦完成對(duì)視頻圖像的分析和處理。目前有兩種技術(shù)途徑可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的智能視覺(jué)效果，一個(gè)是仿生學(xué)方法，另一個(gè)是工程方法。仿生學(xué)是從分析人類視覺(jué)入手，通過(guò)對(duì)人類視覺(jué)成因原理的了解，參考人類視覺(jué)建立一個(gè)計(jì)算模型，用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)將所有的過(guò)程和結(jié)果一一重現(xiàn)。由于這種技術(shù)方法目前還有許多難題需要破解，進(jìn)展十分緩慢，因此更多的考慮采用工程方法。工程方法脫離了人類視覺(jué)系統(tǒng)的種種條框，從另一個(gè)角度尋找各種可行的技術(shù)方法實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的視覺(jué)功能。

　　對(duì)于人類來(lái)講，視覺(jué)系統(tǒng)雖然是獲取信息的途徑中占比最大的，但是，其他獲取信息的通道也是必不可少的。在人類的智能系統(tǒng)中，感知行為是通過(guò)各個(gè)通道分別獲取信息，然后匯集起來(lái)，使人類獲得一個(gè)全面的感知。每個(gè)通道所獲取的信息對(duì)于事物的理解或許是不全面的，但是，將所有的信息通道所獲取的信息進(jìn)行總和后卻是可以得到一個(gè)相對(duì)完整的認(rèn)識(shí)的。以前所研究的比較初級(jí)的人工智能系統(tǒng)就犯了以偏概全的毛病，希望通過(guò)獨(dú)立運(yùn)行一個(gè)完美的功能子系統(tǒng)就能獲取所有的信息。為了達(dá)到這樣一個(gè)目的，不得不去人為施加種種約束條件，或者造一些脫離實(shí)際的理想數(shù)據(jù)，結(jié)果可想而知。我們?cè)谘芯坑?jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的可行性方法的時(shí)候，也要認(rèn)識(shí)到計(jì)算機(jī)視覺(jué)只是人工智能的一部分，它的功能是不能夠孤立實(shí)現(xiàn)的，必須結(jié)合不同的應(yīng)用背景，與不同的感知通道相互配合，綜合達(dá)到智能視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)的目的。例如，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)運(yùn)用在通信中，應(yīng)與語(yǔ)言通道想配合;在發(fā)現(xiàn)和跟蹤目標(biāo)的應(yīng)用中就要注意和激光和超聲波等非視覺(jué)技術(shù)配合等。目前，關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的理論還不是太完善，但是相關(guān)的應(yīng)用已經(jīng)先行一步，該文對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)方面的實(shí)際運(yùn)用方面進(jìn)行了研究。

　　2　計(jì)算機(jī)智能視頻健康概述

　　2.1計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控研究現(xiàn)狀

　　計(jì)算機(jī)視頻監(jiān)控是通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理來(lái)完成對(duì)目標(biāo)的一系列監(jiān)控目的，比如運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類以及目標(biāo)行為的描述與理解等。將這些監(jiān)控目的進(jìn)一步劃分，其中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的類與跟蹤、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)是近年來(lái)視頻監(jiān)控領(lǐng)域里研究較多的項(xiàng)目，也是屬于視覺(jué)處理中低級(jí)和中級(jí)的部分;而高級(jí)部分是行為的描述和理解，這也是業(yè)內(nèi)近年來(lái)較多受到關(guān)注的研究熱點(diǎn)，它代表了監(jiān)控行業(yè)未來(lái)的發(fā)展方向，也是信息產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。由于它巨大的應(yīng)用前景，產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界和各級(jí)管理部門(mén)都對(duì)它給予了高度重視，其中蘊(yùn)藏著的巨大商機(jī)和所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益更為人們津津樂(lè)道。

　　人們可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)拍錄到的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析，它特有的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻分析技術(shù)可以自動(dòng)完成這個(gè)過(guò)程，不需要人為進(jìn)行過(guò)多干預(yù)。這樣，就可以在很大程度上解決“他們正在做什么”、“他們將會(huì)做什么”的問(wèn)題，而后，人們通過(guò)進(jìn)一步的決策推理過(guò)程對(duì)“我們可以采取什么問(wèn)題”的疑問(wèn)給出答案。目前，社會(huì)上發(fā)起的平安城市等大型項(xiàng)目已經(jīng)給智能視覺(jué)系統(tǒng)的應(yīng)用提供了可供借鑒的方向，同時(shí)，還可以擴(kuò)展到人流量統(tǒng)計(jì)、監(jiān)控偷油行為、入侵行為等，這些需要用到智能識(shí)別系統(tǒng)的項(xiàng)目都使得人們逐漸對(duì)計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)重視起來(lái)。

