1. 研究目的与意义(文献综述)
视频动态目标检测技术,旨在提取出视频序列中的运动目标,是计算机视觉领域的基础。快速而精确的提取出运动目标,是进行后续研究的前提,比如目标分类、视频跟踪、行为识别等。近年来,视频动态目标检测技术广泛应用于智能监控、视频检索、模式识别等相关的领域,同时,它也是基于内容的视频编码、交互式多媒体等应用的重要工具。
21世纪以来,互联网几乎覆盖全球,给互联网视频监控系统带来了便利。如今,伴随着今年来各种突发情况的出现,人们越来越重视智能监控系统的研究。国内的国防科技大学、西安电子科技大学、中国科学院光电技术研究所、华中理工大学图像识别与人工智能研究所等,都在视频跟踪领域做了大量的工作,例如在目标与背景红外图像特征处理研究中,创造性的提出了算法融合的思想,提出了基于背景预测的弱小目标检测算法,在线多目标处理技术及分段控制随动系统策略等。国外许多重要的期刊如opticaiengineering,ieeetransactionoilpatternanalysisandmachineintelligence以及ad报告等,经常刊登有关视频跟踪领域的学术论文,有的理论已经很成熟并投入实际使用,时至今日,已达到很高的应用水平。
随着经济社会的迅猛发展,城市化水平越来越高,这给人们的生活带来质量的提高。但是随着人口集中化程度的不断加大,突发事件发生的概率也越来越大,带来了安全领域的挑战。突发事件具有无先兆、难预测的特点。在这样的挑战下,人们对于自己的安全要求也越来越高。而在安全领域中,视频监控无疑起着很重要的作用。
2. 研究的基本内容与方案
2.1研究目标
通过对视频监控系统的图像进行截取分析。主要是动态目标检测,动态目标解析,动态目标跟踪,动态目标识别分析四个大方面。通过噪声滤除,图像增强,对指定区域内的相邻帧域进行灰度变化等分析,得出动态目标的运行路径等目标信息。
2.2研究内容
3. 研究计划与安排
第1-2周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需掌握的知识范围,完成开题报告。
第3-6周:对matlab有关函数语句及功能的学习。完成目标预测需求分析,功能模块划分,方案设计。
第7-12周:完成系统的主要功能的代码编写和性能测试。
4. 参考文献(12篇以上)
[1]陈兵旗,孙明.vc 实用图像处理专业教程.北京:清华大学出版社,2004.
[2]何斌,马天宇,王运坚等.visualc 数字图像处理.北京:人民邮电出版社,2001.
[3]杨淑莹.图像模式识别vc 技术实现.北京:清华大学出版社,2005.
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