小型智能监控系统设计开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

一、本课题研究的背景、目的及意义。

随着现代科学技术的发展随着现代科一学技术的发展,楼宇安全系统已成为智能大楼必不可少的一部分。首先,安防系统为智能建筑创造一个高度安全的环境;其次,安防系统可以大大降低人员管理费用,安防系统是管理人的系统,除其本身可大大降低所需保安人员的数量外,它为人员的有序流动创造了条件。如为了对智能建筑大楼进行现代化管理,对外迅速而有效地禁止或处理突发性事件,闭路电视监控系统的作用无疑是非常重要的。

与其他普通监控相比，智能楼宇具有更加舒适、高效、便捷等特点。然而，智能楼宇也面临着很多安全风险，因此视频监控是智能楼宇安全系统中必不可少的一部分。现在，无论是传统的模拟监控系统还是模数混合系统，抑或纯数字监控系统，其工作方式是没有发生丝毫的改变——“实时监视，实时录像”，监控人员长时间盯着监视器时注意力会下降，使得传统的监控方式陷入“眼观六路，熟视无睹”的困境；而当面对浩如烟海的视频录像，想要提取些有价值的录像是费尽心思。总之，目前的视频监控是离不开人的高度参与。基于这种状况，智能视频监控是一个发展趋势，是视频监控系统发展的必由之路。由于这次疫情的影响，大家更察觉到了智能安防在生活中确实是必不可少的。以及铁路（如高铁）、港口、军队等高端行业市场，对安防产业提出了更新、更高的需求，将加速安防技术和产品的更新换代，这些对于智能监控的应用是一个新的契机。从功能上讲，视频监控可用于安全防范、信息获取和指挥调度等方面，可以提供生产流程控制、大型公共设施的安防，也能为医疗监护、远程教育等提供各种服务。具体应用实例有交通领域：高速公路收费管理、交通违章和流量监控，公共交通车辆牌照管理、公路桥梁铁路机场等场所的远程图像监控等。有效的交通管理是我国各大都市面临的难题。智能视频交通控制系统能及时提供各路段的车辆流量和路况信息，记录违章车辆，以便实现准确快速的交通指挥调度，达到充分利用现有的道路资源，提高突发交通事故的处理能力，从而为人们的出行提供快捷舒适的交通服务。社区物业管理:住宅小区、办公室的安全防范、智能大厦、停车场的无人监控等。家庭应用只需在现有的家庭微机上增加 USB 摄像头和相应的软件系统，就可实现功能强、价格低、性能可靠的数字化家庭监控系统。系统自动检测在家中采集到的图像，当发现异常时，通过 Internet 和短消息中心向用户指定的电话号码发送短消息，并将现场图像以 Email 方式发送给用户。用户收到短消息后通过检查 Email 就可对家中情况有清楚的了解。此外，用户出差在外时，也可以远程登录到家中计算机，观看家中安全情况或家人的生活健康状况。电信/电力领域:交换机房、无线机房、动力机房等的远程监控、变电站、电厂等的远程无人值守监控。商业市场:商场的保安监控、超级市场的出入口监控、码头、货柜、大型仓库的监管等。军事领域基地安防、公安侦破、监狱法庭管理等。我国有上万公里的海岸线和边境线，与多个国家毗邻。准确及时地掌握边海防区域的军事情况，对于有效保卫祖国的领海和领土，在未来战争中做出快速反应、掌握战争主动权有着极其重要的意义。建立边海防远程视频监控系统，对关键口岸、哨所和敏感地区实施监控，就能使我军情报部门直观、及时地监控边海防前线的当面情况，提高情报获取的实时性和综合处理能力，也能有效防止偷渡、出逃、走私、贩毒等非法行为。