　　2.2計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)

　　目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)是一項(xiàng)相當(dāng)困難的工作，這是因?yàn)楸尘皥D像中往往還存在一些動(dòng)態(tài)變化的影響，如影子、光照、遮擋、混亂干擾以及天氣等。這些因素的干擾使得人們很難將運(yùn)動(dòng)變化的區(qū)域從背景圖像中提取出來(lái)。直接影響了對(duì)目標(biāo)的分類、跟蹤和行為理解等后期處理。目前，常用了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)有背景減除、時(shí)間差分、Rosenblum等。

　　2.3計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)

　　2.3.1運(yùn)動(dòng)分割

　　動(dòng)態(tài)環(huán)境中捕捉到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像大多受到各種不確定因素的影響，如影子、物體之間或者與環(huán)境之間的遮擋、攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)、光照條件的變化等，這些都給準(zhǔn)確有效的運(yùn)動(dòng)分割帶來(lái)困難。但是，快速準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)分割是一個(gè)相當(dāng)重要的環(huán)節(jié)。就拿影子的干擾來(lái)說(shuō)，若是影子與與檢測(cè)目標(biāo)分離，容易引起誤會(huì)，將影子誤認(rèn)為是場(chǎng)景中的目標(biāo);若是影子與目標(biāo)相連，則會(huì)扭曲了目標(biāo)的形狀，使得基于形狀的目標(biāo)識(shí)別方法不再可靠。目前主要采用的是背景減除法，這種方法的適用范圍有限。人們目前還沒(méi)有找到對(duì)于任何復(fù)雜環(huán)境中的動(dòng)態(tài)變化均有適應(yīng)性的處理模型。研究者們?cè)囍\(yùn)用時(shí)空統(tǒng)計(jì)的方法構(gòu)建自適應(yīng)的背景模型，也許對(duì)于那些不受限于環(huán)境的運(yùn)動(dòng)分割而言是個(gè)好方法?！　?.3.2目標(biāo)跟蹤的分類

　　2.3.2.1根據(jù)目標(biāo)跟蹤與目標(biāo)檢測(cè)的時(shí)間關(guān)系可分為三類

　　一是先檢測(cè)后跟蹤，而是先跟蹤后檢測(cè)，三是邊檢測(cè)邊跟蹤。

　　2.3.2.2根據(jù)目標(biāo)跟蹤的所采取的策略來(lái)分，有3D和2D兩種

　　3D的方法是在一個(gè)由基于坐標(biāo)系構(gòu)筑的三維立體世界內(nèi)進(jìn)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，2D則是在一個(gè)二維平面內(nèi)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行鎖定跟蹤。2D的方法所需處理的數(shù)據(jù)較少，跟蹤操作速度較快，但是，對(duì)于遮擋問(wèn)題無(wú)能為力。

　　2.3.3跟蹤方法細(xì)分

　　2.3.3.1基于特征的跟蹤方法

　　不管是剛體運(yùn)動(dòng)還是非剛體運(yùn)動(dòng)，在一序列圖像中，相鄰的兩幀圖像中，由于采樣時(shí)間間隔十分短，在視覺(jué)上差別微小，可以認(rèn)為是這些個(gè)體特征在形式上具有平滑性。

　　2.3.3.2基于主動(dòng)輪廓的跟蹤方法

　　用參數(shù)表示輪廓線，運(yùn)用目標(biāo)的邊緣特征提供運(yùn)動(dòng)方式、物體形狀之外的其他目標(biāo)信息。

　　2.3.3.3基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤方法

　　運(yùn)用運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分割和跟蹤是一種常用的做法。

　　2.4　圖像標(biāo)定

　　由目標(biāo)在圖像坐標(biāo)系下的坐標(biāo)來(lái)求得在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，稱之為圖像標(biāo)定。通常是根據(jù)攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，簡(jiǎn)稱為攝像機(jī)標(biāo)定。這種方法中，需要注意的是攝像機(jī)所得到的圖像投影容易受到幾何形變的影響，這樣在建模的時(shí)候，導(dǎo)致精度不夠。像平面與所拍攝的物平面上的兩條平行線，在圖像上就可能是兩條相交的直線。一個(gè)勻速運(yùn)動(dòng)人，想要在圖像坐標(biāo)系下計(jì)算出其速度。但是，在近距離拍攝時(shí)，測(cè)得的速度快，遠(yuǎn)距離拍攝的時(shí)候，測(cè)出的速度慢。在進(jìn)行目標(biāo)跟蹤之前，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行良好的圖像標(biāo)定，可以使目標(biāo)的動(dòng)態(tài)特性建模效果更加精確。

　　2.5　 計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控技術(shù)難點(diǎn)

　　數(shù)字化、智能化是視頻監(jiān)控系統(tǒng)的未來(lái) 發(fā)展趨勢(shì)。目前，視頻監(jiān)控系統(tǒng)系統(tǒng)智能化還需面對(duì)許多問(wèn)題，這些問(wèn)題大多源于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)方面。

　　2.5.1從實(shí)際情況來(lái)看

　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要面對(duì)一個(gè)十分復(fù)雜且不斷變化的 應(yīng)用 環(huán)境，這給計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用帶來(lái)了更高的要求，要求能夠自動(dòng)、連續(xù)地 工作，才能將目標(biāo)從復(fù)雜環(huán)境下的分離、結(jié)構(gòu)出來(lái)，從而進(jìn)一步完成其他分析工作。

　　2.5.2其次，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)本身具有多樣性的特征

　　如何使這些目標(biāo)擺脫客觀環(huán)境的限制，將目標(biāo)的變化區(qū)域從背景圖像中提取出來(lái)，從而目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析、分類，尤其是對(duì)非剛性目標(biāo)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行跟蹤、行為理解還是相當(dāng)困難的，這也是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)領(lǐng)域里近年來(lái)研究的重點(diǎn)。

　　2.5.3若是監(jiān)控的范圍擴(kuò)大，就需要大量的攝像機(jī)進(jìn)行協(xié)同工作

　　但是，實(shí)現(xiàn)多臺(tái)攝像機(jī)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)連續(xù)、一致的視覺(jué)分析還非容易之事。

　　2.5.4目前該領(lǐng)域內(nèi)還產(chǎn)生了建立視頻數(shù)據(jù)庫(kù)的想法

　　系統(tǒng)通過(guò)這樣的方法實(shí)現(xiàn)海量視頻信息的存儲(chǔ)、檢索和查詢，這方面也是近年來(lái)研究的 熱點(diǎn)，目前還處于起步階段。距離視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化目標(biāo)還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。

　　2.6計(jì)算機(jī)智能視頻監(jiān)控應(yīng)用前景展望

　　2.6.1　人數(shù) 統(tǒng)計(jì)

　　在許多人流量大的地方都有人流量統(tǒng)計(jì)的需求，如火車站、廣場(chǎng)等。這時(shí)候目標(biāo)以人頭為基本計(jì)算單位，對(duì)人頭的檢測(cè)和跟蹤是主要技術(shù)要求。實(shí)際上這種檢測(cè)輪廓非常重要。

　　2.6.2　車流量統(tǒng)計(jì)

　　在許多路口，交通部門(mén)對(duì)車流量也需要有個(gè)大概統(tǒng)計(jì)，許多地方的車流量可以通過(guò)其他檢測(cè)手段檢測(cè)，視頻圖像是最快和較為準(zhǔn)確的一種方式。

　　2.6.3　遺留物檢測(cè)

　　自911事件發(fā)生以來(lái)，全球?qū)τ诠舶踩囊庾R(shí)日益重視，各國(guó)紛紛采取多種措施防范恐怖主義襲擊，例如加強(qiáng)出入口管制、隨身行李檢查、增加警備人員數(shù)目、追蹤可疑人士的行徑等。其中，監(jiān)控系統(tǒng)扮演了非常重要的角色，特別是在車站、機(jī)場(chǎng)、大型商場(chǎng)等人口密集的地區(qū)，一旦發(fā)生炸彈引爆等惡意襲擊事件，后果不堪設(shè)想。為了及早防范，監(jiān)控系統(tǒng)需要采用具備遺留物偵測(cè)的智能分析系統(tǒng)，對(duì)可疑滯留物品實(shí)行及時(shí)通報(bào)和處理?！×硗?，遺留物偵測(cè)也可以用來(lái)解決自動(dòng)提款機(jī)(ATM)的安全問(wèn)題。部份不法份子會(huì)在ATM加設(shè)卡片閱讀機(jī)或貼上誤導(dǎo)性信息，達(dá)到騙取錢(qián)財(cái)?shù)哪康模O(shè)置遺留物偵測(cè)系統(tǒng)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些非法架設(shè)的物品?！∵z留物偵測(cè)還可以用于偵測(cè)遺規(guī)泊車的情形，結(jié)合車牌辨識(shí)系統(tǒng)更可達(dá)到全自動(dòng)的智能化執(zhí)法。一旦發(fā)現(xiàn)禁止停車區(qū)域有車輛停留，便會(huì)觸發(fā)遺留物警報(bào)訊號(hào)，并啟動(dòng)車牌辨識(shí)器記錄違規(guī)停泊車輛的車牌號(hào)碼，大大降低交通執(zhí)法人員的工作量和運(yùn)作成本。