2. 研究的基本内容和问题

二、本课题主要研究和预期目标

1、了解目前广泛使用监控系统结构。

2、在系统内加入智能检测部分并将事件触发传送给控制部分进行系统设计。

3. 研究的方法与方案

本课题采用的研究方法、步骤

一、目标检测 对设定区域的移动物体（通过预先设置的大小形状来进行过滤）进行动态跟踪。可应用于监控物理周界和虚拟周界的区域，监视是否有目标进入或预进入，可用于监控边界、监狱、机场、化学基地等周界。1，目标检测 将输入的视频图像中变化剧烈的 图像区域从图像背景中分离出来，它处于视频监控技术的前端，是各种后续处理的基础。目前，算法主要包括背景减法、相邻帧差法和光流法等。2，目标跟踪 依据目标及其所在的环境，选择能唯一表示目标的特征，并在后续帧中搜索与该特征最匹配的目标位置。常用的跟踪算法包括：基于特征的跟踪算法，基于3D模型的跟踪，基于主动轮廓模型的跟踪以及基于运动估计的跟踪等。3，目标分类 利用一些图像特征值实现目标类型（一般是人和车的甄别。用于目标分类的特征有空间特征和时间特征两种，空间特征包括目标轮廓、目标尺寸、目标纹理等，时间特征包括目标大小的变化、运动的速度等。4，行为理解 指在对序列进行低级处理的基础上，对场景中的事件进行分析和识别，用自然语言等加以描述。根据运动目标的运动轨迹进行行为分析。5，运动目标检测 的目的是从视频图像中将运动目标与背景分割出来，由于光照变化、背景物运动干扰、运动目标 阴影以及摄像机运动等干扰因素的存在，为运动目标的正确检测带来了巨大挑区。帧间差分法将连续的两帧或三帧图像对应像素点的灰度值相减，当环境亮度变化不大时，如果对应像素值相差很小，则认为此处是静止的， 标记为背景；如果对应像素值相差较大，则认为这是由目标运动 引起的，该处像素标记为运动目标。优点1、算法实现复杂度低；2、检测速度快，易于实现实时监视； 3、由于相邻帧的时间间隔较短，因此该方法抗干扰能力较强，对环境 有较好的适应性。缺点：1、该方法检测出的运动区域包含了相邻两帧中所有存在变化的区域，因此提取出的运动目标往往大于实际目标，不能够准确反映运动目标 的真实形状。 2、当运动目标存在大范围的灰度相似区域时，会产生明显的“孔洞”现象，以至于运动目标提取不完整。二、阴影去除阴影是由于光源被遮挡所产生的，因此，它们的亮度和颜色将会随着它们所投影的表面的改变而改变。采用信号处理理论的阴影处理系统，三、目标跟踪 视频目标跟踪目的就是对图像序列中的目标进行分析，计算出运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度以及运动轨迹等，从而进行进一步处理和分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的视觉任务视觉跟踪难点鲁棒性：1、被跟踪运动目标的姿态变化2、运动目标所处环境的光照变化 3、部分遮挡引起的运动目标不规则变形和全部遮挡引起的目 标暂时消失准确性：处理对象是否有干扰项确保准确性。快速性：处理对象是包含了巨大数据量的图像，算法往往需要大量的 运算时间。视频目标跟踪问题的解决思路1、自底向上(bottom-up)的处理方法；自底向上的处理方法又称为数据驱动(data-driven)的方法，这种方法不依赖于先验知识，直揚从图像序列中获得目标的运动信息并进行跟踪。2、自顶向下(top-down)的处理方法。这种方法一般依赖于所构建的模型或先验知识，在图像序列中进行匹配运算或求解后验概率。贝叶斯理论框架下，已知目标状态的先验概率，在获得新的量测后不断求解日标状态的最大后验概率的过程。视频目标跟踪方法的分类按照摄像机的数目，可分为单摄像机跟踪和多摄像机跟踪;按照传感器的不同，可分为可见光目标和红外目标的跟踪；按照目标的表达方式，可分为基于区域的跟踪，基于主动轮廓的跟踪，基于局部特征的跟踪，基于模型的跟踪。

4. 研究创新点

1、杨勉，刘发贵.vasm文件向db2数据库的数据移植【j】.计算机应用

2、huang k,tan t.vs-star:a visual interpertation system for visual surveillance[j].pattern recognition letters,2010,31(14):2265-2285.

3、李小红，谢成明，贾易臻，等基于orb特征的快速目标检测算法[j].电子测量与仪器学报，2013

5. 研究计划与进展

了解毕业设计任务，文献查阅、学习相关理论、确定设计方案、撰写开题报告 2021.3.1-2021.3.29进一步学习相关理论知识，查阅相关资料，论文主体框架的确认。

2021.4.1-2021.4.20各功能结构细致化实施，撰写论文。

2021.4.21-2021.5.5修改论文，进行查重检测、答辩ppt制作，准备答辩 2021.5.5-2021.5.20