　　2.6.4　遺失物檢測(cè)

　　在博物館或公共展覽廳貴重物品失竊的情形時(shí)有發(fā)生，單純依靠錄像做事后處理的消極性做法往往不能解決問(wèn)題，如果在物品遭竊的瞬間就能馬上發(fā)現(xiàn)對(duì)于防范事件有相當(dāng)重要的作用。遺失物偵測(cè)的作用是可以偵測(cè)到畫(huà)面上物品被移走或是偷走的情形，及時(shí)發(fā)出警報(bào)，同時(shí)也能自動(dòng)分辨出對(duì)象屬于遺留物還是遺失物。但這類檢測(cè)對(duì)同色物體的分辨分析運(yùn)算能力有很高的要求，同時(shí)對(duì)硬件的配套布置也有很嚴(yán)格的要求。

　　當(dāng)攝影機(jī)被移動(dòng)或是畫(huà)面被遮蔽時(shí)會(huì)造成場(chǎng)景變化，偵測(cè)器便可以根據(jù)這種情況判斷攝影機(jī)異常并發(fā)出警報(bào)。這種應(yīng)用更加廣泛。通產(chǎn)的移動(dòng)檢測(cè)都屬于此范疇。

　　在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，日光對(duì)監(jiān)控的影響較大，一般要避免逆光。

　　3　結(jié)束語(yǔ)

　　綜上所述，目標(biāo)跟蹤有非常廣泛的應(yīng)用市場(chǎng)需求，我國(guó)還處于起步階段，研發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的、穩(wěn)定可靠、技術(shù)先進(jìn)、節(jié)約成本等特點(diǎn)的智能監(jiān)控系統(tǒng)，可以有效填補(bǔ)國(guó)內(nèi)空白。隨著技術(shù)的成熟，硬件的推陳出新，應(yīng)用產(chǎn)品的大幅降價(jià)，使得應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，將來(lái)這方面會(huì)有更好的前景，使之成為一個(gè)能帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)集體發(fā)展的一個(gè)新型產(chǎn)業(yè)。

　　3.1　對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用

　　良好的市場(chǎng)前景會(huì)促進(jìn)企業(yè)在該產(chǎn)業(yè)的科技力量投入，有力促進(jìn)了智能監(jiān)控技術(shù)革新，使得企業(yè)進(jìn)入了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快車道，同時(shí)帶動(dòng)了電子產(chǎn)業(yè)及相關(guān)企業(yè)的技術(shù)革新及經(jīng)濟(jì)發(fā)展。形成技術(shù)革新與資金的一個(gè)良性循環(huán)。

　　3.2　對(duì) 社會(huì)發(fā)展的作用

　　增加了對(duì)地方經(jīng)濟(jì)和就業(yè)需求的拉動(dòng)。產(chǎn)業(yè)鏈的形成，強(qiáng)化實(shí)施企業(yè)之間的橫向經(jīng)濟(jì)聯(lián)合和技術(shù)協(xié)作，通過(guò)企業(yè)間技術(shù)平臺(tái)上的橫向協(xié)作，在特色產(chǎn)業(yè)基地內(nèi)形成合力，打造一條新型的產(chǎn)業(yè)鏈。

　　3.3　對(duì)人才培養(yǎng)推動(dòng)作用

　　企業(yè)的相關(guān)類技術(shù)人員之間不斷的合作交流，大大提高了企業(yè)相關(guān)類技術(shù)人才一個(gè)質(zhì)的飛躍。達(dá)到技術(shù)推介和人才培養(yǎng)的目的，為國(guó)內(nèi)，特別是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)今后在電子科研技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展奠定人才技術(shù)的基礎(chǔ)。

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